Versterkend leren met Google Colab Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen verbeteren, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en willen leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Geavanceerde machine learning modellen implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• De prestaties van modellen optimaliseren door hyperparameter tuning.
• Machine learning modellen implementeren in real-world applicaties met behulp van Google Colab.
• Samenwerken en grote schaal machine learning projecten beheren in Google Colab.

Dit door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
• AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor datascientists en ingenieurs op intermediair niveau die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een big data omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudgebaseerde hulpmiddelen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende datascientists en IT-professionals die de basisprincipes van datascientie willen leren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab installeren en navigeren.
• Basiscode in Python schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python bibliotheken.

Colab Pro is een cloudgebaseerde omgeving voor schaalbare ontwikkelingen, die biedt hoge prestaties, langere runtime's en meer geheugen voor veeleisende AI- en datawetenschappelijke werkbelastingen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor gebruikers op intermediair niveau die Colab Pro willen gebruiken voor machine learning, gegevensverwerking en samenwerkend onderzoek in een krachtig notebook-interface.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Cloudgebaseerde notebooks instellen en beheren met behulp van Colab Pro.
• GPU's en TPU's gebruiken voor versnelde berekeningen.
• Machine learning workflows optimaliseren met populaire bibliotheken (bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integreren met Google Drive en externe gegevensbronnen voor samenwerkende projecten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Convolutional neural networks (CNNs) te bouwen en te trainen met behulp van TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelleerontwikkeling.
• Afbeeldingsvoorbewerkingstechnieken te implementeren voor computer vision-taken.
• Computer vision-modellen te implementeren voor echte toepassingen.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en te interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning technieken met behulp van de Google Colab omgeving willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor deep learning projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning modellen implementeren met behulp van TensorFlow.
• Deep learning modellen trainen en evalueren.
• Geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning gebruiken.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
• Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
• Bouw een Deep Learning-agent.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze betekenisvolle en visueel aantrekkelijke data-visualisaties kunnen maken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Google Colab in te stellen en te navigeren voor data visualisatie.
• Verschillende soorten plots te maken met behulp van Matplotlib.
• Seaborn te gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Plots aan te passen voor betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief te interpreteren en te presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip en praktische vaardigheden willen verwerven in zowel Large Language Models (LLMs) als Reinforcement Learning (RL).

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de componenten en functionaliteit van transformatormodellen.
• Optimaliseer en verfijn LLM's voor specifieke taken en toepassingen.
• Begrijp de kernprincipes en methodologieën van reinforcement learning.
• Leer hoe reinforcement learning-technieken de prestaties van LLM's kunnen verbeteren.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning-algoritmen efficiënt willen toepassen in de Google Colab omgeving.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor machine learning-projecten.
• Verschillende machine learning-algoritmen begrijpen en toepassen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn gebruiken om data te analyseren en voorspellingen te doen.
• Gebruik maken van gesuperviseerde en ongesuperviseerde leermodellen.
• Machine learning-modellen effectief optimaliseren en evalueren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars met een tussenniveau die NLP-technieken willen toepassen met behulp van Python in Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De kernbegrippen van natuurlijke taalverwerking begrijpen.
• Tekstgegevens voor NLP-taak verwerken en schoonmaken.
• Sentimentanalyse uitvoeren met behulp van de NLTK- en SpaCy-bibliotheken.
• Werken met tekstgegevens in Google Colab voor schaalbare en samenwerkende ontwikkeling.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die Python programmeren willen leren van de grond af met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code in de Google Colab omgeving implementeren.
• Bestuursstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code effectief te organiseren en te hergebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan traditionele machine learning-benaderingen om een computerprogramma te leren dingen uit te zoeken (problemen op te lossen) zonder het gebruik van gelabelde gegevens en big datasets.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en pas de bibliotheken en programmeertaal toe die nodig zijn om Reinforcement Learning te implementeren.
• Creëer een software agent die in staat is om te leren door middel van feedback in plaats van door begeleid leren.
• Programmeer een agent om problemen op te lossen waarbij de besluitvorming sequentieel en eindig is.
• Pas kennis toe om software te ontwerpen die kan leren op een manier die vergelijkbaar is met hoe mensen leren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op data professionals op intermediair niveau die tijdreeksvoorspellingsmethoden willen toepassen op reële gegevens met behulp van Google Colab.

Op het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van tijdreeksanalyse begrijpen.
• Google Colab gebruiken om te werken met tijdreeksgegevens.
• ARIMA-modellen toepassen om trends in gegevens te voorspellen.
• De Prophet-bibliotheek van Facebook gebruiken voor flexibele voorspellingen.
• Tijdreeksgegevens en voorspellingsresultaten visualiseren.