在 Google Colab 中使用 TensorFlow 進行深度學習培訓

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 Google 開源的深度學習軟件庫的第二代 API。該系統旨在促進機器學習研究，並快速輕鬆地將研究原型過渡到生產系統。

受衆

本課程面向希望在深度學習項目中使用 TensorFlow 的工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 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，進行調試和監控
• 實現高級生產任務，如訓練模型、構建圖和日誌記錄

本課程通過具體示例，探討了TensorFlow在圖像識別中的應用。

受衆

本課程面向希望利用TensorFlow進行圖像識別的工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解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，進行調試和監控
• 實現高級生產任務，如訓練模型、構建圖和日誌記錄

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™ 是一個開源的軟件庫，用於使用數據流圖進行數值計算。

SyntaxNet 是一個基於神經網絡的自然語言處理框架，專爲 TensorFlow 設計。

Word2Vec 用於學習詞的向量表示，稱爲“詞嵌入”。Word2Vec 是一種計算效率特別高的預測模型，用於從原始文本中學習詞嵌入。它有兩種模式：連續詞袋模型（CBOW）和 Skip-Gram 模型（Mikolov 等人的第 3.1 和 3.2 章）。

SyntaxNet 和 Word2Vec 結合使用，用戶可以從自然語言輸入中生成學習到的嵌入模型。

受衆

本課程面向希望在 TensorFlow 圖中使用 SyntaxNet 和 Word2Vec 模型的開發人員和工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 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，進行調試和監控
• 能夠實現高級生產任務，如訓練模型、嵌入術語、構建圖和日誌記錄