Deep Learning with TensorFlow in Google Colab 교육 과정

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

이 온라인 또는 오프라인에서 제공되는 라이브 교육은 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고, 하이퍼파라미터 튜닝 능력을 개선하며, Google Colab를 사용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 학습하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

• Scikit-learn과 TensorFlow 같은 인기 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab를 사용하여 머신러닝 모델을 실제 응용 프로그램에 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협업하고 관리합니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 중심의 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 중간 수준의 데이터 과학자와 엔지니어들을 대상으로 합니다. 이들은 Google Colab와 Apache Spark을 사용하여 빅데이터 처리 및 분석을 수행하고자 합니다.

• Google Colab와 Spark를 사용하여 빅데이터 환경을 설정합니다.
• Apache Spark을 사용하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 분석합니다.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화합니다.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 과학의 기초를 Google Colab을 사용하여 배우고자 하는 초보자 수준의 데이터 과학자와 IT 전문가를 대상으로 합니다.

• Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 기본 Python 코드를 작성하고 실행합니다.
• 데이터셋을 가져오고 처리합니다.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.

Colab Pro는 확장 가능한 Python 개발을 위한 클라우드 기반 환경으로, 고성능 GPU, 더 긴 런타임 및 메모리를 제공하여 요구가 높은 AI 및 데이터 과학 작업에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되며, 중간 수준의 Python 사용자가 Colab Pro를 사용하여 머신러닝, 데이터 처리, 협업 연구를 위해 강력한 노트북 인터페이스를 활용하기를 원하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Colab Pro를 사용하여 클라우드 기반 Python 노트북을 설정하고 관리합니다.
• GPU와 TPU를 가속화된 계산에 활용합니다.
• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 인기 라이브러리를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 간소화합니다.
• Google Drive와 외부 데이터 소스와의 통합을 통해 협업 프로젝트를 진행합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 신청하려면, 연락하여 조치하세요.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 컴퓨터 비전을 심화적으로 이해하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 하며, Google Colab을 활용하여 TensorFlow의 능력으로 복잡한 비전 모델을 개발하는 방법을 탐구합니다.

• TensorFlow을 사용하여 합성곱 신경망(CNNs)을 구축하고 학습합니다.
• Google Colab을 활용하여 확장 가능하고 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 수행합니다.
• 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 전처리 기술을 구현합니다.
• 실제 응용 프로그램에 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.
• 전이 학습을 사용하여 CNN 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하고 해석합니다.

이 교육을 마치면 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 실시되는 실습 교육으로, 데이터 시각화를 통해 의미 있고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 만들어내고자 하는 초급 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

• 데이터 시각화를 위한 Google Colab 설정 및 탐색.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯 생성.
• 고급 시각화 기법에 Seaborn 활용.
• 더 나은 표현과 명료성을 위해 플롯 맞춤화.
• 시각적 도구를 사용하여 데이터 해석 및 효과적으로 제시.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

이 교육은 Google Colab 환경에서 기계 학습 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 중급 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

• Google Colab를 설정하고 기계 학습 프로젝트를 위해 탐색합니다.
• 다양한 기계 학습 알고리즘을 이해하고 적용합니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다.
• 지도 및 비지도 학습 모델을 구현합니다.
• 기계 학습 모델을 효과적으로 최적화하고 평가합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

이 온라인 또는 현장 강사는 중급 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 하며, Python를 사용하여 Google Colab에서 NLP 기술을 적용하는 방법을 배웁니다.

• 자연어 처리(NLP)의 핵심 개념을 이해합니다.
• 텍스트 데이터를 NLP 작업에 맞게 전처리하고 정제합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab를 사용하여 텍스트 데이터를 확장 가능한 개발과 협업을 위해 작업합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 강의로 제공되며, 개발자 및 데이터 분석가 초보자들이 Google Colab를 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들에게 맞춤형입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본 개념을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 활용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효과적으로 정리하고 재사용하기 위해 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍에 필요한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 중심의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 진행되며, Google Colab를 사용하여 강화 학습과 AI 개발의 실질적인 응용에 대한 이해를 심화하려는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

• 강화 학습 알고리즘의 핵심 개념을 이해합니다.
• TensorFlow와 OpenAI Gym을 사용하여 강화 학습 모델을 구현합니다.
• 시도와 오류를 통해 학습하는 지능형 에이전트를 개발합니다.
• Q-러닝 및 딥 Q-네트워크(DQN)와 같은 고급 기술을 사용하여 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• OpenAI Gym을 사용하여 에이전트를 시뮬레이션 환경에서 학습시킵니다.
• 강화 학습 모델을 실세계 응용에 배포합니다.

TensorFlow 는 Go Deep Learning 위한 Go ogle의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 2 세대 API입니다. 이 시스템은 기계 학습에 대한 연구를 용이하게하고 연구 프로토 타입에서 생산 시스템으로 신속하고 쉽게 전환 할 수 있도록 설계되었습니다.

청중

이 코스는 TensorFlow 를 Deep Learning 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 코스를 마친 후, 대표자들은 :

• TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다.
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다.

이 과정에서는 특정 예제를 사용하여 이미지 인식을 목적으로 Tensor Flow를 적용하는 방법에 대해 알아 봅니다.

청중

이 과정은 이미지 인식을 위해 TensorFlow 를 활용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

• TensorFlow 의 구조와 배포 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 제품 구현

시간 시리즈 분석을 사용하여 실세계 데이터에 예측 기법을 적용하고자 하는 중급 데이터 전문가를 위한 이 온라인 또는 현장 강좌를 통해 수강생은 다음을 할 수 있게 됩니다.

이 강좌는 Google Colab를 사용하여 시간 시리즈 분석의 기본 개념을 이해하고, 시간 시리즈 데이터를 처리하며, ARIMA 모델을 사용하여 데이터 트렌드를 예측하고, Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 유연한 예측을 수행하고, 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화하는 방법을 다룹니다.

• 시간 시리즈 분석의 기본 개념을 이해합니다.
• Google Colab를 사용하여 시간 시리즈 데이터를 처리합니다.
• ARIMA 모델을 사용하여 데이터 트렌드를 예측합니다.
• Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 유연한 예측을 수행합니다.
• 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화합니다.

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래픽을 사용하여 숫자 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

SyntaxNet은 신경 네트워크 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 TensorFlow.

Word2Vec는 "word embeddings"라고 불리는 단어의 학습 벡터 표현에 사용됩니다. Word2vec는 원료 텍스트에서 단어 삽입을 배울 수있는 특히 컴퓨팅 효율적인 예측 모델입니다. 그것은 두 개의 맛, 지속적인 가방-Word의 모델 (CBOW)과 Skip-Gram 모델 (Mikolov et al.의 3.1 및 3.2 장)에서 제공됩니다.)

동일하게 사용되는 SyntaxNet 및 Word2Vec는 사용자가 자연 언어 입력에서 배운 삽입 모델을 생성할 수 있습니다.

관객

이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델과 함께 일하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로합니다.

이 과정이 완료되면, 대표는 다음과 같이 할 것입니다 :

• 이해 TensorFlow’의 구조 및 배치 메커니즘
• 설치 / 생산 환경 / 건축 작업 및 구성을 수행 할 수 있습니다.
• 코드 품질을 평가할 수 있고, 데뷔, 모니터링을 수행할 수 있습니다.
• 훈련 모델, 통합 용어, 건설 차트 및 로그링과 같은 고급 생산을 구현할 수 있습니다.