Google Colab Pro: Ανεφαρμοστικά Python και διαδικασίες AI στο Cloud Training Course

Αυτή η επίδειξη μάθησης από καθηγητή (σε υποψήφια τοποθεσία Ελλάδα ή διαδικτύου) στοχεύει σε εξάντλια επίπεδο προфессионаλισμό, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους σχετικά με τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, να κατανοήσουν τεχνικές υπερπαραμετροποίησης και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν αυτά τα μοντέλα οργανωμένα χρησιμοποιώντας Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόζουν προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δυνατά πλαίσια όπως το Scikit-learn και TensorFlow.
• Βελτιώνουν τη λειτουργικότητα των μοντέλων μέσω υπερπαραμετροποίησης.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικά εφαρμογές χρησιμοποιώντας Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλες κλίμακες εκπαιδεύσεων μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμόρφωση σε χώρο Ελλάδα (online ή ανύψωμα) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου ειδικούς των δεδομένων και υγειονομικούς φορείς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την AI για προχωρημένες εφαρμογές υγειονομικών χρηστηρίων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• εφαρμόζουν AI μοντέλα για υγειονομικά χρηστήρια χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• χρησιμοποιούν AI για πρόβλεψη στα δεδομένα υγειονομικών.
• αναλύζουν ιατρικά εικονίδια με τεχνικές AI.
• εξετάζουν τις αξιοθετηματικές προσανατολιστικές συμβουλές για υγειονομικές λύσεις βασιζόμενες στην AI.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ζωντανό μέρος (σε πρόσωπο πρόσωπου ή διαδικτύου) είναι στοχευμένη για μεσαίου επιπέδου ειδικές στατιστικά επιστήμονες και μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαλέξεως, οι μεταφράστες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Επεξεργαστούν και αναλύσουν μεγάλα σημεία δεδομένων εξικανώς με το Apache Spark.
• Δημιουργήστε προβολές για μεγάλα σημεία δεδομένων σε ενόπλη υπεύθυνη ομάδα.
• Συνδυάστε Apache Spark με αστικά εργαλεία.

Αυτή η εξειδίκευση μαθήματος, ζωντανή διάλεξη (διαπιστώνουσα ή online), στόχος της οποίας είναι νέοι επιστήμονες δεδομένων και IT ειδικοί που θέλουν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιφέρουν το Google Colab.
• Γράψουν και εκτελέσουν βασικός κώδικα Python.
• Εισάγουν και χειριστούν συνόλα δεδομένων.
• Δημιουργήσουν αποικονόμησης χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον καθοδήγη σε Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπικά) διευθύνεται σε εξειδίκευσης επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν το κατwφύλαξη τους για τη ψηφιακή οπτική και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίεργων μοντέλων οπτικής χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν και προπαιξθούν δικτυακά συνολικά νευρωνικές δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Χρησιμοποιήσουν το Google Colab για κλείδωμα και αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων βασιζόμενων σε εφευρέτρια πλατφόρμα.
• Εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνων για ψηφιακή οπτική.
• Ανάθεση μοντέλων ψηφιακής οπτικής για πραγματικά εφαρμογές.
• Χρησιμοποιήσουν μεταφορικό μάθηση για να βελτιώσουν τη δύναμη των CNN μοντέλων.
• Βιζυαλίσει και ερμηνεύσει τα αποτελέσματα των μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη που γίνεται ζωντανά (online ή σε υπερβολικό) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε δεδηλωμένους επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων και αναπτυκτών που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιά μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και διαδραματίσουν Google Colab για προγράμματα βαθιάς μάθησης.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη στοιχεία των νευρωνικών δικτύων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Κατευθύνουν και αξιολογήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιούν τις προεπιλεγμένες λειτουργίες του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση (live) στο Ελλάδα (διαπερστικά ή προσωπικά) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο δεδομένων επιστήμονες που θα θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργήσουν σημαντικές και ψυχαγωγικές δεδομένων προβολές.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιηγηθούν το Google Colab για προβολές δεδομένων.
• Δημιουργήσουν διάφορους τύπους χαρτών με το Matplotlib.
• Χρησιμοποιήσουν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές προβολής.
• Διαθέτουν χαρτούς για καλύτερη παρουσίαση και αποδυτικότητα.
• Ερμηνεύσει και παρουσιάσει δεδομένα αποτελεσματικά με χρήση βισιουαλ τεχνικών.

