Formation Google Colab en Canada

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un instructeur est destinée 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 puissante de cahier.

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

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

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratique.
• Implémentation 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 cela.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire et aux professionnels de la santé qui souhaitent tirer parti de l'IA pour des applications de santé avancées en utilisant Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

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

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse des big data.

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

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

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

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

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

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'apprentissage par renforcement et de ses applications pratiques dans le développement de l'IA à l'aide de Google Colab.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des modèles d'apprentissage par renforcement en utilisant TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que l'apprentissage Q et les réseaux Q profonds (DQN).
• Former des agents dans des environnements simulés à l'aide de OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow à développer des modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab.

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

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèle évolutif et efficace basé sur le cloud.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

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

Cette formation animée par un formateur en direct à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en ajustement hyperparamétrique et apprendre comment déployer efficacement les modèles à l'aide de Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des cadres populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances du modèle par l'ajustement hyperparamétrique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles à l'aide de Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle avec Google Colab.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python dans Google Colab.

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

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

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

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

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

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) vise les scientifiques des données et développeurs intermédiaires souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

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

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

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de 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.

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

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre le langage Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter un code Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser les 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.

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants et aux professionnels IT qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python de base.
• Importer et gérer des jeux de données.
• Créer des visualisations en utilisant les bibliothèques Python.