Corso di formazione Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

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

Questo corso live guidato da un istruttore (Italia) (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, migliorare le loro competenze nella regolazione degli iperparametri e imparare come distribuire efficacemente i modelli utilizzando Google Colab.

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso la regolazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

This instructor-led, live training in Italia (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.

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

Questo addestramento interattivo (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e ingegneri intermedi che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi di grandi quantità di dati.

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

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

Questo corso tenuto da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e professionisti IT di livello principiante che desiderano apprendere i concetti base della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

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

Questo corso interattivo (online o presenziale) a guida dell'insegnante è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

• Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli basati sul cloud in modo scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
• Utilizzare l'apprendimento transfer per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

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

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a data scientist principianti che desiderano imparare come creare visualizzazioni dei dati significative e visivamente attraenti.

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

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

Questo addestramento guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ricercatori dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare gli algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

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

Questo corso guidato dal formatore (online o on-site) si rivolge a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche NLP utilizzando Python in Google Colab.

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

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

Questo corso tenuto dal formatore (online o on-site) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python partendo da zero utilizzando Google Colab.

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

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

Questo corso tenuto da un istruttore (online o presenza) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la comprensione dell'apprendimento per rinforzo e le sue applicazioni pratiche nel sviluppo di AI utilizzando Google Colab.

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

TensorFlow è un'API di seconda generazione della libreria di software open source Go ogle per Deep Learning . Il sistema è progettato per facilitare la ricerca nell'apprendimento automatico e per rendere semplice e veloce il passaggio dal prototipo di ricerca al sistema di produzione.

Pubblico

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

Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:

• comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
• essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
• essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione

Questo corso esplora, con esempi specifici, l'applicazione del flusso tensoriale ai fini del riconoscimento delle immagini

Pubblico

Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow ai fini del riconoscimento delle immagini

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

• comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow
• svolgere attività e configurazione di installazione / ambiente di produzione / architettura
• valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
• implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione

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

Questo addestramento live (online o presenziale) in Italia, guidato da un istruttore, è rivolto a professionisti intermedi del settore dati che desiderano applicare tecniche di previsione delle serie temporali ai dati reali utilizzando Google Colab.

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

TensorFlow™ è una biblioteca software open source per la calcolo numerico utilizzando grafici di flusso di dati.

SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale per TensorFlow.

Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento delle rappresentazioni vectoriali delle parole, chiamate "word embeddings". Word2vec è un modello predittivo particolarmente computazionale-efficiente per l'apprendimento delle inserzioni di parole dal testo crudo. Viene in due sapori, il modello Continuous Bag-of-Words (CBOW) e il modello Skip-Gram (Capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.)

Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di insegnamento imparato dall'ingresso della lingua naturale.

Il pubblico

Questo corso è mirato agli sviluppatori e agli ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro TensorFlow grafici.

Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno:

• Comprendere TensorFlow’s struttura e meccanismi di implementazione
• essere in grado di svolgere attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, monitorare
• essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di inserimento, grafici di costruzione e logging