Reinforcement Learning with Google Colab培訓

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望提升机器学习模型知识、提高超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效部署模型的高级专业人士。

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架实现高级机器学习模型。
• 通过超参数调优优化模型性能。
• 使用Google Colab在实际应用中部署机器学习模型。
• 在Google Colab中协作和管理大规模机器学习项目。

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。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用Google Colab和Apache Spark进行大数据处理和分析的中级数据科学家和工程师。

• 使用Google Colab和Spark搭建大数据环境。
• 使用Apache Spark高效处理和分析大规模数据集。
• 在协作环境中可视化大数据。
• 将Apache Spark与云端工具集成。

在本次培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习使用Google Colab进行数据科学基础的初级数据科学家和IT专业人员。

• 设置和导航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。

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。

在此培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，旨在帮助高级专业人士深入理解计算机视觉，并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面的能力，使用Google Colab。

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 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应用于实际场景。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望了解并应用深度学习技术的中级数据科学家和开发者，使用Google Colab环境。

• 为深度学习项目设置并导航Google Colab。
• 理解神经网络的基础知识。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练并评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

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

• Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
• Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
• Build a Deep Learning Agent.

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师引导的台灣（线上或线下）培训，面向希望学习如何创建有意义且视觉吸引人的数据可视化的初级数据科学家。

• 设置并导航Google Colab以进行数据可视化。
• 使用Matplotlib创建各种类型的图表。
• 利用Seaborn进行高级可视化技术。
• 自定义图表以提升展示效果和清晰度。
• 使用视觉工具有效解释和展示数据。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和實踐技能的中級數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解變壓器模型的元件和功能。
• 針對特定任務和應用程式優化和微調 LLM。
• 瞭解強化學習的核心原則和方法。
• 瞭解強化學習技術如何提高 LLM 的性能。

在本培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向希望使用Google Colab环境高效应用机器学习算法的中级数据科学家和开发者。

• 为机器学习项目设置和导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库分析和预测数据。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效优化和评估机器学习模型。

通过本次培训，参与者将能够：

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务预处理和清理文本数据。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，实现可扩展和协作的开发。

在本次培訓結束時，學員將能夠：

本次由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望從頭學習Python編程並使用Google Colab的初級開發人員和數據分析師。

• 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。

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望超越傳統機器學習方法的數據科學家，教授計算機程式在不使用標記數據和大數據集的情況下解決問題（解決問題）。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並應用實現 Reinforcement Learning 所需的庫和程式設計語言。
• 創建一個能夠通過反饋而不是通過監督學習來學習的軟體代理。
• 對代理程式進行程式設計，以解決決策順序和有限的問題。
• 將知識應用於設計軟體，該軟體可以以類似於人類學習的方式進行學習。

在本次培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向中级数据专业人士，他们希望使用Google Colab将时间序列预测技术应用于实际数据。

• 理解时间序列分析的基础知识。
• 使用Google Colab处理时间序列数据。
• 应用ARIMA模型预测数据趋势。
• 利用Facebook的Prophet库进行灵活的预测。
• 可视化时间序列数据及预测结果。