Βαθιά Μάθηση με TensorFlow στο Google Colab Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμπλουτίσουν τη γνώση τους στα μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να αναπτύσσουν μοντέλα αποτελεσματικά με το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιούν προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης με δημοφιλή πλαίσια όπως τα Scikit-learn και TensorFlow.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση μοντέλων μέσω βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται έργα μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας στο Google Colab.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες υγείας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για προηγμένες εφαρμογές υγείας χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την υγεία χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για προγνωστική μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Εξερευνούν ηθικές παραμέτρους σε λύσεις υγείας βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Ελλάδα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab και το Apache Spark για επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab και το Spark.
• Να επεξεργάζονται και να αναλύουν αποτελεσματικά μεγάλα σύνολα δεδομένων με το Apache Spark.
• Να οπτικοποιούν μεγάλα δεδομένα σε ένα συνεργατικό περιβάλλον.
• Να ενσωματώνουν το Apache Spark με εργαλεία cloud.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε αρχάριους επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν και να περιηγηθούν στο Google Colab.
• Γράφουν και να εκτελούν βασικό κώδικα Python.
• Εισάγουν και να διαχειρίζονται σύνολα δεδομένων.
• Δημιουργούν οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.

Το Google Colab Pro είναι ένα περιβάλλον βασισμένο στο cloud για κλιμακούμενη ανάπτυξη Python, προσφέροντας υψηλής απόδοσης GPU, μεγαλύτερους χρόνους εκτέλεσης και περισσότερη μνήμη για απαιτητικούς φόρτους εργασίας AI και επιστήμης δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε χρήστες Python μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab Pro για μηχανική μάθηση, επεξεργασία δεδομένων και συνεργατική έρευνα σε ένα ισχυρό περιβάλλον notebook.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται notebooks Python στο cloud με χρήση του Colab Pro.
• Να έχουν πρόσβαση σε GPUs και TPUs για επιταχυνόμενους υπολογισμούς.
• Να βελτιστοποιούν ροές εργασίας 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

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη εξελιγμένων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν και εκπαιδεύουν συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Αξιοποιούν το Google Colab για κλιμακούμενη και αποδοτική ανάπτυξη μοντέλων στο cloud.
• Υλοποιούν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Χρησιμοποιούν μάθηση μεταφοράς για να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων CNN.
• Οπτικοποιούν και ερμηνεύουν τα αποτελέσματα μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Ελλάδα (είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης) απευθύνεται σε αρχάριους επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν ουσιαστικές και αισθητικά ελκυστικές οπτικοποιήσεις.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίζουν και να πλοηγούνται στο Google Colab για οπτικοποίηση δεδομένων.
• Δημιουργούν διάφορους τύπους γραφικών παραστάσεων με τη Matplotlib.
• Χρησιμοποιούν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές οπτικοποίησης.
• Προσαρμόζουν τις γραφικές παραστάσεις για καλύτερη παρουσίαση και σαφήνεια.
• Ερμηνεύουν και να παρουσιάζουν δεδομένα αποτελεσματικά με οπτικά εργαλεία.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στην Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανής απάτης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης απάτης σε Python και TensorFlow.
• Να κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης για την πρόβλεψη απάτης.
• Να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη εφαρμογή TN για την ανάλυση δεδομένων απάτης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αποτελεσματικά αλγορίθμους μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ρυθμίζουν και να πλοηγούνται στο Google Colab για έργα μηχανικής μάθησης.
• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν διάφορους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
• Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• Να υλοποιούν μοντέλα επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης.
• Να βελτιστοποιούν και να αξιολογούν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε <τοποθεσία> (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Να προεπεξεργάζονται και να καθαρίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Να εκτελούν ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες NLTK και SpaCy.
• Να εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για κλιμακώσιμη και συνεργατική ανάπτυξη.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν προγραμματισμό Python από την αρχή χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Να υλοποιούν κώδικα Python στο περιβάλλον Google Colab.
• Να χρησιμοποιούν δομές ελέγχου για τη διαχείριση της ροής ενός προγράμματος Python.
• Να δημιουργούν συναρτήσεις για την αποτελεσματική οργάνωση και επαναχρησιμοποίηση κώδικα.
• Να εξερευνούν και να χρησιμοποιούν βασικές βιβλιοθήκες για προγραμματισμό Python.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους στην ενισχυτική μάθηση και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες των αλγορίθμων ενισχυτικής μάθησης.
• Να υλοποιούν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI Gym.
• Να αναπτύσσουν ευφυείς πράκτορες που μαθαίνουν μέσω δοκιμής και λάθους.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των πρακτόρων χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές όπως η Q-learning και τα βαθιά δίκτυα Q (DQNs).
• Να εκπαιδεύουν πράκτορες σε προσομοιωμένα περιβάλλοντα με το OpenAI Gym.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για πραγματικές εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow 2.x για την κατασκευή προβλεπτικών μοντέλων, ταξινομητών, παραγωγικών μοντέλων, νευρωνικών δικτύων κ.ο.κ.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το TensorFlow 2.x.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του TensorFlow 2.x σε σχέση με προηγούμενες εκδόσεις.
• Να δημιουργήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Να υλοποιήσουν έναν προηγμένο ταξινομητή εικόνων.
• Να αναπτύξουν ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης στο cloud, σε κινητές συσκευές και συσκευές IoT.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης χρονοσειρών σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης χρονοσειρών.
• Χρησιμοποιούν το Google Colab για εργασία με δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μοντέλα ARIMA για πρόβλεψη τάσεων δεδομένων.
• Αξιοποιούν τη βιβλιοθήκη Prophet του Facebook για ευέλικτη πρόβλεψη.
• Οπτικοποιούν δεδομένα χρονοσειρών και αποτελέσματα πρόβλεψης.