Google Colab Kurs i Uppsala

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 Uppsala (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 Uppsala (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 Uppsala (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 Uppsala (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.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow:s möjligheter att utveckla sofistikerade synmodeller med hjälp av Google Colab.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa och träna faltningsneurala nätverk (CNN) med hjälp av TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendeuppgifter.
• Distribuera modeller för visuellt innehåll för verkliga program.
• Använd överföringsinlärning för att förbättra prestandan för CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassificeringsmodeller.

Avslutningsvis kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-träning i Uppsala (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 Uppsala (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.