Cursuri de pregatire Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presentială) se adresează profesionistilor avansați care doresc să îmbunătățească cunoștințele lor despre modele de învățare automatizată, să îmbunătățească abilitățile lor în ajustarea iperparametrilor și să învețe cum să depună eficient modelele folosind Google Colab.

• Implementați modele avansate de învățare automatizată folosind cadouri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimizați performanța modelului prin ajustarea iperparametrilor.
• Depuneți modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colaborați și gestionați proiecte de învățare automatizată pe scară largă în Google Colab.

This instructor-led, live training in Moldova (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.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

Acest antrenament în timp real (online sau presenzial) în Moldova este destinat specialistilor intermediari de știința datelor și ingineri care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor masive.

• Configurarea unui mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesarea și analiza eficientă a mulțimilor de date mari cu ajutorul Apache Spark.
• Visualizarea datelor mari într-un mediu colaborativ.
• Integrarea lui Apache Spark cu instrumentele bazate pe cloud.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

Acest training dirijat de un instrucțuator (online sau presenzial) în Moldova este destinat cercetătorilor de date și profesionali IT de nivel începător care dorește să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

• Configurați și navigați prin Google Colab.
• Scrieți și executați cod Python de bază.
• Importați și gestionați seturi de date.
• Creați vizualizări folosind biblioteci Python.

Pro Google Colab este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea de mari dimensiuni a Python, oferind GPU-uri cu performanță ridicată, durate de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini AI și știința datelor complexe.

Această formare sub liderajul unui instruitor (online sau la sediu) se adresează utilizatorilor intermediari ai Python care dorească să folosească Pro Google Colab pentru învățarea automatizată, procesarea datelor și cercetare colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Configura și gestiona notebookele bazate pe cloud cu ajutorul Colab Pro.
• Utiliza GPUuri și TPUs pentru calcul accelerat.
• Simplifica fluxurile de lucru ale învățării automatizate folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integra cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.

Format al cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

La sfârșitul acestei învățări, participanții vor putea:

Această formare prescrită (online sau pe local) este destinată profesionistilor cu nivel avansat care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea artificială și să exploreze capacitățile lui TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

• Să construiască și antreneze rețele neuronale convoluționale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Să beneficieze de Google Colab pentru dezvoltarea modelelor bazate pe cloud în mod scalabil și eficient.
• Implementarea tehnicilor de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune artificială.
• Să deployeze modelele de viziune artificială pentru aplicații în lumea reală.
• Utilizați învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub conducerea unui instruire în Moldova (online sau pe local) este destinat și cercetătorilor de date cu nivel începător care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crearea diferitelor tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utilizarea Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personalizarea graficelor pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretarea și prezentarea datelor eficient folosind instrumente vizuale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training prescrit (online sau în local) este destinat specialistilor intermediari de date și dezvoltatorilor care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient utilizând mediul Google Colab.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprehensia și aplicarea diverselor algoritmi de învățare automată.
• Utilizarea bibliotecilor precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Implementarea modelelor de învățare supraveghere și nesupravegheată.
• Optimizarea și evaluarea eficientă a modelelor de învățare automată.

La sfârșitul acestei forme de antrenament, participanții vor putea:

Acest antrenament guiți în mod direct (online sau la sediu) este destinat specialistelor intermediare și dezvoltatorilor care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.

• Înțelegeți conceptele principale ale procesării limbajului natural.
• Preprocesați și curățați datele textuale pentru sarcinile NLP.
• Realizați analiza sentiminelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Lucrați cu datele textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub îndrumarea unui instrucțuator (online sau într-un loc) se adresează dezvoltatorilor și analistilor de date cu nivel de începător care doresc să învețe programarea Python folosind Google Colab.

• Să înțeleagă bazele limbajului de programare Python.
• Să implementeze codul Python în mediul Google Colab.
• Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Să creeze funcții pentru a organiza și să reusească codul eficient.
• Să exploreze și să folosească bibliotecile de bază pentru programarea Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training ținut de instrucțuator (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să adâncirea înțelegerii lor despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

• Să înțeleg conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
• Să optimizze performanța agentilor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele neuronale profunde Q (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din lumea reală.

TensorFlow este un API de generația a 2-a a bibliotecii software open source a Go ogle pentru Deep Learning . Sistemul este conceput pentru a facilita cercetarea în învățarea mașinilor și pentru a facilita trecerea rapidă și ușoară de la prototipul de cercetare la sistemul de producție.

Public

Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning

După finalizarea acestui curs, delegații vor:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să fie capabil să efectueze sarcini de instalare / producție / arhitectură și configurație
• să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare, să monitorizeze
• să poată implementa o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare

Acest curs explorează, cu exemple specifice, aplicarea Tensor Flow în scopul recunoașterii imaginii

Public

Acest curs este destinat inginerilor care caută să utilizeze TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor

După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
• evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
• să implementeze o producție avansată, cum ar fi modele de instruire, construirea de grafice și logare

La sfârșitul acestei învățări, participantii vor putea:

Această antrenament condus de instrucțor în Moldova (online sau pe loc) este destinat profesionalilor intermediari din domeniul datelor care doresc să aplique tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.

• Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
• Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu datele serii temporale.
• Să aplique modele ARIMA pentru a prezice tendințele datelor.
• Să folosească biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni elastice.
• Să vizualizeze datele serii temporale și rezultatele previziunilor.

TensorFlow™ este o bibliotecă de software cu sursă deschisă pentru calculul numeric folosind graficele de flux de date.

SyntaxNet este un cadru de prelucrare a limbilor naturale pentru TensorFlow.

Word2Vec este utilizat pentru a învăța reprezentări vectoriale ale cuvintelor, numite "word embeddings". Word2vec este un model predictiv deosebit de eficient din punct de vedere calculator pentru încorporarea cuvintelor de învățare din textul crud. Acesta vine în două gusturi, modelul Continuous Bag-of-Words (CBOW) și modelul Skip-Gram (Capitolele 3.1 și 3.2 din Mikolov et al.)

Folosit în tandem, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de încorporare învățată din intrarea limbii naturale.

Audienţă

Acest curs este vizat pentru dezvoltatori și ingineri care intenționează să lucreze cu modelele SyntaxNet și Word2Vec în graficele lor TensorFlow.

După finalizarea acestui curs, delegații vor:

• înțelegerea structurii și a mecanismelor de implementare a TensorFlow’
• să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / activități de arhitectură și configurare
• capacitatea de a evalua calitatea codului, de a efectua debugging, de a monitoriza
• să poată implementa modele avansate de producție, cum ar fi modele de formare, termeni de încorporare, grafice de construcție și logging