Google Colab Kurs i Uppsala

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, levande utbildning i Uppsala (online eller på plats) vänder sig till datavetare och hälsovårdspersonal på mellan-nivå som vill utnyttja AI för avancerade hälsovårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för hälsovård med hjälp av Google Colab.
• Använda AI för prediktiv modellering i hälsovårdsdata.
• Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
• Undersöka etiska överväganden i AI-baserade hälsovårdslösningar.

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 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 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 instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow’s förmåga att utveckla avancerade seendemodeller med hjälp av Google Colab.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna konvolutiva neurala nätverk (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendesuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för praktiska tillämpningar.
• Använda transferlärande för att förbättra CNN-modellers prestanda.
• Visualisera och tolka resultaten från bildklassifikationsmodeller.

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) vänder sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sina kunskaper om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterjustering och lära sig hur man distribuerar modeller effektivt med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

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

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, 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, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och navigera i Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutspå data.
• Implementera övervakade och oövervakade inlärningsmodeller.
• Optimera och utvärdera maskininlärningsmodeller effektivt.

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 på Uppsala (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 (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom datavetenskap och IT-professionella som vill lära sig grunderna i datavetenskap med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab.
• Skriva och köra grundläggande Python kod.
• Importera och hantera datamängder.
• Skapa visualiseringar med Python bibliotek.