Google Colab Schulungen in Deutschland

Google Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Python-Entwicklung, die Hochleistungs-GPU, längere Ausführungszeiten und mehr Speicherplatz für anspruchsvolle AI- und Datenwissenschafts-Aufgaben bietet.

Dieses durch Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Benutzer, die Google Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kollaborative Forschung in einem leistungsstarken Notizbuch-Interface nutzen möchten.

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

• Cloudbasierte Python-Notizbücher mit Colab Pro einrichten und verwalten.
• Access GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen nutzen.
• Maschinelles Lernen mit beliebten Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) vereinfachen.
• Mit Google Drive und externen Datenquellen für kollaborative Projekte integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisorientierte Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Fachleute im Gesundheitswesen, die KI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab nutzen möchten.

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

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI für prädiktive Modellierung von Gesundheitsdaten zu nutzen.
• Medizinische Bilder mit KI-gesteuerten Techniken zu analysieren.
• Ethische Erwägungen bei KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu erforschen.

Diese 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 Big Data nutzen möchten.

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

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datenmengen mit Apache Spark effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung zu visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools zu integrieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenexperten, die mit Google Colab Zeitreihenvorhersagetechniken auf reale Daten anwenden möchten.

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

• Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse zu verstehen.
• Google Colab für die Arbeit mit Zeitreihendaten verwenden.
• ARIMA-Modelle anwenden, um Datentrends vorherzusagen.
• Die Prophet-Bibliothek von Facebook für flexible Prognosen zu nutzen.
• Visualisierung von Zeitreihendaten und Vorhersageergebnissen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von Reinforcement Learning und dessen praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten.

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

• Die Kernkonzepte von Reinforcement-Learning-Algorithmen zu verstehen.
• Verstärkungslernmodelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung von Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Trainieren Sie Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym.
• Einsatz von Reinforcement-Learning-Modellen für reale Anwendungen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Faltungsneuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow erstellen und trainieren.
• Nutzung von Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision Aufgaben zu implementieren.
• Einsatz von Computer-Vision-Modellen für reale Anwendungen.
• Verwenden Sie Transfer-Lernen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Visualisieren und interpretieren Sie die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über Modelle des maschinellen Lernens vertiefen, ihre Fähigkeiten in der Abstimmung von Hyperparametern verbessern und lernen möchten, wie man Modelle mit Google Colab effektiv einsetzt.

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

• Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mit gängigen Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
• Die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning zu optimieren.
• Modelle des maschinellen Lernens in realen Anwendungen mit Google Colab einzusetzen.
• Zusammenarbeit und Verwaltung umfangreicher maschineller Lernprojekte in Google Colab.

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

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

• Die Kernkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorverarbeiten und bereinigen.
• Sentiment-Analyse mit NLTK- und SpaCy-Bibliotheken durchzuführen.
• Arbeiten mit Textdaten mit Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken mit der Google Colab-Umgebung verstehen und anwenden möchten.

• Einrichten und Navigieren in Google Colab für Deep-Learning-Projekte.
• Grundlagen neuronaler Netzwerke verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Training und Bewertung von Deep-Learning-Modellen durchführen.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow für Deep Learning nutzen.

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 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 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 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.