Deep Learning with TensorFlow in Google Colab培訓

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助高級專業人士提升機器學習模型的知識，改進超參數調優技能，並學習如何使用Google Colab有效地部署模型。

在課程結束時，學員將能夠：

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架實現高級機器學習模型。
• 通過超參數調優優化模型性能。
• 使用Google Colab在實際應用中部署機器學習模型。
• 在Google Colab中協作和管理大規模機器學習項目。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對希望使用Google Colab和Apache Spark進行大數據處理和分析的中級數據科學家和工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Google Colab和Spark建立大數據環境。
• 使用Apache Spark高效處理和分析大型數據集。
• 在協作環境中可視化大數據。
• 將Apache Spark與雲端工具集成。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习Google Colab基础知识的初级数据科学家和IT专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab。
• 编写并执行基本的Python代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用Python库创建可视化图表。

Google Colab Pro 是一個基於雲端的環境，專為可擴展的 Python 開發設計，提供高性能的 GPU、更長的運行時間以及更大的記憶體，以應對高需求的 AI 和數據科學工作負載。

此講師主導的培訓（線上或線下）面向中級 Python 用戶，他們希望使用 Google Colab Pro 在強大的筆記本界面中進行機器學習、數據處理和協作研究。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Colab Pro 設置和管理基於雲端的 Python 筆記本。
• Access GPU 和 TPU 以加速計算。
• 使用流行的庫（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）簡化機器學習工作流程。
• 與 Google Drive 和外部數據源集成，以進行協作項目。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面能力的进阶专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNNs）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對初級數據科學家，旨在學習如何創建有意義且視覺吸引人的數據可視化。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab以進行數據可視化。
• 使用Matplotlib創建各種類型的圖表。
• 利用Seaborn進行高級可視化技術。
• 自定義圖表以提升展示效果和清晰度。
• 使用可視化工具有效解釋和呈現數據。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對希望使用Google Colab環境高效應用機器學習算法的中級數據科學家和開發者。

培訓結束時，學員將能夠：

• 為機器學習項目設置並導航Google Colab。
• 理解並應用各種機器學習算法。
• 使用Scikit-learn等庫來分析和預測數據。
• 實現監督和非監督學習模型。
• 有效優化和評估機器學習模型。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和開發人員使用Python在Google Colab中應用自然語言處理（NLP）技術。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解自然語言處理的核心概念。
• 預處理和清理文本數據以用於NLP任務。
• 使用NLTK和SpaCy庫進行情感分析。
• 使用Google Colab處理文本數據，進行可擴展和協作的開發。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在幫助初級開發人員和數據分析師從頭開始學習Python編程，並使用Google Colab進行操作。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Python編程語言的基礎知識。
• 在Google Colab環境中實現Python代碼。
• 使用控制結構來管理Python程序的流程。
• 創建函數以有效組織和重用代碼。
• 探索並使用Python編程的基本庫。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训面向希望深入了解强化学习及其在AI开发中实际应用的高级专业人士，使用Google Colab。

培训结束后，学员将能够：

• 理解强化学习算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym实现强化学习模型。
• 开发通过试错学习的智能代理。
• 使用Q学习和深度Q网络（DQNs）等高级技术优化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模拟环境中训练代理。
• 部署强化学习模型以应用于实际场景。

TensorFlow是Go ogle Deep Learning開源軟件庫的第二代API。該系統旨在促進機器學習的研究，並使其從研究原型到生產系統的快速和輕鬆過渡。

聽眾

本課程面向希望將TensorFlow用於Deep Learning項目的工程師

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，構建圖形和記錄

本課程通過具體的例子探討了Tensor Flow在圖像識別方面的應用

聽眾

本課程適用於尋求將TensorFlow用於圖像識別的工程師

完成本課程後，代表們將能夠：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 評估代碼質量，執行調試，監控
• 實施先進的生產，如培訓模型，建立圖表和記錄

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級數據專業人員使用Google Colab將時間序列預測技術應用於實際數據。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解時間序列分析的基礎知識。
• 使用Google Colab處理時間序列數據。
• 應用ARIMA模型預測數據趨勢。
• 使用Facebook的Prophet庫進行靈活的預測。
• 可視化時間序列數據和預測結果。

TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。

SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。

Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。

使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。

聽眾

本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