Cursuri de pregatire Deep Learning cu TensorFlow în Google Colab

Această instruire condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și perfecționeze abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
• Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
• Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
• Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor și inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de lucru pentru date mari folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
• Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat începătorilor în domeniul științei datelor și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab.
• Să scrie și să execute cod Python de bază.
• Să importe și să manipuleze seturi de date.
• Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de execuție mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat utilizatorilor intermediari de Python care doresc să folosească Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
• Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcule accelerate.
• Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Să integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată data scientist începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
• Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice date.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupravegheată.
• Să optimizeze și să evalueze modele de învățare automată eficient.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele de bază ale procesării limbajului natural.
• Preprocesa și curăța date text pentru sarcini NLP.
• Efectua analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Lucrează cu date text folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și analiștilor de date de nivel începător care doresc să învețe programarea în Python de la zero folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

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

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea învățării prin recompensă și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea IA folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompensă.
• Să implementeze modele de învățare prin recompensă folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
• Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q profunde (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin recompensă pentru aplicații din lumea reală.

TensorFlow este o API de a doua generație a bibliotecii de software open source a Google pentru Învățarea Profundă. Sistemul este proiectat pentru a facilita cercetarea în învățarea automată și pentru a face rapidă și ușoară trecerea de la prototipul de cercetare la sistemul de producție.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să fie capabili să efectueze sarcini de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare
• să fie capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să fie capabili să implementeze tehnici avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și logare

Acest curs explorează, prin exemple specifice, aplicarea TensorFlow în scopul recunoașterii imaginilor.

Public țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru recunoașterea imaginilor.

După parcurgerea acestui curs, participanții vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să implementeze tehnici avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și logare

Această instruire condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul datelor care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp pe date din lumea reală folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor de timp.
• Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu date de tip serie temporală.
• Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințe ale datelor.
• Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru prognoze flexibile.
• Să vizualizeze datele seriilor de timp și rezultatele prognozelor.

TensorFlow™ este o bibliotecă software open source pentru calcul numeric folosind grafuri de flux de date.

SyntaxNet este un cadru de procesare a limbajului natural bazat pe rețele neuronale pentru TensorFlow.

Word2Vec este utilizat pentru învățarea reprezentărilor vectoriale ale cuvintelor, numite „încorporări de cuvinte” (word embeddings). Word2Vec este un model predictiv eficient din punct de vedere computațional pentru învățarea încorporărilor de cuvinte din text brut. Acesta este disponibil în două variante: modelul Continuous Bag-of-Words (CBOW) și modelul Skip-Gram (Capitolul 3.1 și 3.2 în Mikolov et al.).

Folosite împreună, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de încorporare învățate din date de limbaj natural.

Publicul țintă

Acest curs este destinat dezvoltatorilor și inginerilor care intenționează să lucreze cu modele SyntaxNet și Word2Vec în grafurile lor TensorFlow.

După parcurgerea acestui curs, participanții vor:

• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să fie capabili să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să fie capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să fie capabili să implementeze procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, încorporarea termenilor, construirea grafurilor și înregistrarea datelor