Google Colab Kurs i Oslo

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.

Dette underviserledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere og helsevesenprofesjonelle som ønsker å nyte godt av AI for avanserte helsevesensapplikasjoner ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-modeller for helsevesen ved hjelp av Google Colab.
• Bruke AI for prediktiv modellering i helsevesensdata.
• Analysere medisinske bilder ved hjelp av AI-drevne teknikker.
• Utforske etiske overvegelser i AI-baserte helsevesensløsninger.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå dataforskere og ingeniører som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark for behandling og analyse av store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en stor data-miljø ved bruk av Google Colab og Spark.
• Behandle og analysere store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualisere store data i et samarbeidsmiljø.
• Integrere Apache Spark med skyløsninger.

Denne instruktørlig, live opplæringskursen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-dataeksperter som ønsker å bruke tidsserieprognoseteknikker på virkelige data ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for tidsserieanalyse.
• Bruke Google Colab til å jobbe med tidsseriedata.
• Bruke ARIMA-modeller til å forutsi datatrender.
• Utnytte Facebook’s Prophet-bibliotek for fleksibel prognose.
• Visualisere tidsseriedata og prognoseresultater.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å dyptgående forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser innen AI-utvikling ved hjelp av Google Colab.

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

• Forstå kjernekonseptene i algoritmer for forsterkende læring.
• Implementere modeller for forsterkende læring ved hjelp av TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lærer gjennom forsøk og feil.
• Optimalisere agenteres ytelse ved bruk av avanserte teknikker som Q-læring og dybde-Q-nettverk (DQNs).
• Trene agenter i simulerte miljøer ved bruk av OpenAI Gym.
• Utplassere modeller for forsterkende læring for virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å dyppe seg dypere inn i datavisjon og utforske TensorFlows kapasiteter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Bruke Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforarbeidingsmetoder for datavisjonstider.
• Sette i drift datavisjonsmodeller for virkelige anvendelser.
• Bruke overføringsslur for å forbedre ytelsen på CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultater fra bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørbaserte, live-utdanningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avansertnivå profesjonelle som ønsker å utvide kunnskapen sin om maskinlæringsmodeller, forbedre ferdighetene sine i hyperparameter tuning, og lære hvordan man effektivt distribuerer modeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammer som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellens ytelse gjennom hyperparameter tuning.
• Distribuere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved hjelp av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store skala maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

Denne instruktørlede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataforskere og utviklere som ønsker å bruke NLP-teknikker med Python i Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende begreper innen 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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

Dette instruktørledede, live-kurs i Oslo (online eller på sted) er rettet mot mellomnivås datavitenskapsfolk og utviklere som ønsker å anvende maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp og navigere i Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og anvende ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn for å analysere og predict data.
• Implementere overvåket og uovervåket læringsmodeller.
• Optimalisere og evaluere maskinlæringsmodeller effektivt.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende dataforskere som ønsker å lære å lage meningsfulle og visuelt tiltrekkende datavisualiseringer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og navigere Google Colab for datavisualisering.
• Opprette ulike typer plott ved hjelp av Matplotlib.
• Bruke Seaborn for avanserte visualiseringsteknikker.
• Tilpasse plott for bedre presentasjon og klarhet.
• Tylle og presentere data effektivt ved hjelp av visuelle verktøy.

Dette kurset, som ledes av en instruktør (online eller på sted), er rettet mot begynnende utviklere og dataanalytikere som ønsker å lære Python programmering fra bunnen av ved bruk av Google Colab.

Ved avslutning av dette kurset vil deltakerne være i stand til å:

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

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot datavitenskapsforskere og IT-professionelle med begynnernivå som ønsker å lære grunnleggende dataviten ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python-kode.
• Importere og håndtere datasett.
• Opprette visualiseringer ved hjelp av Python-biblioteker.