Reinforcement Learning with 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 slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktørlede, liveopplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataforskere og utviklere som ønsker å forstå og bruke dype læringsmetoder med Google Colab-miljøet.

• Opprette og navigere i Google Colab for dype læringsprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper for neuronnettverk.
• Implementere dype læringsmodeller med TensorFlow.
• Trene og evaluere dype læringsmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dype læringsprosjekter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å lære det grunnleggende om Deep Reinforcement Learning mens de går gjennom opprettelsen av en Deep Learning Agent.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå nøkkelbegrepene bak Deep Reinforcement Learning og være i stand til å skille det fra Machine Learning.
• Bruk avanserte Reinforcement Learning algoritmer for å løse problemer i den virkelige verden.
• Bygg en Deep Learning Agent.

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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels nivå som ønsker å få en omfattende forståelse og praktiske ferdigheter i både Large Language Models (LLMs) og Reinforcement Learning (RL).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå komponentene og funksjonaliteten til transformatormodeller.
• Optimaliser og finjuster LLM-er for spesifikke oppgaver og applikasjoner.
• Forstå kjerneprinsippene og metodene for forsterkende læring.
• Lær hvordan forsterkende læringsteknikker kan forbedre ytelsen til LLM-er.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå utover tradisjonelle maskinlæringsmetoder for å lære et dataprogram å finne ut av ting (løse problemer) uten bruk av merkede data og store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og bruk bibliotekene og programmeringsspråket som trengs for å implementere Reinforcement Learning.
• Lag en programvareagent som er i stand til å lære gjennom tilbakemelding i stedet for gjennom veiledet læring.
• Programmer en agent til å løse problemer der beslutningstaking er sekvensiell og endelig.
• Bruk kunnskap til å designe programvare som kan lære på en måte som ligner på hvordan mennesker lærer.

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.