Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Treningskurs

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktør-ledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagfolk som ønsker å forbedre sine kunnskaper om maskinlæringsmodeller, forbedre sine ferdigheter i hyperparameterjustering og lære å implementere modeller effektivt ved hjelp av Google Colab.

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellprestasjoner gjennom hyperparameterjustering.
• Implementere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved hjelp av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

This instructor-led, live training in Norge (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.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå datavitenskapsfolk og ingeniører som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark til prosessering og analyse av stor data.

• Opprette en stor data-miljø ved hjelp av Google Colab og Spark.
• Prosessere og analysere store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualisere stor data i et samarbeidsmiljø.
• Integrere Apache Spark med skybaserte verktøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot begynnere på området datavitenskap og IT-profesjonelle som ønsker å lære grunnleggende datavitenskap med Google Colab.

• Opprette og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python kode.
• Importere og behandle datasett.
• Lage visualiseringer med Python bibliotek.

Google Colab Pro er en skyløsning for skalerbar Python-utvikling og tilbyr høyytende GPUs, lengre kjøretider og mer minne for krevende AI- og datascienceoppgaver.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-Python-brukere som ønsker å bruke Google Colab Pro til maskinlæring, databehandling og samarbeidsforskning i et kraftig notebook-grensesnitt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette og administrere skyløsningsbaserte Python-notebooks ved hjelp av Colab Pro.
• Access GPUs og TPUs for akselerert beregning.
• Strømlinjeforme maskinlæringsarbeidsflyter ved bruk av populære biblioteker (f.eks., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrere med Google Drive og eksterne datakilder for samarbeidsprosjekter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne opplæringen, som holdes av en instruktør (online eller på stedet), er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å fordype seg i datamaskinvisjon og utforske TensorFlow’s muligheter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

• Bygg og trene konvolusjonelle neurale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Utnytt Google Colab for skalbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildebehandlingsmetoder for oppgaver innen datamaskinvisjon.
• Utplassere datamaskinvisjonsmodeller for virkelige applikasjoner.
• Bruke overføring av læringsmodeller for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene fra bildeklassifiseringsmodeller.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktør-ledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot begynnende datavitere som ønsker å lære å lage meningsfulle og visuelt tiltrekkende data-visualiseringer.

• Opprette og navigere Google Colab for data-visualisering.
• Lage ulike typer plott ved hjelp av Matplotlib.
• Bruke Seaborn for avanserte visualiseringsmetoder.
• Tilpasse plott for bedre presentasjon og klarhet.
• Fortolke og presentere data effektivt ved hjelp av visuelle verktøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå dataforskere og utviklere som ønsker å bruke maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

• Opprette og navigere i Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og bruke ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn til å analysere og forutsi data.
• Implementere overvåkte og uovervåkte læringmodeller.
• Optimalisere og evaluere maskinlæringsmodeller effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne opplæringskursen, som er ledet av en instruktør, (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforsker og utviklere som ønsker å anvende NLP-teknikker ved hjelp av Python i Google Colab.

• Forstå de grunnleggende konseptene i naturlig språkbehandling.
• Forbehandle og rense tekstdata for NLP-oppgaver.
• Utføre følelsesanalyse ved hjelp av NLTK og SpaCy-bibliotekene.
• Arbeide med tekstdata ved hjelp av Google Colab for skalerbar og samarbeidsbasert utvikling.

By the end of this training, participants will be able to:This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.

• Forstå grunnleggende prinsipper for Python-programmering.
• Implementere Python-kode i Google Colab-miljøet.
• Bruke styringsstrukturer til å styre flyten av et Python-program.
• Opprette funksjoner for å organisere og gjenbruke kode effektivt.
• Utforske og bruke grunnleggende biblioteker for Python-programmering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å forbedre sin forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser i AI-utvikling ved bruk av Google Colab.

• Forstå de grunnleggende konseptene i forsterkende læringsalgoritmer.
• Implementere forsterkende læringmodeller ved bruk av TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lær seg gjennom forsøk og feil.
• Optimalisere agentenes ytelse ved hjelp av avanserte teknikker som Q-læring og dybde Q-nettverk (DQNs).
• Trene agenter i simulerte miljøer ved bruk av OpenAI Gym.
• Implementere forsterkende læringmodeller for virkelige applikasjoner.

TensorFlow er et 2. generasjons API for Go ogles open source programvarebibliotek for Deep Learning . Systemet er designet for å lette forskning i maskinlæring, og for å gjøre det raskt og enkelt å overføre fra forskningsprototype til produksjonssystem.

Publikum

Dette kurset er ment for ingeniører som søker å bruke TensorFlow til Deep Learning prosjektene sine

Etter fullført kurs vil delegatene:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• kunne utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• kunne vurdere kodekvalitet, utføre feilsøking, overvåking
• kunne implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging

Dette kurset utforsker, med spesifikke eksempler, anvendelsen av Tensor Flow til formålet med gjenkjenning

Publikum

Dette kurset er beregnet på ingeniører som søker å bruke TensorFlow til bildegjenkjenning

Etter fullført kurs vil delegatene kunne:

• forstå TensorFlow struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kodekvalitet, utfør feilsøking, overvåking
• implementere avansert produksjon som treningsmodeller, bygge grafer og logging

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-dataprofesjonelle som ønsker å bruke tidsserieprognoser til virkelige datasett ved hjelp av Google Colab.

• Forstå grunnleggende prinsipper for tidsserieanalyse.
• Bruke Google Colab til å arbeide med tidsseriedata.
• Bruke ARIMA-modeller for å forutsi datatrender.
• Bruke Facebook’s Prophet-bibliotek for fleksible prognoser.
• Visualisere tidsserie-data og prognoseresultater.

TensorFlow™ er en åpen kildekode programvare bibliotek for numerisk beregning ved hjelp av data flow diagrammer.

SyntaxNet er et neural-nettverk Natural Language Processing rammeverk for TensorFlow.

Word2Vec brukes til å lære vektorrepresentasjoner av ord, kalt "word embeddings". Word2vec er en spesielt databehandling-effektiv forutsigelsesmodell for læring ord innebygd fra råtekst. Den kommer i to smaker, Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) og Skip-Gram modell (kapittel 3.1 og 3.2 i Mikolov et al.)

Brukes i tandem, SyntaxNet og Word2Vec gjør det mulig for brukerne å generere Larned Embedding-modeller fra Natural Language-input.

Publikum

Dette kurset er rettet mot utviklere og ingeniører som har til hensikt å jobbe med SyntaxNet og Word2Vec modeller i sine TensorFlow diagrammer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil delegater:

• forstå TensorFlow’s struktur og implementeringsmekanismer
• kan utføre installasjon / produksjonsmiljø / arkitektoniske oppgaver og konfigurasjon
• være i stand til å vurdere kodekvalitet, utføre debugging, overvåking
• være i stand til å implementere avansert produksjon som treningsmodeller, innebygging vilkår, bygge grafer og logging