Corso di formazione Deep Learning con TensorFlow in Google Colab

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare le competenze nell'ottimizzazione degli iperparametri e imparare come distribuire i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

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

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di machine learning su larga scala in Google Colab.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientists e professionisti sanitari intermedi che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nel settore sanitario utilizzando Google Colab.

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

• Implementare modelli di IA per la sanità utilizzando Google Colab.
• Utilizzare l'IA per il modellamento predittivo dei dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche basate su IA.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di IA per la sanità.

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

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.

Questo training guidato dal docente (online o on-site) è rivolto a data scientist e professionisti IT di livello base che desiderano imparare i fondamenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

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

Google Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile in Python, che offre GPU ad alte prestazioni, tempi di esecuzione più lunghi e maggiore memoria per carichi di lavoro AI e di scienza dei dati intensivi.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto agli utenti intermedi di Python che desiderano utilizzare Google Colab Pro per l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e la ricerca collaborativa in una potente interfaccia notebook.

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

• Configurare e gestire notebook Python basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
• Accedere a GPU e TPU per calcoli accelerati.
• Ottimizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrare 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 di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questa formazione guidata dall'instruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la propria comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per sviluppare modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

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

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli cloud-based scalabili ed efficienti.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

In questo corso guidato dal formatore, live in Italia, i partecipanti impareranno ad utilizzare le librerie Python per NLP mentre creano un'applicazione che elabora un set di immagini e genera didascalie.

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

• Progettare e codificare DL per NLP utilizzando le librerie Python.
• Creare codice Python che legge una vasta collezione di immagini e genera parole chiave.
• Creare codice Python che genera didascalie a partire dalle parole chiave rilevate.

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 training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a data scientists e sviluppatori intermedi che desiderano applicare algoritmi di machine learning in modo efficiente utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare Google Colab per progetti di machine learning.
• Comprendere e applicare vari algoritmi di machine learning.
• 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 machine learning.

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.

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.