Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Google Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: caracteristici și limitări
- Crearea și gestionarea notebook-urilor
- Acceleratoare hardware și setări de runtime
Programarea Python în Cloud
- Celule de cod, markdown și structura notebook-urilor
- Instalarea pachetelor și configurarea mediului
- Salvarea și versionarea notebook-urilor în Google Drive
Procesarea și Vizualizarea Datelor
- Încărcarea și analizarea datelor din fișiere, Google Sheets sau API-uri
- Utilizarea Pandas, Matplotlib și Seaborn
- Streaming și vizualizarea seturilor de date mari
Învățarea Automată cu Colab Pro
- Utilizarea Scikit-learn și TensorFlow în Colab
- Antrenarea modelelor pe GPU/TPU
- Evaluarea și ajustarea performanței modelelor
Lucrul cu Framework-uri de Deep Learning
- Utilizarea PyTorch cu Colab Pro
- Gestionarea memoriei și a resurselor de runtime
- Salvarea checkpoint-urilor și jurnalelor de antrenament
Integrare și Colaborare
- Montarea Google Drive și încărcarea seturilor de date partajate
- Colaborarea prin notebook-uri partajate
- Exportarea în GitHub sau PDF pentru distribuție
Optimizarea Performanței și Bune Practici
- Gestionarea duratei sesiunilor și a timeout-urilor
- Organizarea eficientă a codului în notebook-uri
- Sfaturi pentru sarcini de lungă durată sau de nivel de producție
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în programarea Python
- Familiaritate cu notebook-urile Jupyter și analiza de bază a datelor
- Înțelegerea fluxurilor de lucru comune de învățare automată
Publicul țintă
- Oameni de știință și analiști de date
- Ingineri de învățare automată
- Dezvoltatori Python care lucrează la proiecte de AI sau cercetare
14 Ore
