Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Training Course

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten im Bereich Hyperparameter-Tuning erweitern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab einsetzen können.

• Implementieren Sie fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow.
• Optimieren Sie die Modell-Leistung durch Hyperparameter-Tuning.
• Bereitstellen Sie maschinelle Lerne-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab.
• Zusammenarbeiten und Verwalten von großmaßstäblichen Projekten im Bereich maschinelles Lernen in Google Colab.

This instructor-led, live training in Deutschland (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.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für die Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen einsetzen möchten.

• Ein Umgebung für große Daten mithilfe von Google Colab und Spark einrichten.
• Große Datensätze effizient verarbeiten und analysieren mit Apache Spark.
• große Daten in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger in Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab erlernen möchten.

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python Bibliotheken erstellen.

Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Entwicklung, die Hochleistungs-GPUs, längere Laufzeiten und mehr Speicher für anspruchsvolle AI- und Datenwissenschaft-Aufgaben bietet.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Benutzer von Jupyter Notebooks, die Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kollaborative Forschung in einer leistungsstarken Notebook-Oberfläche nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Cloudbasierte Jupyter Notebooks mit Colab Pro einrichten und verwalten.
• GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen verwenden.
• Machine Learning-Workflows mithilfe beliebter Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) optimieren.
• Kollaborative Projekte mit Google Drive und externen Datenspeichern integrieren.

Format des Seminars

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisbeispiele in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Seminars

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Seminar kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab sophisticated Sehmodelle zu entwickeln.

• Erstellen und Trainieren von Convolutional Neural Networks (CNNs) mit TensorFlow.
• Nutzung von Google Colab für skalierbare und effiziente Modellentwicklung im Cloud-Umfeld.
• Implementierung von Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben.
• Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen für Anwendungen im Alltag.
• Nutzung von Transfer-Learning, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Visualisieren und Interpretieren der Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, die lernen möchten, wie man bedeutende und visuell ansprechende Datavisualisierungen erstellt.

• Google Colab für Datavisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Plots mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung高级可视化技术。
• 自定义图表以提高演示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效解释和呈现数据。

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Diese von einem Trainer durchgeführte, lebendige Ausbildung an Ort und Stelle oder Online (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelles Lernen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

• Einrichtung und Bedienung von Google Colab für Maschinen-Lernprojekte.
• Verständnis und Anwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen.
• Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn zur Analyse und Vorhersage von Daten.
• Implementierung von überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Effektive Optimierung und Bewertung maschineller Lernmodelle.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken mithilfe von Python in Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Sprachverarbeitung verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorverarbeiten und bereinigen.
• Sentimentanalyse mit den Bibliotheken NLTK und SpaCy durchführen.
• Mit Textdaten in Google Colab arbeiten, um skalierbare und kollaborative Entwicklung zu ermöglichen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteigerentwickler und Datenanalysten, die Python Programmierung von Grund auf mithilfe von Google Colab erlernen möchten.

• Grundlagen der Python Programmiersprache verstehen.
• Python-Code in der Google Colab-Umgebung implementieren.
• Kontrollstrukturen nutzen, um den Fluss eines Python Programms zu steuern.
• Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und zu wiederverwenden.
• Grundlegende Bibliotheken für Python Programmierung erkunden und verwenden.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das maschinelle Lernen durch stärkere Förderung und dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten.

• Kernkonzepte von Algorithmen des verstärkenden Lernens verstehen.
• Verstärkendes Lernen mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Lernen und tiefen Q-Netzwerken (DQNs) optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mithilfe von OpenAI Gym trainieren.
• Modelle des verstärkenden Lernens für praktische Anwendungen einsetzen.

TensorFlow ist eine 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Das System wurde entwickelt, um die Forschung im Bereich maschinelles Lernen zu vereinfachen und den Übergang vom Forschungsprototyp zum Produktionssystem schnell und einfach zu gestalten.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
• in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren

In diesem Kurs wird anhand konkreter Beispiele die Anwendung von Tensor Flow zur Bilderkennung erläutert

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow zur Bilderkennung einsetzen TensorFlow

Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:

• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
• Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, Erstellen von Diagrammen und Protokollieren

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihenprognose-Techniken auf realen Daten unter Verwendung von Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Zeitreihenanalyse verstehen.
• Google Colab zur Bearbeitung von Zeitreihendaten verwenden.
• ARIMA-Modelle anwenden, um Trends zu prognostizieren.
• Facebook's Prophet-Bibliothek zur flexiblen Prognose nutzen.
• Zeitreihendaten und die Ergebnisse der Prognose visualisieren.

TensorFlow™ ist eine Open-Source-Software-Bibliothek für numerische Berechnungen mit Datenfluss-Grafen.

SyntaxNet ist ein Neural-Network Natural Language Processing Framework für TensorFlow.

Word2Vec wird verwendet, um Vektor-Repräsentationen von Wörtern zu lernen, die "Wörter-Inbeddings" genannt werden. Word2vec ist ein besonders berechnet-effizientes Vorhersage-Modell für das Lernen von Wörterinbindungen aus Rohtext. Es kommt in zwei Geschmacksmodellen, dem Kontinuous Bag-of-Words Modell (CBOW) und dem Skip-Gram Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.)

SyntaxNet und Word2Vec ermöglichen Benutzern die Erzeugung von Learned Embedding-Modellen aus Natural Language-Eintrag.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet und Word2Vec Modellen in ihren TensorFlow Grafen arbeiten wollen.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten:

• Verständnis TensorFlow’s Struktur und Ausführungsmechanismen
• in der Lage, Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchzuführen
• in der Lage, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, Überwachung
• in der Lage, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Einbruchsbedingungen, Baugraphen und Logging zu implementieren