Online Google Colab Training in Deutschland

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 instruktor-führte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Gesundheitsprofis, die AI für erweiterte Anwendungen im Gesundheitswesen unter Verwendung von Google Colab einsetzen möchten.

• Implementieren Sie AI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab.
• Verwenden Sie AI zur prädiktiven Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analysieren Sie medizinische Bilder mit AI-gestützten Techniken.
• Erkunden Sie ethische Aspekte von AI-basierten Gesundheitslösungen.

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 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.

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.

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 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.

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 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.