Datorseende med Google Colab och TensorFlow Träningskurs

Denna instruktörsskapad, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till avancerad nivå professionella som önskar utveckla sin kunskap om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameter-tuning och lära sig hur man effektivt distribuerar modeller med hjälp av Google Colab.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera avancerade maskininlärningsmodeller med populära ramverk som Scikit-learn och TensorFlow.
• Optimerar modellens prestanda genom hyperparameter-tuning.
• Distribuera maskininlärningsmodeller i praktiska tillämpningar med hjälp av Google Colab.
• Samarbeta och hantera storskaliga maskininlärningsprojekt i Google Colab.

Denna instruktörledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivådataanalytiker och hälso- och sjukvårdsprofessorer som vill utnyttja AI för avancerade hälso- och sjukvårdsapplikationer med Google Colab.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för hälso- och sjukvård med Google Colab.
• Använda AI för prediktiv modellering av hälso- och sjukvårdsdata.
• Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
• Utforska etiska överväganden i AI-baserade hälso- och sjukvårdslösningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till datavetare och ingenjörer på mellannivå som vill använda Google Colab och Apache Spark för bearbetning och analys av stora datamängder.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätt upp en miljö för stora datamängder med hjälp av Google Colab och Spark.
• Bearbeta och analysera stora datamängder effektivt med Apache Spark.
• Visualisera stora datamängder i en samarbetsmiljö.
• Integrera Apache Spark med molnbaserade verktyg.

Denna instruktörsvägledna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till nybörjande data vetenskapsmän och IT-professionals som vill lära sig grunderna i data vetenskap med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in och navigera i Google Colab.
• Skriva och exekvera grundläggande Python-kod.
• Importera och hantera datamängder.
• Skapa visualiseringar med hjälp av Python-bibliotek.

Google Colab Pro är ett molnbaserat miljö för skalbar Python-utveckling, som erbjuder högpresterande GPU:er, längre körningsläge och mer minne för krävande AI- och datavetenskapsuppgifter.

Denna handledning på plats (online eller fysiskt) riktas till mellannivåanvändare av Python som vill använda Google Colab Pro för maskininlärning, datahantering och samarbetsforskning i en kraftfull antiknota-gränssnitt.

Vid slutet av detta träningspass kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in och hantera molnbaserade Python-anteckningsböcker med Colab Pro.
• Få tillgång till GPU:er och TPU:er för accelerate beräkning.
• Förbättra maskininlärningsarbetsflöden med populära bibliotek (t.ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrera med Google Drive och externa datakällor för samarbetsprojekt.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händelsebaserad implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära anpassad träningspass för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsmän och utvecklare på mellan nivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använda avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom datavetenskap som vill lära sig hur man skapar meningsfulla och visuellt tilltalande datavisualiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Installera och navigera Google Colab för datavisualisering.
• Skapa olika typer av diagram med Matplotlib.
• Använda Seaborn för avancerade visualiseringstekniker.
• Anpassa diagram för bättre presentation och klarhet.
• Tolka och presentera data effektivt med hjälp av visuella verktyg.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom rättsväsendet som vill övergå från manuella ansiktsritningar till att använda AI-verktyg för att utveckla ansiktsigenkänningssystem.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Artificial Intelligence och Machine Learning.
• Lära sig grunderna i digital bildbehandling och dess tillämpning i ansiktsigenkänning.
• Utveckla färdigheter i att använda AI-verktyg och ramverk för att skapa ansiktsigenkänningsmodeller.
• Få praktisk erfarenhet av att skapa, träna och testa ansiktsigenkänningssystem.
• Förstå etiska överväganden och bästa praxis för användning av ansiktsigenkänningsteknologi.

Detta instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktas till nybörjare och mellannivåforskare samt laboratorieprofessionals som vill bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover.

Vid slutet av denna träningskurs kommer deltagarna att kunna:

• Navigera Fijs gränssnitt och använda ImageJs kärnfunktioner.
• Förbearbeta och förbättra vetenskapliga bilder för bättre analys.
• Analysera bilder kvantitativt, inklusive cellräkning och areamätning.
• Automatisera upprepade uppgifter med hjälp av makron och plugins.
• Anpassa arbetsflöden för specifika bildanalyser inom biologisk forskning.

Detta instruktörledna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktat till mellannivås dataanalytiker och utvecklare som önskar att effektivt applicera maskininlärningsalgoritmer med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Ställa in och navigera i Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och applicera olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutse data.
• Implementera övervakade och oövervakade inlärningsmodeller.
• Optimerar och utvärderar maskininlärningsmodeller effektivt.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa NLP-tekniker med Python i Google Colab.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå kärnkoncepten inom bearbetning av naturligt språk.
• Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
• Genomföra känsloanalys med hjälp av NLTK och SpaCy-biblioteken.
• Arbeta med textdata i Google Colab för skalbar och samarbetsinriktad utveckling.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och dataanalytiker på nybörjarnivå som vill lära sig Python-programmering från grunden med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python-programmeringsspråket.
• Implementera Python-kod i Google Colab-miljö.
• Använda styrstrukturer för att hantera flödet i ett Python-program.
• Skapa funktioner för att organisera och återanvända kod effektivt.
• Uppleva och använda grundläggande bibliotek för Python-programmering.

Denna ledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin kunskap om förstärkande inlärning och dess praktiska tillämpningar inom AI-utveckling med Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande koncept inom förstärkande inlärningsalgoritmer.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller med TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom försök och fel.
• Optimera agenter genom avancerade tekniker som Q-learning och deep Q-networks (DQNs).
• Träna agenter i simuleringar med OpenAI Gym.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller för praktiska tillämpningar.

Denna ledarstyrda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till dataexperter på mellanstadienivå som vill tillämpa tidsserieprognostekniker på verkliga data med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i tidsserieanalys.
• Använda Google Colab för att arbeta med tidsseriedata.
• Tillämpa ARIMA-modeller för att förutspå datatrender.
• Använda Facebooks Prophet-bibliotek för flexibel prognostik.
• Visualisera tidsseriedata och prognosresultat.

Denna instruktörledade, live-träningen i Sverige (online eller på plats) är avsedd för medelutbildade professionella som vill använda Vision Builder AI för att designa, implementera och optimera automatiserade inspektionsystem för SMT (Surface-Mount Technology)-processer.

Genom denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp och konfigurera automatiserade inspektioner med Vision Builder AI.
• Hämta och förbehandla högkvalitativa bilder för analys.
• Implementera logikbaserade beslut för felidentifiering och processverifiering.
• Generera inspektionsrapporter och optimera systemyttrande.