Deep Learning with TensorFlow in Google Colab 培训

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望提升机器学习模型知识、提高超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效部署模型的高级专业人士。

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架实现高级机器学习模型。
• 通过超参数调优优化模型性能。
• 使用Google Colab在实际应用中部署机器学习模型。
• 在Google Colab中协作和管理大规模机器学习项目。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab在高级医疗应用中应用人工智能。

通过本培训，学员将能够：

• 使用Google Colab实现医疗人工智能模型。
• 利用人工智能进行医疗数据的预测建模。
• 使用人工智能技术分析医学影像。
• 探讨基于人工智能的医疗解决方案中的伦理问题。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用Google Colab和Apache Spark进行大数据处理和分析的中级数据科学家和工程师。

• 使用Google Colab和Spark搭建大数据环境。
• 使用Apache Spark高效处理和分析大规模数据集。
• 在协作环境中可视化大数据。
• 将Apache Spark与云端工具集成。

在本次培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习使用Google Colab进行数据科学基础的初级数据科学家和IT专业人员。

• 设置和导航Google Colab。
• 编写并执行基本的Python代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用Python库创建可视化。

Google Colab Pro 是一个基于云端的环境，专为可扩展的 Python 开发设计，提供高性能的 GPU、更长的运行时间以及更大的记忆体，以应对高需求的 AI 和数据科学工作负载。

此讲师主导的培训（线上或线下）面向中级 Python 用户，他们希望使用 Google Colab Pro 在强大的笔记本界面中进行机器学习、数据处理和协作研究。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Colab Pro 设置和管理基于云端的 Python 笔记本。
• Access GPU 和 TPU 以加速计算。
• 使用流行的库（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）简化机器学习工作流程。
• 与 Google Drive 和外部数据源集成，以进行协作项目。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

在此培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助高级专业人士深入理解计算机视觉，并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面的能力，使用Google Colab。

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以应用于实际场景。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师引导的中国（线上或线下）培训，面向希望学习如何创建有意义且视觉吸引人的数据可视化的初级数据科学家。

• 设置并导航Google Colab以进行数据可视化。
• 使用Matplotlib创建各种类型的图表。
• 利用Seaborn进行高级可视化技术。
• 自定义图表以提升展示效果和清晰度。
• 使用视觉工具有效解释和展示数据。

在本培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望使用Google Colab环境高效应用机器学习算法的中级数据科学家和开发者。

• 为机器学习项目设置和导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库分析和预测数据。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效优化和评估机器学习模型。

通过本次培训，参与者将能够：

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务预处理和清理文本数据。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，实现可扩展和协作的开发。

在本次培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望从头学习Python编程并使用Google Colab的初级开发人员和数据分析师。

• 理解Python编程语言的基础知识。
• 在Google Colab环境中实现Python代码。
• 使用控制结构来管理Python程序的流程。
• 创建函数以有效组织和重用代码。
• 探索并使用Python编程的基本库。

在本培训结束时，学员将能够：

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对希望深入了解强化学习及其在AI开发中使用Google Colab的实际应用的高级专业人士。

• 理解强化学习算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym实现强化学习模型。
• 开发通过试错学习的智能代理。
• 使用Q-learning和深度Q网络（DQNs）等高级技术优化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模拟环境中训练代理。
• 将强化学习模型部署到实际应用中。

TensorFlow是Go ogle Deep Learning开源软件库的第二代API。该系统旨在促进机器学习的研究，并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。

听众

本课程面向希望将TensorFlow用于Deep Learning项目的工程师

完成本课程后，代表们将：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 能够评估代码质量，执行调试，监控
• 能够实现高级生产，如培训模型，构建图形和记录

本课程通过具体的例子探讨了Tensor Flow在图像识别方面的应用

听众

本课程适用于寻求将TensorFlow用于图像识别的工程师

完成本课程后，代表们将能够：

• 了解TensorFlow的结构和部署机制
• 执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 评估代码质量，执行调试，监控
• 实施先进的生产，如培训模型，建立图表和记录

在本次培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向中级数据专业人士，他们希望使用Google Colab将时间序列预测技术应用于实际数据。

• 理解时间序列分析的基础知识。
• 使用Google Colab处理时间序列数据。
• 应用ARIMA模型预测数据趋势。
• 利用Facebook的Prophet库进行灵活的预测。
• 可视化时间序列数据及预测结果。

TensorFlow™ 是使用数据流图表进行数字计算的开源软件图书馆。

SyntaxNet 是一种神经网络的自然语言处理框架。

Word2Vec 用于学习 vector 表达词,称为 "word embeddings"。 Word2vec 是一个特别计算效率预测模型,用于从原始文本中学习字体内置。 它分为两种品味,即CBOW(Continuous Bag-of-0)模型和Skip-Gram模型(Mikolov et al.第3.1和第3.2章)。) )

SyntaxNet 和 Word2Vec 在同步中使用,允许用户从自然语言输入中创建学习嵌入式模型。

观众

该课程针对开发人员和工程师,他们打算在他们的图表中与SintaxNet和 Word2Vec模型合作。

完成此课程后,代表将:

• 理解 TensorFlow’的结构和部署机制
• 能够执行安装 / 生产环境 / 建筑任务和配置
• 能够评估代码质量,进行解体,监测
• 能够实施先进的生产,如培训模型、包装条款、构建图表和登记