Formation Apprentissage par renforcement avec Google Colab

Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent renforcer leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage hyperparamétrique et apprendre à déployer efficacement les modèles grâce à Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des frameworks populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser la performance du modèle grâce au réglage hyperparamétrique.
• Déployer les modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer de grands projets d'apprentissage automatique avec Google Colab.

Ce cours en direct, encadré par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé qui souhaitent exploiter l'IA pour des applications avancées dans le secteur de la santé à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
• Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
• Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grandes masses de données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser des jeux de données volumineux efficacement avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), est destiné aux scientifiques des données débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les bases de la science des données à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter un code Python de base.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide des bibliothèques Python.

Google Colab Pro est un environnement basé sur le cloud pour le développement à grande échelle de Python, offrant des GPU haute performance, des temps d'exécution plus longs et plus de mémoire pour les charges de travail exigeantes en IA et en sciences des données.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs intermédiaires de Python qui souhaitent utiliser Google Colab Pro pour l'apprentissage automatique, le traitement des données et la recherche collaborative dans une interface de notebook puissante.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et gérer des notebooks basés sur le cloud avec Colab Pro.
• Utiliser Access GPUs et TPU pour un calcul accéléré.
• Rationaliser les workflows d'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Intégrer avec Google Drive et des sources de données externes pour les projets collaboratifs.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger.

Ce entraînement en direct dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) à l'aide de TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles basés sur le cloud, scalable et efficace.
• Implémenter des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications en situation réelle.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent).

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
• Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
• Construire un agent d'apprentissage profond.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension globale et des compétences pratiques dans les domaines Large Language Models (LLMs) et Reinforcement Learning (RL).

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les composants et la fonctionnalité des modèles de transformateurs.
• Optimiser et affiner les LLM pour des tâches et des applications spécifiques.
• Comprendre les principes fondamentaux et les méthodologies de l'apprentissage par renforcement.
• Apprendre comment les techniques d'apprentissage par renforcement peuvent améliorer les performances des LLM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer efficacement les algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire les données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python dans Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

Ce cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour apprendre à un programme informatique à comprendre des choses (résoudre des problèmes) sans utiliser de données étiquetées et d'ensembles de données volumineuses.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et appliquer les bibliothèques et le langage de programmation nécessaires pour mettre en œuvre Reinforcement Learning.
• Créer un agent logiciel capable d'apprendre par le feedback plutôt que par l'apprentissage supervisé.
• Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finie.
• Appliquer les connaissances pour concevoir un logiciel capable d'apprendre d'une manière similaire à celle des humains.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de prévision par séries temporelles à des données du monde réel en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour une prévision flexible.
• Visualiser les données et les résultats de prévision des séries temporelles.