Reinforcement Learning med Google Colab 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, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade professionella som önskar fördjupa sin förståelse av datorseende och utforska TesnorsFlows möjligheter att utveckla sofistikerade visningsmodeller med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna konvolutionella neuronnät (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalarbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbearbetningsmetoder för datorseendeuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för praktiska tillämpningar.
• Använda transfer learning för att förbättra prestandan på CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassificeringsmodeller.

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.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kombinerar förstärkning av inlärningsprinciper med djupinlärningsarkitekturer för att låta agenter fatta beslut genom interaktion med sin omgivning. Det ligger till grund för många moderna AI-framsteg såsom självkörande fordon, robotstyrning, algoritmisk handel och adaptiva rekommendationssystem. DRL låter en artificiell agent lära sig strategier, optimera policys och fatta självständiga beslut baserat på försök och fel med hjälp av belöningsbaserat lärande.

Denna ledarledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och dataforskare på mellan-nivå som vill lära sig och tillämpa Deep Reinforcement Learning-tekniker för att bygga intelligenta agenter som kan fatta självständiga beslut i komplexa miljöer.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de teoretiska grunderna och matematiska principerna för Reinforcement Learning.
• Implementera nyckel RL-algoritmer inklusive Q-Learning, Policy Gradients och Actor-Critic-metoder.
• Bygga och träna Deep Reinforcement Learning-agenter med TensorFlow eller PyTorch.
• Tillämpa DRL på praktiska applikationer som spel, robotik och beslutsoptimering.
• Felsöka, visualisera och optimera träningsprestanda med moderna verktyg.

Format för Kursen

• Interaktiv föreläsning och vägledd diskussion.
• Hands-on-övningar och praktiska implementeringar.
• Live-kodningsdemonstrationer och projektbaserade tillämpningar.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad version av denna kurs (t.ex. med PyTorch istället för TensorFlow), kontakta oss för att ordna.

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 i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå som vill få en omfattande förståelse och praktiska färdigheter i både Large Language Models (LLMs) och Reinforcement Learning (RL).

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå transformatormodellernas komponenter och funktioner.
• Optimera och finjustera LLM:er för specifika uppgifter och applikationer.
• Förstå de grundläggande principerna och metoderna för förstärkningsinlärning.
• Lär dig hur tekniker för förstärkningsinlärning kan förbättra LLM:s prestanda.

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 instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill gå bortom traditionella maskininlärningsmetoder för att lära ett datorprogram att räkna ut saker (lösa problem) utan att använda märkta data och stora datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och använd de bibliotek och det programmeringsspråk som behövs för att implementera Reinforcement Learning.
• Skapa en programvaruagent som kan lära sig genom feedback i stället för genom övervakad inlärning.
• Programmera en agent för att lösa problem där beslutsfattandet är sekventiellt och ändligt.
• Tillämpa kunskap för att designa programvara som kan lära sig på ett sätt som liknar hur människor lär sig.

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.