Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Träningskurs

Avslutningsvis kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sin kunskap om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterinställning och lära sig hur man effektivt distribuerar modeller med hjälp av Google Colab.

• Implementera avancerade maskininlärningsmodeller med hjälp av populära ramverk som Scikit-learn och TensorFlow.
• Optimera modellprestanda genom hyperparameterinställning.
• Distribuera maskininlärningsmodeller i verkliga tillämpningar med hjälp av Google Colab.
• Samarbeta och hantera stora maskininlärningsprojekt i Google Colab.

This instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) vänder sig till dataforskare och ingenjörer med mellanavancerad nivå som vill använda Google Colab och Apache Spark för stor datahantering och analys.

• Inställ en stor data-miljö med hjälp av Google Colab och Spark.
• Bearbeta och analysera stora datamängder effektivt med Apache Spark.
• Visualisera stor data i ett samarbetsmiljö.
• Integrera Apache Spark med molnbaserade verktyg.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna handledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till nybörjare inom data science och IT-professionella som vill lära sig grunderna i data science med hjälp av Google Colab.

• Installera och navigera i Google Colab.
• Skriva och köra grundläggande Python-kod.
• Importera och hantera dataset.
• Skapa visualiseringar med hjälp av Python-bibliotek.

Colab Pro är en molnbaserad miljö för skalbar utveckling av dataprogrammering, som erbjuder högpresterande GPUs, längre körtider och mer minne för krävande AI- och datavetenskapliga arbetsbelastningar.

Denna ledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-användare av dataprogrammering som vill använda Colab Pro för maskininlärning, datahantering och samarbetsforskning i en kraftfull notebook-gränssnitt.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och hantera molnbaserade notebooks för dataprogrammering med hjälp av Colab Pro.
• Aktivera GPUs och TPUs för accelererad beräkning.
• Strömlinjeforma maskininlärningsflöden 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.
• Händelsemässig implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för anpassad kurs

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow's möjligheter för att utveckla avancerade visionsmodeller med Google Colab.

• Bygga och träna konvolutiva neurala nätverk (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendeuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för verkliga applikationer.
• Använda överföringsinlärning för att förbättra prestandan hos CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassifikationsmodeller.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna ledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på grundnivå som vill lära sig hur man skapar meningsfulla och visuellt tilltalande datavisualiseringar.

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

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till mellannivådatavetare och utvecklare som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

• Sätt upp och navigera Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutsäga data.
• Implementera övervakade och oövervakade lärningsmodeller.
• Optimera och utvärdera maskininlärningsmodeller effektivt.

Efter detta utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade datavetare och utvecklare som vill tillämpa NLP-tekniker med hjälp av Python i Google Colab.

• Förstå de grundläggande koncepten inom naturlig språkbehandling.
• Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
• Utföra sentimentanalys med hjälp av NLTK och SpaCy-biblioteken.
• Arbeta med textdata med Google Colab för skalbar och samarbetsorienterad utveckling.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna ledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till utvecklare och dataanalytiker på grundnivå som vill lära sig Python programmering från grunden med Google Colab.

• 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.
• Undersöka och använda grundläggande bibliotek för Python programmering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sin förståelse för förstärkningsinlärning och dess praktiska tillämpningar inom AI-utveckling med Google Colab.

• Förstå grundläggande koncept i förstärkningsinlärningsalgoritmer.
• Implementera förstärkningsinlärningsmodeller med hjälp av TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom prövning och fel.
• Optimera agenternas prestanda med avancerade tekniker såsom Q-lärande och djupa Q-nätverk (DQN).
• Träna agenter i simulerade miljöer med hjälp av OpenAI Gym.
• Distribuera förstärkningsinlärningsmodeller för verkliga tillämpningar.

TensorFlow är ett 2: a generationens API för Go ogles öppna källkodsbibliotek för Deep Learning . Systemet är utformat för att underlätta forskning inom maskininlärning och för att göra det snabbt och enkelt att övergå från forskningsprototyp till produktionssystem.

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Denna kurs undersöker, med specifika exempel, tillämpningen av Tensor Flow för syftena med bildigenkänning

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för TensorFlow

Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats Sverige (online eller på plats) vänder sig till dataprofessionella med mellanavancerad nivå som vill tillämpa tidsserieprognosmetoder på verkliga data med hjälp av Google Colab.

• Förstå grunderna i tidsserieanalys.
• Använda Google Colab för att arbeta med tidsseriedata.
• Tillämpa ARIMA-modeller för att prognostisera datatrender.
• Använda Facebook’s Prophet-bibliotek för flexibel prognostisering.
• Visualisera tidsseriedata och prognosresultat.

TensorFlow™ är en öppen källkod programbibliotek för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesgrafik.

SyntaxNet är ett neural-nätverk Natural Language Processing ram för TensorFlow.

Word2Vec används för att lära vektorrepresentationer av ord, kallas "word embeddings". Word2vec är en särskilt beräknings-effektiv prediktiv modell för att lära word embeddings från råtext. Det kommer i två smaker, den Kontinuösa Bag-of-Words modell (CBOW) och Skip-Gram modell (Kapitel 3.1 och 3.2 i Mikolov et al.)

Används i tandem, SyntaxNet och Word2Vec tillåter användare att generera Lärda Embedding modeller från Natural Language input.

Publiken

Kursen riktar sig till utvecklare och ingenjörer som avser att arbeta med SyntaxNet och Word2Vec-modeller i sina TensorFlow diagram.

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow’s struktur och implementeringsmekanismer
• kunna utföra installation / produktionsmiljö / arkitektoniska uppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra debugging, övervakning
• kunna genomföra avancerad produktion som utbildningsmodeller, inbäddningsvillkor, byggdiagram och logging