Google Colab Formazione in Genova

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

Questo corso in diretta (online o sul posto) guidato da un istruttore è rivolto a utenti intermediori di Python che desiderano utilizzare Colab Pro per l'apprendimento automatico, il processo dei dati e la ricerca collaborativa tramite un'interfaccia potente di notebook.

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

• Configurare e gestire notebook basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
• Utilizzare Access GPU e TPU per il calcolo accelerato.
• Semplificare i flussi di lavoro dell'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 di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un adattamento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

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

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Genova è rivolto a data scientist intermedio e professionisti sanitari che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nel settore sanitario utilizzando Google Colab.

• Implementare modelli di IA per la sanità utilizzando Google Colab.
• Usare l'IA per il modello predittivo nei dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche guidate dall'IA.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di salute basate su IA.

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 addestramento live (online o presenziale) in Genova, 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.

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.

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 training, i partecipanti saranno in grado di:

Questo corso live guidato da un istruttore (Genova) (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.

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 corso, i partecipanti saranno in grado di:

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere i fondamenti dei reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per il deep learning.

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 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 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 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.