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Struttura del corso
Introduzione a Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: caratteristiche e limitazioni
- Creazione e gestione dei notebook
- Acceleratori hardware e impostazioni di runtime
Elaborazione Python in Cloud
- celle di codice, markdown e struttura del notebook
- installazione dei pacchetti e configurazione dell'ambiente
- salvataggio e versionamento dei notebook in Google Drive
Elaborazione e Visualizzazione Dati
- caricamento ed analisi dati da file, Google Sheets, o API
- utilizzo di Pandas, Matplotlib e Seaborn
- streaming e visualizzazione di grandi insiemi di dati
Machine Learning con Colab Pro
- utilizzo di Scikit-learn e TensorFlow in Colab
- addestramento dei modelli su GPU/TPU
- valutazione ed ottimizzazione delle prestazioni del modello
Lavoro con i Framework Deep Learning
- utilizzo di PyTorch con Colab Pro
- gestione della memoria e delle risorse runtime
- salvataggio dei checkpoint ed esportazione dei registri di addestramento
Integrazione e Collaborazione
- montaggio di Google Drive e caricamento degli insiemi dati condivisi
- collaborazione tramite notebook condivisi
- esportazione in HTML o PDF per la distribuzione
Ottimizzazione delle Prestazioni e Migliori Pratiche
- gestione della durata della sessione e dei timeout
- organizzazione efficiente del codice nei notebook
- suggerimenti per compiti di lunga durata o a livello produttivo
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza con la programmazione in Python
- Familiarità con i Jupyter notebooks e l'analisi dei dati di base
- Comprensione dei flussi di lavoro comuni dell'apprendimento automatico
Pubblico
- Scienziati dei dati ed analisti
- Ingengeri di apprendimento automatico
- Sviluppatori Python che lavorano su progetti AI o di ricerca
Introduzione a Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: caratteristiche e limitazioni
- Creazione e gestione dei notebook
- Acceleratori hardware e impostazioni dell'ambiente di esecuzione
Python Programming in Cloud
- Celle di codice, markdown e struttura del notebook
- Installazione dei pacchetti e configurazione dell'ambiente
- Salvataggio e versionamento dei notebook su Google Drive
Elaborazione e visualizzazione dei dati
- Caricamento e analisi di dati da file, Google Sheets o API
- Utilizzo di Pandas, Matplotlib e Seaborn
- Stream e visualizzazione di grandi insiemi di dati
Machine Learning con Colab Pro
- Uso di Scikit-learn e TensorFlow in Colab
- Addestramento dei modelli su GPU/TPU
- Valutazione e ottimizzazione delle prestazioni del modello
Lavoro con i Framework di Deep Learning
- Utilizzo di PyTorch con Colab Pro
- Gestione della memoria e delle risorse dell'ambiente di esecuzione
- Salvataggio dei punti di controllo e registri di addestramento
Integrazione e Collaboration
- Montaggio del Google Drive e caricamento di insiemi di dati condivisi
- Collaborazione tramite notebook condivisi
- Esportazione in GitHub o PDF per la distribuzione
Ottimizzazione delle Prestazioni e Best Practices
- Gestione della durata della sessione e dei timeout
- Organizzazione efficiente del codice nei notebook
- Consigli per attività a lungo termine o di livello produttivo
Riassunto e Passaggi Successivi
Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile in Python, che offre GPU con alto rendimento, tempi di esecuzione più lunghi e memoria maggiore per carichi di lavoro AI e scienze dei dati estremamente richiedenti.
Questo corso interattivo (online o su sito cliente) è rivolto agli utenti intermedii di Python che desiderano utilizzare Colab Pro per l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e la ricerca collaborativa in un interfaccia notebook potente.
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e gestire notebook basati sul cloud in Python usando Colab Pro.
- Utilizzare GPU e TPUs per calcoli accelerati.
- Streamline i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (es., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrare con Google Drive e fonti dati esterne per progetti collaborativi.
Formato del Corso
- Lezione interattiva ed esercitazione.
- Numerosi esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.
14 ore
