Deep Learning với TensorFlow trong Google Colab Training Course

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

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các chuyên viên cấp cao muốn nâng cao kiến thức về mô hình máy học, cải thiện kỹ năng điều chỉnh siêu tham số và học cách triển khai mô hình hiệu quả sử dụng Google Colab.

• Thực hiện các mô hình máy học nâng cao bằng 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 máy học vào ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý dự án máy học quy mô lớn trong Google Colab.

This instructor-led, live training in Việt Nam (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.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có khả năng:

Khóa học trực tuyến hoặc trực tiếp tại Việt Nam do giảng viên hướng dẫn tập trung vào các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark cho xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

• 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 diễn dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với các công cụ dựa trên đám mây.

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

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ (tại địa điểm) dưới sự hướng dẫn của giảng viên trong Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT trình độ cơ bản muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu sử dụng Google Colab.

• Cài đặt và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi mã Python cơ bản.
• Nhập và xử lý tập dữ liệu.
• Tạo biểu đồ sử dụng thư viện Python.

Google Colab Pro là một môi trường dựa trên đám mây cho phát triển Python có thể mở rộng, cung cấp các máy chủ hiệu suất cao GPU, thời gian chạy lâu hơn và bộ nhớ lớn hơn để xử lý công việc AI và khoa học dữ liệu đòi hỏi.

khóa đào tạo trực tuyến này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho người dùng cấp trung bình Python muốn sử dụng Google Colab Pro để thực hiện học máy, xử lý dữ liệu và nghiên cứu cộng tác trong một giao diện sổ tay mạnh mẽ.

Kết thúc khóa đào tạo này, các học viên sẽ có thể:

• Thiết lập và quản lý các quyển sổ dựa trên đám mây Python sử dụng Colab Pro.
• Sử dụng Access GPUs và TPUs để tính toán nhanh hơn.
• Chuẩn hóa quy trình làm việc học máy sử dụng các thư viện phổ biến (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Tích hợp với Google Drive và nguồn dữ liệu bên ngoài cho các dự án cộng tác.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có khả năng:

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) tại Việt Nam này hướng đến những chuyên gia trình độ cao muốn làm sâu sắc thêm kiến thức về thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow để phát triển các mô hình thị giác tinh vi bằng cách sử dụng Google Colab.

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNNs) sử dụng TensorFlow.
• Khai thác Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách quy mô và hiệu quả.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh cho nhiệm vụ thị giác máy tính.
• triển khai các mô hình thị giác máy tính cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng học chuyển tiếp để cải thiện hiệu suất của mô hình CNNs.
• Biểu diễn và giải thích kết quả của mô hình phân loại hình ảnh.

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

Khóa học trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu vào muốn học cách tạo ra các biểu đồ dữ liệu ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.

• Cài đặt và điều hướng Google Colab để trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn cho các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ để cải thiện sự trình bày và rõ ràng.
• Giải thích và trình bày dữ liệu hiệu quả bằng các công cụ trực quan.

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

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển cấp trung muốn áp dụng hiệu quả các thuật toán học máy sử dụng môi trường Google Colab.

• Thiết lập 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.
• Thực hiện các mô hình học có giám sát và không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các mô hình học máy.

Kết thúc khóa học này, các học viên sẽ có thể:

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhằm vào những nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có trình độ trung cấp muốn áp dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng Python trong Google Colab.

• Hiểu các khái niệm cơ bản về 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 sử dụng Google Colab để phát triển quy mô lớn và hợp tác.

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

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các nhà phát triển và phân tích dữ liệu trình độ đầu tiên muốn học lập trình Python từ cơ bản sử dụng Google Colab.

• Hiểu rõ về ngôn ngữ lập trình cơ bản của Python.
• Triển khai mã Python trong môi trường Google Colab.
• Sử dụng cấu trúc điều khiển để quản lý luồng của chương trình Python.
• Tạo hàm để tổ chức và tái sử dụng mã hiệu quả.
• Khám phá và sử dụng các thư viện cơ bản cho lập trình Python.

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

Khóa huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về học tăng cường và ứng dụng thực tế trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

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

TensorFlow là API thế hệ thứ 2 của thư viện phần mềm nguồn mở Google cho Deep Learning. Hệ thống được thiết kế để tạo điều kiện cho nghiên cứu trong lĩnh vực học máy, đồng thời giúp việc chuyển đổi từ nguyên mẫu nghiên cứu sang hệ thống sản xuất trở nên nhanh chóng và dễ dàng.

Đối tượng

Khóa học này dành cho các kỹ sư muốn sử dụng TensorFlow cho các dự án Deep Learning của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ:

• hiểu rõ cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có thể thực hiện các tác vụ và cấu hình liên quan đến cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi và giám sát
• có thể triển khai các tính năng sản xuất nâng cao như huấn luyện mô hình, xây dựng đồ thị và ghi nhật ký

Khóa học này khám phá, thông qua các ví dụ cụ thể, ứng dụng của Tensor Flow cho mục đích nhận dạng hình ảnh.

Đối tượng

Khóa học này dành cho các kỹ sư muốn sử dụng TensorFlow cho mục đích Nhận dạng Hình ảnh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:

• hiểu rõ cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• thực hiện các tác vụ và cấu hình liên quan đến cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc
• đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• triển khai các tính năng nâng cao trong sản xuất như huấn luyện mô hình, xây dựng đồ thị và ghi nhật ký

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

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

• Hiểu rõ cơ bản về phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng mô hình ARIMA để dự đoán xu hướng dữ liệu.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho việc dự báo linh hoạt.
• Biểu diễn dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.

TensorFlow™ là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để tính toán số bằng cách sử dụng đồ thị luồng dữ liệu.

SyntaxNet là một khung xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên mạng nơ-ron dành cho TensorFlow.

Word2Vec được sử dụng để học các biểu diễn vector của từ, được gọi là "word embeddings". Word2vec là một mô hình dự đoán đặc biệt hiệu quả về mặt tính toán để học word embeddings từ văn bản thô. Nó có hai dạng, mô hình Continuous Bag-of-Words (CBOW) và mô hình Skip-Gram (Chương 3.1 và 3.2 trong Mikolov et al.).

Khi được sử dụng kết hợp, SyntaxNet và Word2Vec cho phép người dùng tạo các mô hình Embedding được học từ dữ liệu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên.

Đối tượng

Khóa học này dành cho các Nhà phát triển và kỹ sư có ý định làm việc với các mô hình SyntaxNet và Word2Vec trong các đồ thị TensorFlow của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ:

• hiểu được cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có thể thực hiện các tác vụ và cấu hình liên quan đến cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• có thể triển khai các tính năng sản xuất nâng cao như đào tạo mô hình, nhúng thuật ngữ, xây dựng đồ thị và ghi nhật ký