Reinforcement Learning with 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 την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτός ο διδασκαλικός, ζωντανός κύκλος εκπαιδεύσεων στο Ελλάδα (online ή απλά μέσα) προσβάλλει μεσαίου επιπέδου δεδομένων επιστήμονες και αναπτυξιακούς που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνηκές λεώφορες μεθόδους χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

• Εγκαταστήστε και περιφέρεστε στο Google Colab για τη διεξαγωγή αναπτυξιακών μαθημάτων.
• Καταλάβετε τις βασικές ιδέες σχετικά με τους νευρωνικούς δίκτυους.
• Εφαρμόστε βαθιά μελέτη μοντέλων χρησιμοποιώντας TensorFlow.
• Εκπαιδεύστε και εκτιμήστε μόντελα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιείτε προχωρημένες χαρακτηριστικές του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Deep Reinforcement Learning καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός Deep Learning Agent.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες πίσω από το Deep Reinforcement Learning και μπορείτε να το ξεχωρίσετε από τη Μηχανική Μάθηση.
• Εφαρμόστε προηγμένους Reinforcement Learning αλγόριθμους για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα βαθιάς μάθησης.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στο Large Language Models (LLMs) όσο και στο Reinforcement Learning (RL).

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

• Κατανοήστε τα εξαρτήματα και τη λειτουργικότητα των μοντέλων μετασχηματιστών.
• Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανόηση των βασικών αρχών και μεθοδολογιών της ενισχυτικής μάθησης.
• Μάθετε πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των LLM.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να υπερβούν τις παραδοσιακές προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης για να διδάξουν ένα πρόγραμμα υπολογιστή να καταλαβαίνει πράγματα (επίλυση προβλημάτων) χωρίς τη χρήση δεδομένων με ετικέτα και μεγάλα σύνολα δεδομένων.

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

• Εγκαταστήστε και εφαρμόστε τις βιβλιοθήκες και τη γλώσσα προγραμματισμού που απαιτούνται για την υλοποίηση του Reinforcement Learning.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα λογισμικού που είναι ικανός να μαθαίνει μέσω ανατροφοδότησης αντί μέσω εποπτευόμενης μάθησης.
• Προγραμματίστε έναν πράκτορα για την επίλυση προβλημάτων όπου η λήψη αποφάσεων είναι διαδοχική και πεπερασμένη.
• Εφαρμόστε τη γνώση στο σχεδιασμό λογισμικού που μπορεί να μάθει με τρόπο παρόμοιο με τον τρόπο που μαθαίνουν οι άνθρωποι.

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.