Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Training Cursus

Na het afronden van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen verbeteren, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en willen leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met behulp van Google Colab.

• Geavanceerde machine learning modellen implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• Modelprestaties optimaliseren door hyperparameter tuning.
• Machine learning modellen implementeren in real-world applicaties met behulp van Google Colab.
• Samenwerken en beheren van grote schaal machine learning projecten in Google Colab.

This instructor-led, live training in België (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.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en ingenieurs die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

• Een big data-omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudoplossingen.

Na het afronden van deze training kunnen deelnemers:

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers en IT-professionals die de basisprincipes van datawetenschap willen leren met behulp van Google Colab.

• Google Colab instellen en navigeren.
• Basis-Python-code schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python-bibliotheken.

Colab Pro is een cloudgebaseerde omgeving voor schaalbare ontwikkelingen, die biedt hoge prestaties, langere runtime's en meer geheugen voor veeleisende AI- en datawetenschappelijke werkbelastingen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor gebruikers op intermediair niveau die Colab Pro willen gebruiken voor machine learning, gegevensverwerking en samenwerkend onderzoek in een krachtig notebook-interface.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Cloudgebaseerde notebooks instellen en beheren met behulp van Colab Pro.
• GPU's en TPU's gebruiken voor versnelde berekeningen.
• Machine learning workflows optimaliseren met populaire bibliotheken (bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integreren met Google Drive en externe gegevensbronnen voor samenwerkende projecten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.

• Convolutional neural networks (CNNs) bouwen en trainen met behulp van TensorFlow.
• Google Colab benutten voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Image preprocessing technieken implementeren voor computervisietaken.
• Computervisiemodellen inzetten voor toepassingen in de echte wereld.
• Transfer learning gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om: Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze zinvolle en visueel aantrekkelijke gegevensvisualisaties kunnen maken.

• Google Colab instellen en navigeren voor gegevensvisualisatie.
• Verschillende soorten grafieken maken met Matplotlib.
• Seaborn gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Grafieken aanpassen voor een betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief interpreteren en presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze begeleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning algoritmes efficiënt willen toepassen in de Google Colab omgeving.

• Google Colab instellen en navigeren voor machine learning projecten.
• Verschillende machine learning algoritmes begrijpen en toepassen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn gebruiken om data te analyseren en voorspellingen te doen.
• Gecontroleerde en ongecontroleerde leermodellen implementeren.
• Machine learning modellen optimaal instellen en effectief evalueren.

Aan het einde van deze opleiding zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die NLP-technieken willen toepassen met behulp van Python in Google Colab.

• De kernconcepten van natuurlijke taalverwerking begrijpen.
• Tekstgegevens voor NLP-taakjes voorbewerken en opruimen.
• Sentimentanalyse uitvoeren met behulp van de NLTK en SpaCy bibliotheken.
• Werken met tekstgegevens in Google Colab voor schaalbare en samenwerkende ontwikkeling.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die willen leren programmeren in Python van begin af aan met behulp van Google Colab.

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code implementeren in de Google Colab omgeving.
• Beheersingsstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code efficiënt te organiseren en her te gebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training op locatie (online of ter plaatse) is gericht op professionals op geavanceerd niveau die hun kennis van reinforcement learning en de praktische toepassingen ervan in AI-ontwikkeling met behulp van Google Colab willen verdiepen.

• Begrijpen van de kernbegrippen van reinforcement learning-algoritmen.
• Implementeren van reinforcement learning-modellen met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
• Ontwikkelen van intelligente agenten die leren door trial and error.
• Optimaliseren van de prestaties van agenten met behulp van geavanceerde technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
• Trainen van agenten in gesimuleerde omgevingen met behulp van OpenAI Gym.
• Implementeren van reinforcement learning-modellen voor praktische toepassingen.

TensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go TensorFlow voor Deep Learning . Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten

Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:

• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
• codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
• in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie

Deze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor beeldherkenning

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor TensorFlow

Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:

• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
• codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
• implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

Deze door een instructeur gegeven, live training in België (online of ter plekke) is bedoeld voor data-professionals op intermediair niveau die tijdreeksvoorspellingsmethoden willen toepassen op echte gegevens met behulp van Google Colab.

• Begrijp de basisprincipes van tijdreeksanalyse.
• Gebruik Google Colab om te werken met tijdreeksgegevens.
• Pas ARIMA-modellen toe om data-trends te voorspellen.
• Gebruik de Prophet-bibliotheek van Facebook voor flexibel voorspellen.
• Visualiseer tijdreeksgegevens en voorspellingresultaten.

TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs.

SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.

Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.)

Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input.

Het publiek

Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken.

Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:

• begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
• in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
• in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging