Deep Learning με TensorFlow στο Google Colab 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.

Google Colab Pro είναι ένα ασύρματο περιβάλλον για μεγάλη κλίμακα Python development, που παρέχει υψηλή επίδοση GPUs, μακρύτερα runtimes και περισσότερη μνήμη για απαιτητικά AI και data science workloads.

Αυτή η διδασκαλία με εξειδίκευση (online ή σε προσωπικό χώρο) καθορίζεται για αναβαθμισμένους Python χρήστες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab Pro για μηχανική μάθηση, επεξεργασία δεδομένων και συνεργατική έρευνα σε ένα ισχυρό notebook interface.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι μετέπιπτοι θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και διαχειριστούν cloud-based Python notebooks χρησιμοποιώντας το Colab Pro.
• Χρησιμοποιήσουν Access GPUs και TPUs για επιβεβλημένη υπολογιστική αυξητικότητα.
• Ελιχτοποιήσουν workflows μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας ευφυείς βιβλιοθήκες (π.χ., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Εγγενεύσουν με το Google Drive και εξωτερικές πηγές δεδομένων για συνεργατικά projects.

Σχήμα του μαθήματος

• Δυναμικό οration και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξη.
• Συμπεριφορά υλικών σε live-lab environment.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για ένα προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας.

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 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.

TensorFlow είναι ένα API 2ης γενιάς της βιβλιοθήκης λογισμικού ανοιχτού κώδικα της Go ogle για την Deep Learning . Το σύστημα έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την έρευνα στη μηχανική μάθηση και να το κάνει γρήγορο και εύκολο στη μετάβαση από το πρωτότυπο της έρευνας στο σύστημα παραγωγής.

Κοινό

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Deep Learning

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
• να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
• να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
• να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή

Αυτό το μάθημα διερευνά, με συγκεκριμένα παραδείγματα, την εφαρμογή του Tensor Flow στους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων

Κοινό

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
• εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
• να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
• να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, οικοδόμηση γραφημάτων και καταγραφή

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.

TensorFlow™ είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοικτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς χρησιμοποιώντας γραφικά ροής δεδομένων.

Το SyntaxNet είναι ένα νευρικό δίκτυο φυσικής γλώσσας επεξεργασίας πλαίσιο για TensorFlow.

Word2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση vector αντιπροσωπείες λέξεων, που ονομάζεται "word embeddings". Word2vec είναι ένα ιδιαίτερα υπολογιστικά αποτελεσματικό προγνωστικό μοντέλο για την εκμάθηση ενσωμάτωσης λέξεων από το πρωτότυπο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, το μοντέλο Continuous Bag-of-Words (CBOW) και το μοντέλο Skip-Gram (Κεφάλαιο 3.1 και 3.2 στο Mikolov et al.)

Χρησιμοποιείται ταυτόχρονα, το SyntaxNet και Word2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learning Embedding από την εισαγωγή της Φυσικής Γλώσσας.

Δημοσιογράφος

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με τα μοντέλα SyntaxNet και Word2Vec στα γραφικά τους.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

• Κατανοήστε TensorFlow&rsquo·s δομή και μηχανισμούς εκμετάλλευσης
• να είναι σε θέση να εκτελέσει εγκατάσταση / περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονικές εργασίες και διαμόρφωση
• να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει αποσπάσεις, παρακολούθηση
• να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα κατάρτισης, όρους ενσωμάτωσης, γραφικά κατασκευής και καταγραφή