Deep Learning με TensorFlow στο Google Colab Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους για μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τα δεξιότητά τους στη ρύθμιση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν ορθά τα μοντέλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλατφόρμες όπως η Scikit-learn και η TensorFlow.
• Βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων μέσω ρύθμισης υπερπαραμέτρων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλου όγκου σχέδια μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η διδακτορική εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site), απευθύνεται σε δεδομένων επιστήμονες και επαγγελματίες υγείας μεδιου βαθμού εμπειρία, που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για προχωρημένες εφαρμογές στην υγεία με τη βοήθεια του Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ για την υγεία με χρήση Google Colab.
• Χρησιμοποιούν ΤΝ για προβλητικό μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές οδηγούμενες από ΤΝ.
• Εξετάζουν ηθικά προβλήματα στις λύσεις υγείας με βάση τη ΤΝ.

Αυτό είναι ένα μάθημα 4 ημερών που εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της. Υπάρχει μια επιλογή να έχετε μια επιπλέον ημέρα για να αναλάβετε ένα έργο AI μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος.

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 καθοδήγηση με εκπαιδευτικό (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοχεία της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρύθμισουν και να πλοηγούνται στο Google Colab.
• Να γράφουν και να εκτελούν βασικό Python code.
• Να εισάγουν και να χειρίζονται datasets.
• Να δημιουργούν visualization χρησιμοποιώντας Python libraries.

Google Colab Pro είναι ένα περιβάλλον βασισμένο στην Σύννεφο για την ανάπτυξη Python με υψηλή αξιοπιστία, που προσφέρει υψηλή επιδόσιμη GPUs, μεγαλύτερη διάρκεια εκτέλεσης και περισσότερη μνήμη για απαιτητικές εργασίες AI και επιστήμης δεδομένων.

Αυτή η κατεύθυνση που χαρακτηρίζεται από εκπαιδευτικούς, διεξάγεται σε μια ζωντανή κατάσταση (online ή on-site) και απευθύνεται σε χρήστες Python μεμετρημένου επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab Pro για μηχανική μάθηση, επεξεργασία δεδομένων και συνεργατική έρευνα σε ισχυρή περιβάλλον notebook.

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

• Να ρυθμίζουν και διαχειρίζονται cloud-based Python notebooks χρησιμοποιώντας το Colab Pro.
• Να πρόσεγγυς GPUs και TPUs για επιταχυνμένη υπολογιστική.
• Να βελτιστοποιούν τις εργασίες μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς βιβλιοθήκες (π.χ., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Να ενσωματώνουν το Google Drive και εξωτερικές πηγές δεδομένων για συνεργατικά έργα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομητική σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη κατεύθυνση γι' αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η διδασκαλία υπό επιβλέψη καθηγητών, δια ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του υψηλότερου επιπέδου που επιθυμούν να βαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να αναδιευθύνουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίπλοκων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας Google Colab.

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

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν δίκτυα τυχαίων ενδεικτών (CNNs) με TensorFlow.
• Να χρησιμοποιήσουν Google Colab για ανάπτυξη κλωβώδων και αποδοτικών μοντέλων σε πλαίσιο νεφέλης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιήσουν μεταφορά μάθησης (transfer learning) για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων CNN.
• Να οπτικοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα μοντέλων κατηγοριοποίησης εικόνας.

Σε αυτή την εκπαιδευτική σειρά με καθηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες Python για NLP καθώς δημιουργούν μια εφαρμογή που επεξεργάζεται ένα σύνολο φωτογραφιών και δημιουργεί περιγράφους.

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

• Σχεδιάζουν και γράφουν βιβλιοθήκες ΒΛ για NLP χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.
• Να δημιουργούν κώδικα Python που αναγνωρίζει ένα σημαντικό πλήθος φωτογραφιών και εξάγει λέξεις-κλειδιά.
• Να δημιουργούν κώδικα Python που δημιουργεί περιγράφους από τις εξαγόμενες λέξεις-κλειδιά.

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 καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
• να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
• να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.

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.