Google Colab Kurs i Oslo

Google Colab Pro er en skybasert miljø for skalerbar Python-utvikling, som tilbyr høyytende GPUer, lengre kjøretider og mer minne for krevende AI- og datavitenskaplige arbeidsbelastninger.

Denne instruktørlede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-brukere av Python som ønsker å bruke Google Colab Pro til maskinlæring, databehandling og samarbeidsforskning i en kraftig notatgrensesnitt.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Opprette og administrere skybaserte Python-notater ved hjelp av Colab Pro.
• Access GPUer og TPU-er for akselerert beregning.
• Streame maskinlæringsarbeidsflyter ved hjelp av populære biblioteker (f.eks., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integere med Google Drive og eksterne datasøk for samarbeidsprosjekter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hender-i-implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurs

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

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels nivå og helsepersonell som ønsker å utnytte AI for avanserte helseapplikasjoner ved å bruke Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer AI-modeller for helsetjenester ved å bruke Google Colab.
• Bruk AI for prediktiv modellering i helsedata.
• Analyser medisinske bilder med AI-drevne teknikker.
• Utforsk etiske hensyn i AI-baserte helsetjenester.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og ingeniører på middels nivå som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark til prosessering og analyse av store data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et big data-miljø ved å bruke Google Colab og Spark.
• Behandle og analyser store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualiser big data i et samarbeidsmiljø.
• Integrer Apache Spark med skybaserte verktøy.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot datafagfolk på middels nivå som ønsker å bruke prognoseteknikker for tidsserier på data fra den virkelige verden ved å bruke Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om tidsserieanalyse.
• Bruk Google Colab til å jobbe med tidsseriedata.
• Bruk ARIMA-modeller for å forutsi datatrender.
• Bruk Facebook sitt profetbibliotek for fleksibel prognose.
• Visualiser tidsseriedata og prognoseresultater.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser i AI-utvikling ved å bruke Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernebegrepene for forsterkende læringsalgoritmer.
• Implementer forsterkende læringsmodeller ved å bruke TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lærer gjennom prøving og feiling.
• Optimaliser agenters ytelse ved å bruke avanserte teknikker som Q-læring og dype Q-nettverk (DQN).
• Tren agenter i simulerte miljøer ved å bruke OpenAI Gym.
• Implementer forsterkende læringsmodeller for applikasjoner i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av datasyn og utforske TensorFlows evner for å utvikle sofistikerte synsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg og tren konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) ved å bruke TensorFlow.
• Utnytt Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforbehandlingsteknikker for datasynoppgaver.
• Distribuer datamaskinsynsmodeller for applikasjoner i den virkelige verden.
• Bruk overføringslæring for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene av bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre kunnskapen om maskinlæringsmodeller, forbedre ferdighetene sine i hyperparameterinnstilling og lære hvordan de distribuerer modeller effektivt ved å bruke [ 0]ogle Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer avanserte maskinlæringsmodeller ved å bruke populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimaliser modellytelsen gjennom hyperparameterinnstilling.
• Implementer maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved å bruke Google Colab.
• Samarbeid og administrer store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

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.

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

Denne instruktørlede, liveopplæring i Oslo (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.

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 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.

By the end of this training, participants will be able to: This instructor-led, live training in Oslo (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 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.