Formation Google Colab Pro: Scalable Python and AI Workflows in the Cloud

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation animée par un formateur en direct à Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en ajustement hyperparamétrique et apprendre comment déployer efficacement les modèles à l'aide de Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des cadres populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances du modèle par l'ajustement hyperparamétrique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles à l'aide de Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle avec Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux professionnels de santé intermédiaires qui souhaitent utiliser l'IA pour des applications avancées dans le domaine médical en utilisant Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
• Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
• Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs intermédiaires souhaitant utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données.

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser efficacement des jeux de données volumineux avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants et aux professionnels IT qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python de base.
• Importer et gérer des jeux de données.
• Créer des visualisations en utilisant les bibliothèques Python.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée à des professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour le développement de modèles de vision sophistiqués utilisant Google Colab.

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs) à l'aide de TensorFlow.
• Profiter de Google Colab pour un développement de modèles basé sur le cloud scalable et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications du monde réel.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation dispensée par un formateur en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux de neurones.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer les modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) vise les scientifiques des données et développeurs intermédiaires souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour les projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python dans Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches de NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment en utilisant les bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre le langage Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter un code Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser les structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension du apprentissage par renforcement et ses applications pratiques dans le développement AI avec Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que le Q-learning et les réseaux de neurones profonds (DQNs).
• Former des agents dans des environnements simulés avec OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation interactive en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels intermédiaires des données qui souhaitent appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour une prévision flexible.
• Visualiser les données et les résultats de la prévision de séries temporelles.