Google Colab Kurs i Örebro

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

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till Python-användare på mellannivå som vill använda Google Colab Pro för maskininlärning, databearbetning och samarbetsforskning i ett kraftfullt notebookgränssnitt.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Inställa och hantera molnbaserade Python-notebooks med Colab Pro.
• Access GPUs och TPUs för accelererad beräkning.
• Optimera maskininlärningsarbetsflöden med populära bibliotek (t.ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrera med Google Drive och externa datasourcer för samarbetsprojekt.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktiska implementeringar i en live-labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Örebro (online eller på plats) riktar sig till datavetare och vårdpersonal på mellannivå som vill utnyttja AI för avancerade hälso- och sjukvårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Örebro (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 big data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Örebro (online eller på plats) riktar sig till dataproffs på mellannivå som vill tillämpa tidsserieprognostekniker på verkliga data med hjälp av Google Colab.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

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

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen för algoritmer för förstärkt inlärning.
• Implementera modeller för förstärkt inlärning med hjälp av TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom att prova sig fram.
• Optimera agenternas prestanda med hjälp av avancerade tekniker som Q-learning och djupa Q-nätverk (DQN).
• Träna agenter i simulerade miljöer med hjälp av OpenAI Gym.
• Distribuera modeller för förstärkt inlärning för verkliga program.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Örebro (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.

Avslutningsvis kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-träning i Örebro (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.

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 instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellannivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

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

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 avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna ledda, liveutbildning på Örebro (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 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 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.