Cursuri de pregatire Învățarea prin consolidare cu Google Colab

Acest antrenament live condus de instructor în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesionistilor de nivel avansat care doresc să-și îmbogățească cunoștințele despre modele de machine learning, să-și îmbunătățească abilitățile în tunare hiperparametrică și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa modele avansate de machine learning folosind cadre populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin tunare hiperparametrică.
• Implementa modele de machine learning în aplicații practice folosind Google Colab.
• Colabora și gestioneze proiecte la scară largă de machine learning în Google Colab.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată științistilor de date și profesionistilor din sănătate care doresc să capitalizeze pe AI pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, folosind Google Colab.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Implementa modele AI pentru sănătate folosind Google Colab.
• Utiliza AI pentru modelarea predictivă a datelor din domeniul sănătății.
• Analiza imagini medicale folosind tehnici sustinute de AI.
• Explora considerentele etice în soluțiile bazate pe AI din domeniul sănătății.

Acest training în direcția instrucțuratorului (în timp real, online sau presencial) este destinat specialistelor intermedii în domeniul științei datelor și inginerilor care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Configura un mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesa și analiza eficient seturi mari de date cu ajutorul Apache Spark.
• Visualiza datele mari într-un mediu colaborativ.
• Integra Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată științistilor de date și profesionistilor IT la nivel începător care doresc să învețe noțiunile de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Seteze și navigheze în Google Colab.
• Scrie și execute cod Python de bază.
• Importeze și manipuleze seturi de date.
• Creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă cu Python, oferind GPU-uri performanțe ridicate, timp de execuție mai lung și mai multă memorie pentru sarcini solicitante în domeniul AI și științei datelor.

Această instruire direcționată de un instructor (online sau pe fața locului) este destinate utilizatorilor intermediari ai Python care doresc să folosească Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetare colaborativă într-un interfață puternică de notebook.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Setare și gestionarea notebook-urilor Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
• Acces la GPU-uri și TPU-uri pentru calcul accelerating.
• Optimizarea fluxurilor de lucru cu învățare automată folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrarea cu Google Drive și sursele externe de date pentru proiecte colaborative.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau prezent), se adresează profesionistilor la nivel avansat care doresc să-și adâncească înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor sofisticate de vizionare folosind Google Colab.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Construi și antrena rețele neuronale convozionale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Folosi Google Colab pentru dezvoltarea modelului pe cloud în mod scalabil și eficient.
• Implementa tehnicii de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de computer vision.
• Implementa modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Folosi transferul de învățare pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Visualiza și interpreteaza rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
• Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

Aprendarea Profundă Reinforcement Learning (DRL) combine principiile învățării prin încurajare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agentelor să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. În spatele multor progrese moderne AI, cum ar fi vehiculele autonome, controlul robotic, tranzacționarea algoritmica și sistemele de recomandare adaptaive, DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politicile și să ia decizii independente pe baza încercărilor și erorilor folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest training instruit de instructor (online sau prezent) este destinat dezvoltatorilor intermediari și cercetătorilor științifici de date care doresc să învețe și să aplice tehniciile Deep Reinforcement Learning pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

Lae finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice și principiile matematice ale învățării prin încurajare.
• Implementa algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Construiți și antrenați agenți Deep Reinforcement Learning folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Aplicați DRL la aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Soluționați probleme, visualizați și optimizați performanța antrenamentului folosind unelte moderne.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție ghidată.
• Esercitați-vă cu exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Această formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretă și prezintă date eficient folosind instrumente vizuale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Large Language Models (LLMs), cât și în Reinforcement Learning (RL).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă componentele și funcționalitatea modelelor de transformare.
• Să optimizeze și să ajusteze cu precizie LLM-urile pentru sarcini și aplicații specifice.
• Să înțeleagă principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
• Să învețe cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLM-urilor.

Această instruire live, condusă de instructor în Moldova (online sau local) este adresată științii datelor și dezvoltatorilor cu un nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Înțeleagă și aplice diverse algoritmi de învățare automată.
• Utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și anticipa date.
• Implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Optimizeze și evalueze modelele de învățare automată eficient.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende bazele limbajului de programare Python.
• Implementa codul Python în mediul Google Colab.
• Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
• Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să depășească abordările tradiționale de învățare automată pentru a învăța un program de calculator să înțeleagă lucruri (să rezolve probleme) fără a utiliza date etichetate și seturi mari de date.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să aplice bibliotecile și limbajul de programare necesare pentru implementarea Reinforcement Learning.
• Să creeze un agent software care este capabil să învețe prin feedback în loc de învățare supravegheată.
• Să programeze un agent pentru a rezolva probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
• Să aplice cunoștințele pentru a proiecta software care poate învăța într-un mod similar celui în care învață oamenii.

Acest curs interactiv (online sau presencial) din Moldova este destinat profesionistilor intermediari în date care doresc să aplică tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
• Să folosească Google Colab pentru a lucra cu datele seriei temporale.
• Să aplique modele ARIMA pentru previziuni de trenduri de date.
• Să utilizeze biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni flexibile.
• Să vizualizeze datele seriei temporale și rezultatele previziunilor.