Αυτή η διαδραστική εκπαιδευτική καθοδήγηση σε Ελλάδα (όνλάιν ή μέσω του προσωπικού χώρου) προσβάλλει επίπεδο δευτεροβάθμιας επισημαντικότητας τεχνικοί και αναπτυξιακοί που θέλουν να εφαρμόσουν μηχανικά ψηφιακά μαθήματα (machine learning) αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαδικασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αρχικοποιήσουν και πληροφορηθούν για το Google Colab σε έργα μηχανικών μαθημάτων.
• Συνειδητοποιήσουν και εφαρμόσουν διάφορα υπολογιστικά μαθήματα.
• Χρησιμοποιήσουν βιβλιοθήκες όπως Scikit-learn για την ανάλυση και πρόγνωση δεδομένων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα επιθετικής και αθετητικής μάθησης.
• Οικοδομήσουν και αξιοποιήσουν αποτελεσματικά τα μοντέλα υπολογιστικών μαθημάτων.

Αυτή η εξοικείωση υπό την καθοδήγηση σε Ελλάδα (μέσω διαδικτύου ή επί τόπου) προς μεσαίου επιπέδου επιστήμονες και αναπτυκτές δεδομένων στατίστικων είναι προσανατολισμένη προς τους άνθρωπους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εξοικείωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνέντευξαν τους βασικούς λόγους της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Αρχιτεκτονίζουν και αντιμετωπίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Παράγουν ανάλυση μεταισθητική χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για αξιόπιστη και συνεργατική ανάπτυξη.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (ονλάιν ή offline) προσβλέπει σε αρχής-επιπέδου δημιουργούς κώδικα και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python από την καμπίλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Προσφέρουν κωδικό Python στο περιβάλλον της Google Colab.
• Χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για να διαχειρίζονται το πρόγραμμα Python.
• Δημιουργήσουν λειτουργίες για να οργανώσουν και να επαναχρησιμοποιήσουν τον κωδικό αποτελεσματικά.
• Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.

Αυτή η εκπαιδευτική εξομοιωμένη δίδαση σε Ελλάδα (διαδικτύου ή τόπου) προσβάλλει εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για το μάθηση ανταπόκρισης και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη AI χρησιμοποιώντας Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τα βασικά εννόηματα των υπολογισμών ανταπόκρισης.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI Gym.
• Δημιουργεί εξελικτικά αξιωματικά που μάθει μέσω προσπαθειών και σφαλμάτων.
• Οικοδομεί τη δύναμη των αξιωματικών μέσω προχωρημένων τεχνικών όπως Q-μάθηση και βαθύ Q-δίκτυα (DQNs).
• Εξηγεί αξιωματικά σε εμφερέντες περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Ελλάδα (ον-λίνε ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου δεδομένων επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης σειράς χρόνου σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Ατέλεστη αυτής της εκπαιξεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέτουν γνώση των βασικών στοιχείων της ανάλυσης σειράς χρόνου.
• Χρησιμοποιήσουν το Google Colab για να εργαστούν με δεδομένα σειράς χρόνου.
• Εφαρμόζουν ARIMA μοντέλα για πρόβλεψη των μεταγωγών δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη Prophet του Facebook για ευελιξία στη πρόβλεψη.
• Βιζουαλίζουν δεδομένα σειράς χρόνου και τα αποτελέσματα πρόβλεψης.