Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Training Course

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, που διεξάγεται από μαθητές (online ή στο χώρο του μαθητή), στο Ελλάδα, είναι κατεύθυνση για προχωρημένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν τις γνώσεις τους σχετικά με τυποποιημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης, να αυξήσουν τις δεξιότητές τους στην αριθμητική επεξεργασία υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς θα εφαρμόζουν τα μοντέλα αυτά με αποτελεσματικό τρόπο χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Εφαρμογή προχωρημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλαίσια όπως το Scikit-learn και TensorFlow.
• Ορθοποδήστε την απόδοση του μοντέλου μέσα από την υπερπαράμετρο ευφυσισμό.
• Εγκατάσταση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε πρακτικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας Google Colab.
• Συνεργασία και διαχείριση μεγάλων προγραμμάτων μηχανικής μάθησης σε Google Colab.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (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.

Με το τέλος αυτής την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτύου ή σε προσωπικό χώρο) απευθύνεται σε μεσαίως εμπειρωμένους δείκτες σε λειτουργία Δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων και την ανάλυσή τους.

• Να εγκαταστήσουν ένα περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Να επεξεργάζονται και αναλύουν μεγάλα συνόλα δεδομένων αποτελεσματικά με Apache Spark.
• Να προσαρμογή των μεγάλων δεδομένων σε ενός συνεργατικώς χώρου.
• Να ενσωματώσουν Apache Spark με το πλαίσιο νέων πηγής δεδομένων.

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

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή γενικά) προσβλέπει σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT φορείς που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Εγκατάσταση και περίπτωση του Google Colab.
• Γραφή και εκτέλεση βασικών κώδικα Python.
• Εισαγωγή και χειρισμός συνολών δεδομένων.
• Δημιουργία εικονικοποιήσεων χρησιμοποιώντας βιβλιοθέκες 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.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτή η εκπαιδευτική εκπίστωση (γραφικά ή διαδικτυακά) στο Ελλάδα προσβάλλει προηγμένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για τη υπολογιστική επισκόπηση και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη πολύπλοκων υπολογιστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Να κατασκευάζουν και εκπαιδεύουν συνοπτικές νευρωνικές δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας TensorFlow.
• Να εκμεταλλεύονται το Google Colab για μεγάλη κλίση και αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων σε ουρά που χρησιμοποιεί το κλείδι.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνων για εργαλεία υπολογιστικής οπτικής.
• Να εγκαταστήσουν μοντέλα υπολογιστικής επισκόπησης για πρακτικά εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιούν τη μεταφορά μάθησης για να βελτιώσουν την απόδοση των CNN μοντέλων.
• Να προβάλλουν και να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα των μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτό το πρόγραμμα εκπαίδευσης, που διεξάγεται ύποπτως (online ή σε υπερθέατρο) στο Ελλάδα, στόχος του είναι νέοι επισcientists δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργούν σημαντικές και όψιμα επιμυστικές παραγωγικές τεχνικές.

• Να εγκαταστήσουν και να χρησιμοποιήσουν Google Colab για παραγωγικές τεχνικές.
• Να δημιουργήσουν διάφορους τύπους γραφημάτων με χρήση Matplotlib.
• Να χρησιμοποιήσουν Seaborn για προχωρημένες τεχνικές παραγωγικότητας.
• Να προσαρμόσουν γραφήματα για καλύτερη επίδειξη και αρτικότητα.
• Να ερμηνεύουν και να παρουσιάζουν δεδομένα αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας όψιμα εργαλεία.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ύφοστους (online ή offline) είναι προσανατολισμένη σε μεσαίου επιπέδου ειδικούς στον machine learning και αναπτυξιαλόγους που θέλουν να εφαρμόσουν ταλαντημένα αλγόριθμους μηχανικού μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

• Να εγκαταστήσουν και να διαπλέξουν το Google Colab για προ젝τά μηχανικού μάθησης.
• Να καταλάβουν και να εφαρμόσουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικού μάθησης.
• Να χρησιμοποιήσουν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα για τον αποδεκτική και μη δεξική μάθηση.
• Να προσβλέψουν και να εκτιμήσουν τα μοντέλα μηχανικού μάθησης αποτελεσματικά.

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

Αυτή η εξόριστη, ζωντανή εκπαιδευτική σύνθεση στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή προσωπικά) είναι προσανατολισμένη σε μεσαίου επιπέδου δεδομένων επισcientists και αναπτυξτές που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

• Να καταλάβουν τα βασικά εργαλεία της φύσιας απόδοσης γλώσσας.
• Να προετοιμάζουν και να καθαρίζουν τα δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Να πράξουν ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Να εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για μεγάλες κλίμακες και συνεργατική ανάπτυξη.

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

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (online ή σε υπόθεση) είναι προσανατολισμένη σε νέους αναπτυγχανωτές και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τα βασικά της γλώσσας προγραμματισμού Python χρησιμοποιώντας το Google Colab.

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Να εφαρμόσουν κώδικα Python σε περιβάλλον Google Colab.
• Να χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για τη διαχείριση της ροής ενός προγράμματος Python.
• Να δημιουργούν συναρτήσεις για την οργάνωση και ανακαταχώρηση του κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.
• Να εξερευνήσουν και να χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.

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

Αυτή η εκπαίδευση από καθηγητή (online ή σε υπεράστη) προσβάλλει εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να βαθύνουν τη γνώση τους σχετικά με το machine learning με επαναλήψη και τις πρακτικές εφαρμογές του στην ανάπτυξη AI χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Να καταλάβουν τις βασικές αρχές των υπολογισμών machine learning με επαναλήψη.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα machine learning με επαναλήψη χρησιμοποιώντας το TensorFlow και το OpenAI Gym.
• Να ανάπτυσσουν νοημοσύνες που μάθουν ως εκ των πραγμάτων μέσω πειραματισμών.
• Να βελτιώνουν τη δύναμη των νοημοσυνών χρησιμοποιώντας προχωρημένες μεθόδους όπως Q-learning και βαθύτερες δικτύα Q (DQNs).
• Να εκπαιδεύουν νοημοσυνές σε προσομοιωμένα περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
• Να εγκαταστήσουν μοντέλα machine learning με επαναλήψη για πραγματικά καθημερινά 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

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτή η εκπαιδευτική εξ άποψης, ζωντανή τρέχουσα σύνοδος στο Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπικό) διευθύνεται σε επίμηκτους δεδομένων αναλυτές που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης χρονική σειράς σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

• Να καταλάβουν τις βασικές αρχές της χρονικής σειράς.
• Να χρησιμοποιήσουν το Google Colab για να δουλέψουν με χρονική σειρά δεδομένων.
• Να εφαρμόσουν τυπούς ARIMA για πρόβλεψη των μεταβολών.
• Να χρησιμοποιήσουν το καθίστημα Prophet του Facebook για ευέλικτες πρόβλεψεις.
• Να προξενούν χρονική σειρά δεδομένων 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