Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar ke Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: fitur dan batasan
- Membuat dan mengelola notebook
- Akselerator perangkat keras dan pengaturan runtime
Pengembangan Python dalam Cloud
- Sel kode, markdown, dan struktur notebook
- Instalasi paket dan setup lingkungan
- Menyimpan dan versi notebook di Google Drive
Pengolahan Data dan Visualisasi
- Memuat dan menganalisis data dari berkas, Google Sheets, atau API
- Menggunakan Pandas, Matplotlib, dan Seaborn
- Streaming dan visualisasi dataset besar
Machine Learning dengan Colab Pro
- Menggunakan Scikit-learn dan TensorFlow di Colab
- Melatih model di GPU/TPU
- Evaluasi dan penyesuaian kinerja model
Bekerja dengan Kerangka Deep Learning
- Menggunakan PyTorch dengan Colab Pro
- Pengelolaan memori dan sumber daya runtime
- Menyimpan titik kontrol dan log pelatihan
Integrasi dan Collaboration
- Menghubungkan Google Drive dan memuat dataset bersama
- Berkolaborasi melalui notebook bersama
- Ekspor ke GitHub atau PDF untuk distribusi
Optimisasi Kinerja dan Praktik Terbaik
- Mengelola masa hidup sesi dan waktu habis
- Organisasi kode yang efisien di notebook
- Tips untuk tugas berjalan lama atau tingkat produksi
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan pemrograman Python
- Ketahuan dengan Jupyter notebooks dan analisis data dasar
- Memahami alur kerja pembelajaran mesin umum
Audience
- Ilmuwan data dan analis
- Insinyur pembelajaran mesin
- Pengembang Python yang bekerja pada proyek AI atau penelitian
14 Jam