Giới thiệu về Google Colab dành cho Data Science Training Course

khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) dành cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao kiến thức về mô hình học máy, cải thiện kỹ năng điều chỉnh siêu tham số và học cách triển khai mô hình hiệu quả sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình học máy nâng cao bằng cách sử dụng các khung làm việc phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
• Triển khai các mô hình học máy trong các ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý các dự án học máy quy mô lớn trên Google Colab.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để tạo模型输出在中途被打断，以下是根据上下文补全的翻译：

  Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

  Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
  • Sử dụng AI để tạo dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
  • Phân tích ảnh y tế với các kỹ thuật hướng dẫn bởi AI.
  • Khám phá những cân nhắc về đạo đức trong giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Việt Nam) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu đồ hóa dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với công cụ dựa trên đám mây.

khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển mô hình thị giác phức tạp sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, học viên sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNNs) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách hiệu quả và mở rộng quy mô.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho tác vụ trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính.
• Đặt ứng dụng thị giác máy tính vào thực tế.
• Sử dụng học chuyển tiếp để cải thiện hiệu suất của mô hình CNN.
• Triển khai và giải thích kết quả của mô hình phân loại ảnh.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
• Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Khóa học trực tuyến hoặc trực tiếp này tại Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu ngành muốn học cách tạo ra các biểu đồ có ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab cho việc trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn để thực hiện kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ cho việc trình bày và hiểu rõ hơn.
• Giải thích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các công cụ trực quan.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và phát triển cấp trung cấp muốn áp dụng các thuật toán học máy hiệu quả thông qua môi trường Google Colab.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab cho các dự án học máy.
• Hiểu và áp dụng nhiều thuật toán học máy khác nhau.
• Sử dụng thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
• Triển khai các mô hình học có giám sát và không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các mô hình học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có kỹ năng trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật NLP sử dụng Python trong Google Colab.

Tới cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các tác vụ NLP.
• Thực hiện phân tích cảm xúc sử dụng thư viện NLTK và SpaCy.
• Làm việc với dữ liệu văn bản bằng Google Colab để phát triển có quy mô và hợp tác.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ初学者，他们希望使用 Google Colab 从头开始学习 Python 编程。

完成本课程后，参与者将能够：

• 理解 Python 编程语言的基础知识。
• 在 Google Colab 环境中实现 Python 代码。
• 利用控制结构来管理 Python 程序的流程。
• 创建函数以有效地组织和重用代码。
• 探索并使用 Python 编程的基本库。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các quy trình dữ liệu, quy trình làm việc và hình ảnh hóa dữ liệu được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu các tính năng, thành phần và lợi thế của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các quy trình dữ liệu và phân tích từ đầu đến cuối.
• Triển khai chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Tìm hiểu cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh hóa dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia cấp cao muốn làm sâu sắc thêm kiến thức về học tăng cường và ứng dụng thực tế trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của thuật toán học tăng cường.
• Triển khai mô hình học tăng cường sử dụng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các代理被不恰当地引入了翻译中，破坏了文本的流畅性。以下是修正后的翻译：

  Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia cấp cao muốn làm sâu sắc thêm kiến thức về học tăng cường và ứng dụng thực tế trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

  Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

  • Hiểu các khái niệm cơ bản của thuật toán học tăng cường.
  • Triển khai mô hình học tăng cường sử dụng TensorFlow và OpenAI Gym.
  • Phát triển các đại lý thông minh học hỏi qua thử nghiệm và sai sót.
  • Tối ưu hóa hiệu suất của đại lý bằng các kỹ thuật nâng cao như Q-học và mạng Q sâu (DQNs).
  • Huấn luyện các đại lý trong môi trường mô phỏng sử dụng OpenAI Gym.
  • Triển khai mô hình học tăng cường cho các ứng dụng thực tế.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung cao muốn áp dụng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu nền tảng của phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng các mô hình ARIMA để dự báo xu hướng dữ liệu.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho dự báo linh hoạt.
• Biểu đồ hóa dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.