Google Colab Training in România

Pro Google Colab este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea de mari dimensiuni a Python, oferind GPU-uri cu performanță ridicată, durate de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini AI și știința datelor complexe.

Această formare sub liderajul unui instruitor (online sau la sediu) se adresează utilizatorilor intermediari ai Python care dorească să folosească Pro Google Colab pentru învățarea automatizată, procesarea datelor și cercetare colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Configura și gestiona notebookele bazate pe cloud cu ajutorul Colab Pro.
• Utiliza GPUuri și TPUs pentru calcul accelerat.
• Simplifica fluxurile de lucru ale învățării automatizate folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integra cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.

Format al cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest training guițat de un instrucțurator în România (online sau presenzial) este destinat specialistilor intermediari în domeniul datelor și profesionalilor din domeniul sănătății care doresc să folosească IA pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, utilizând Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele IA pentru domeniul sănătății folosind Google Colab.
• Utiliza IA pentru modelare predictivă în datele din domeniul sănătății.
• Analiza imaginile medicale cu tehnici drivene de IA.
• Explora considerente etice în soluțiile bazate pe IA pentru sănătate.

Acest training în direcția instrucțuratorului (în timp real, online sau presencial) este destinat specialistelor intermedii în domeniul științei datelor și inginerilor care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Configura un mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesa și analiza eficient seturi mari de date cu ajutorul Apache Spark.
• Visualiza datele mari într-un mediu colaborativ.
• Integra Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest curs interactiv (online sau presencial) din România este destinat profesionistilor intermediari în date care doresc să aplică tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
• Să folosească Google Colab pentru a lucra cu datele seriei temporale.
• Să aplique modele ARIMA pentru previziuni de trenduri de date.
• Să utilizeze biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni flexibile.
• Să vizualizeze datele seriei temporale și rezultatele previziunilor.

Această formare în direct (online sau presenzial) este destinată profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
• Să optimizeze performanța agentelor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q adânci (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să deployeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din viața reală.

Acest curs în directie (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele vizual complexe folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Construi și antrena rețele neuronale convolutionale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Exploata Google Colab pentru dezvoltarea de modele bazată pe cloud, scalabilă și eficientă.
• Implementa tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune computerizată.
• Deploy-a modelele de viziune computerizată pentru aplicatii din viata reala.
• Folosi învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Visualiza și interpreta rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training dirijat de instrucțor în România (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel avansat care doresc să îmbunătățească cunoștințele despre modele de învățare automatizată, să își îmbunătățească abilitățile în reglarea iperparametrilor și să învețe cum să deployeze eficient modelele folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele de învățare automatizată avansate folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin reglarea iperparametrilor.
• Deploya modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colabora și gestionează proiecte de învățare automatizată la scară largă în Google Colab.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Acest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
• Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

Această instruire guițită în timp real (online sau la sediu) este destinată specialistilor intermediați de date și dezvoltatorilor care doresc să aplique algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprende și aplica diverse algoritmi de învățare automată.
• Utiliza biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice datele.
• Implementa modele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
• Optimiza și evalua eficient modelele de învățare automată.

Această formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretă și prezintă date eficient folosind instrumente vizuale.

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende bazele limbajului de programare Python.
• Implementa codul Python în mediul Google Colab.
• Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
• Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.

Această antrenament guiț de către un instrucțuator în România (online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor de date la nivel începător și profesionalilor IT care doresc să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Configura și naviga prin Google Colab.
• Scrie și executa cod baznic Python.
• Importa și gestiona seturi de date.
• Crea vizualizări folosind bibliotecile Python.