Google Colab Training in Banat and Crisana

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea escalabilă a Python, oferind unități de calcul performante GPU, timpuri de rulare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcinile dificile de IA și știința datelor.

Această formare în direct (online sau pe locație) este destinată utilizatorilor intermediari ai Python care dorește să folosească Google Colab Pro pentru învățarea automatizată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

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

Format al cursului

• Prelegeri interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare directă 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.

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel mediu și profesioniștilor din domeniul sănătății care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în domeniul sănătății folosind Google Colab.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze modele AI pentru asistență medicală utilizând Google Colab.
• Să utilizeze AI pentru modelarea predictivă a datelor din domeniul sănătății.
• Să analizeze imagini medicale cu ajutorul tehnicilor bazate pe AI.
• Să exploreze considerente etice în soluțiile de asistență medicală bazate pe IA.

Această instruire live, cu instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și inginerilor de date de nivel mediu care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru prelucrarea și analiza datelor mari.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Configurați un mediu de date mari utilizând Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
• Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumentele bazate pe cloud.

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul datelor de nivel mediu care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp la date din lumea reală utilizând Google Colab.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor temporale.
• Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu date din serii temporale.
• Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințele datelor.
• Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru previziuni flexibile.
• Să vizualizeze datele seriilor de timp și rezultatele previziunilor.

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre învățarea prin consolidare și aplicațiile sale practice în dezvoltarea inteligenței artificiale utilizând Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin întărire.
• Să implementeze modele de învățare prin întărire utilizând TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercări și erori.
• Optimizarea performanței agenților utilizând tehnici avansate, cum ar fi învățarea Q și rețelele Q profunde (DQN).
• Antrenarea agenților în medii simulate utilizând OpenAI Gym.
• Implementați modele de învățare prin consolidare pentru aplicații din lumea reală.

Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow de a dezvolta modele sofisticate de viziune utilizând Google Colab.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) utilizând TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea de modele scalabile și eficiente bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune computerizată.
• Implementați modele de viziune computerizată pentru aplicații din lumea reală.
• Utilizarea învățării prin transfer pentru îmbunătățirea performanței modelelor CNN.
• Vizualizați și interpretați rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presentială) se adresează profesionistilor avansați care doresc să îmbunătățească cunoștințele lor despre modele de învățare automatizată, să îmbunătățească abilitățile lor în ajustarea iperparametrilor și să învețe cum să depună eficient modelele folosind Google Colab.

• Implementați modele avansate de învățare automatizată folosind cadouri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimizați performanța modelului prin ajustarea iperparametrilor.
• Depuneți modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colaborați și gestionați proiecte de învățare automatizată pe scară largă în Google Colab.

La sfârșitul acestei forme de antrenament, participanții vor putea:

Acest antrenament guiți în mod direct (online sau la sediu) este destinat specialistelor intermediare și dezvoltatorilor care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.

• Înțelegeți conceptele principale ale procesării limbajului natural.
• Preprocesați și curățați datele textuale pentru sarcinile NLP.
• Realizați analiza sentiminelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Lucrați cu datele textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

Acest training guiț de instrucțurator (online sau pe locație) este destinat specialiștilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

• Configurați și navigați prin Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Înțelegeți fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcționalitățile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training prescrit (online sau în local) este destinat specialistilor intermediari de date și dezvoltatorilor care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient utilizând mediul Google Colab.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprehensia și aplicarea diverselor algoritmi de învățare automată.
• Utilizarea bibliotecilor precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Implementarea modelelor de învățare supraveghere și nesupravegheată.
• Optimizarea și evaluarea eficientă a modelelor de învățare automată.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub conducerea unui instruire în Banat and Crisana (online sau pe local) este destinat și cercetătorilor de date cu nivel începător care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crearea diferitelor tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utilizarea Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personalizarea graficelor pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretarea și prezentarea datelor eficient folosind instrumente vizuale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub îndrumarea unui instrucțuator (online sau într-un loc) se adresează dezvoltatorilor și analistilor de date cu nivel de începător care doresc să învețe programarea Python folosind Google Colab.

• Să înțeleagă bazele limbajului de programare Python.
• Să implementeze codul Python în mediul Google Colab.
• Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Să creeze funcții pentru a organiza și să reusească codul eficient.
• Să exploreze și să folosească bibliotecile de bază pentru programarea Python.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

Acest training dirijat de un instrucțuator (online sau presenzial) în Banat and Crisana este destinat cercetătorilor de date și profesionali IT de nivel începător care dorește să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

• Configurați și navigați prin Google Colab.
• Scrieți și executați cod Python de bază.
• Importați și gestionați seturi de date.
• Creați vizualizări folosind biblioteci Python.