Corso di formazione Deep Learning con TensorFlow in Google Colab

Questa formazione guidata dal formatore (online o su sito) è rivolta a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, perfezionare le competenze nel tuning deiiperparametri e imparare come deployare i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico usando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso il tuning deiiperparametri.
• Deployare modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

Questo training live guidato dall'insegnante (online o su sito) è rivolto a scienziati dei dati di livello intermedio e professionisti sanitari che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nella sanità utilizzando Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli AI per la sanità utilizzando Google Colab.
• Utilizzare l'IA per il modeling predittivo sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche guidate dall'AI.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di sanità basate sull'IA.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
• Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
• Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è destinata a data scientist di livello principiante e professionisti IT che desiderano apprendere i rudimenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab.
• Scrivere ed eseguire codice base in Python.
• Importare e gestire insiemi di dati.
• Creare visualizzazioni utilizzando le librerie di Python.

Google Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile di Python, che offre GPU ad alto rendimento, tempi di esecuzione più lunghi e memoria aggiuntiva per carichi di lavoro richiesti da AI e scienza dei dati.

Questo training live guidato da un istruttore (online o sul posto) si rivolge a utenti intermediori di Python che desiderano utilizzare Google Colab Pro per l'apprendimento automatico, il processing dei dati e la ricerca collaborativa tramite una potente interfaccia basata su notebook.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e gestire notebook basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
• Utilizzare Access GPU e TPU per la computazione accelerata.
• Semplificare i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrarsi con Google Drive e fonti dati esterne per progetti collaborativi.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo training di formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di sofisticati modelli visivi utilizzando Google Colab.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNNs) usando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo modellistico basato sul cloud a grande scala ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti relativi alla visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
• Utilizzare l'apprendimento da trasferimento per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolta a data scientist di livello principiante che desiderano imparare come creare visualizzazioni dati significative e visivamente attraenti.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e navigare nell'ambiente Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
• Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
• Personalizzare i plot per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
• Interpretare e presentare i dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.

Questo addestramento guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare nell'ambiente Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di apprendimento automatico.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed esaminare efficacemente i modelli di apprendimento automatico.

Questo addestramento guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di NLP usando Python in Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
• Preprocessare e pulire i dati testuali per le attività NLP.
• Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
• Lavorare con i dati testuali usando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o in sede) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python da zero utilizzando Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della lingua di programmazione Python.
• Implementare codice Python nell'ambiente Google Colab.
• Utilizzare strutture di controllo per gestire il flusso del programma in Python.
• Creare funzioni per organizzare e riutilizzare il codice efficacemente.
• Esplorare e utilizzare librerie di base per la programmazione Python.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza dell'apprendimento rinforzato e le sue applicazioni pratiche nel settore dello sviluppo AI utilizzando Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento rinforzato.
• Implementare modelli di apprendimento rinforzato utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti che imparano attraverso tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e deep Q-networks (DQNs).
• Addestrare gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
• Distribuire modelli di apprendimento rinforzato per applicazioni del mondo reale.

TensorFlow è l'API di seconda generazione della libreria software open source di Google per il Deep Learning. Il sistema è progettato per facilitare la ricerca in intelligenza artificiale e rendere rapido ed easy il passaggio da prototipo sperimentale a sistema di produzione.

Pubblico

Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i propri progetti di Deep Learning

Dopo aver completato questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow
• svolgere attività di installazione, configurazione dell'ambiente di produzione e architettura
• valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoring
• implementare funzionalità avanzate come l'addestramento dei modelli, la costruzione di grafi e la registrazione

Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione di TensorFlow allo scopo del riconoscimento delle immagini

Pubblico di riferimento

Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per lo scopo del Riconoscimento delle Immagini

Dopo aver completato questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow
• svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
• valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoraggio
• implementare procedure avanzate come l'addestramento dei modelli, la creazione di grafi e il logging

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi nel campo dei dati che desiderano applicare tecniche di previsione delle serie temporali ai dati reali utilizzando Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per lavorare con dati di serie temporali.
• Applicare modelli ARIMA per la previsione delle tendenze dei dati.
• Sfruttare la libreria Prophet di Facebook per previsioni flessibili.
• Visualizzare i dati della serie temporale e i risultati delle previsioni.

TensorFlow™ è una libreria software open source per il calcolo numerico utilizzando grafi di flusso di dati.

SyntaxNet è un framework di Elaborazione del Linguaggio Naturale basato su reti neurali per TensorFlow.

Word2Vec viene utilizzato per apprendere rappresentazioni vettoriali delle parole, chiamate "embeddings". Word2Vec è un modello predittivo computazionalmente efficiente per l'apprendimento di embeddings da testo grezzo. Esistono due varianti: il modello Continuous Bag-of-Words (CBOW) e il modello Skip-Gram (Capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.).

Utilizzati insieme, SyntaxNet e Word2Vec permettono agli utenti di generare modelli di Embedding appresi a partire da input di Linguaggio Naturale.

Pubblico di destinazione

Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nelle proprie grafi TensorFlow.

Dopo aver completato questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow
• essere in grado di eseguire attività di installazione, configurazione dell'ambiente di produzione e architettura
• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoraggio
• essere in grado di implementare avanzamenti nella produzione come l'addestramento dei modelli, l'inserimento di termini, la costruzione di grafi e il logging