Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: funktioner och begränsningar
- Skapa och hantera notebooks
- Hårdvaruacceleratorer och körningstider
Python Programming i molnet
- Kodceller, markdown och notebookstruktur
- Paketinstallation och miljöinstantiering
- Spara och versionshantera notebooks i Google Drive
Databearbetning och visualisering
- Ladda och analysera data från filer, Google Sheets eller APIer
- Användning av Pandas, Matplotlib och Seaborn
- Streamning och visualisering av stora datamängder
Machine Learning med Colab Pro
- Användning av Scikit-learn och TensorFlow i Colab
- Träna modeller på GPU/TPU
- Utvärdera och justera modellprestanda
Arbete med Deep Learning ramverk
- Användning av PyTorch med Colab Pro
- Hantering av minne och körningsresurser
- Spara kontrollpunkter och träningsloggar
Integration och Collaboration
- Montera Google Drive och ladda delade datamängder
- Samarbeta via delade notebooks
- Exportera till GitHub eller PDF för distribution
Prestandaproblem och bästa praxis
- Hantera sessionslivslängd och tidsgränser
- Effektiv kodorganisation i notebooks
- Tips för långvariga eller produktionsnivåuppgifter
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Erfarenhet av Python programmering
- Kännedom om Jupyter notebooks och grundläggande dataanalys
- Förståelse för vanliga maskininlärningsflöden
Målgrupp
- Dataforskare och analytiker
- Maskininlärningsingenjörer
- Python utvecklare som arbetar med AI eller forskningsprojekt
14 timmar