Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Training Course

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan tentang model machine learning, mengasah keterampilan tuning hyperparameter mereka, dan belajar bagaimana mendeploy model dengan efektif menggunakan Google Colab.

• Melaksanakan model machine learning lanjutan menggunakan kerangka kerja populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Memaksimalkan kinerja model melalui tuning hyperparameter.
• Mendeploy model machine learning dalam aplikasi dunia nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek machine learning skala besar di Google Colab.

This instructor-led, live training in Indonesia (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.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analisis big data.

• Menyiapkan lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Mengolah dan menganalisis dataset besar secara efisien dengan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab.
• Menulis dan mengeksekusi kode Python dasar.
• Mengimpor dan menangani dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

Google Colab Pro adalah lingkungan berbasis cloud untuk pengembangan Python yang dapat di skalakan, menawarkan GPUs performa tinggi, runtime yang lebih lama, dan memori tambahan untuk beban kerja AI dan ilmu data yang menuntut.

Pelatihan langsung berdasarkan instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi pengguna Python tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab Pro untuk machine learning, pengolahan data, dan penelitian kolaboratif dalam antarmuka notebook yang kuat.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengelola notebook berbasis cloud menggunakan Colab Pro.
• Access GPUs dan TPUs untuk komputasi yang dipercepat.
• Menyederhanakan alur kerja machine learning menggunakan perpustakaan populer (misalnya, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Mengintegrasikan dengan Google Drive dan sumber data eksternal untuk proyek kolaboratif.

Format Kursus

• Pembicaraan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Personalisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia bertujuan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang visi komputer dan menjelajahi kemampuan TensorFlow dalam pengembangan model visi yang canggih menggunakan Google Colab.

• Membangun dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNN) menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis awan yang dapat disesuaikan skala dan efisien.
• Melaksanakan teknik pra-pemrosesan gambar untuk tugas visi komputer.
• Mendeploy model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan pembelajaran transfer untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi gambar.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi data scientist tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Menggunakan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi yang lebih baik dan jelas.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data secara efektif menggunakan alat visual.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau offline) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek pembelajaran mesin.
• Memahami dan menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Melaksanakan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
• Memperbaiki dan mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efektif.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan interaktif secara langsung (daring atau datang langsung) di Indonesia ditujukan bagi para ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

• Memahami konsep-konsep inti dari pemrosesan bahasa alami.
• Mempersiapkan dan membersihkan data teks untuk tugas NLP.
• Melakukan analisis sentimen menggunakan perpustakaan NLTK dan SpaCy.
• Bekerja dengan data teks menggunakan Google Colab untuk pengembangan yang dapat diukur skala dan kolaboratif.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ini ditujukan bagi pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Melaksanakan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kontrol untuk mengatur aliran program Python.
• Membuat fungsi untuk mengorganisir dan mengulangi penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman tentang pembelajaran berbasis refor-masi dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.

• Memahami konsep-konsep inti dari algoritma pembelajaran berbasis refor-masi.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi menggunakan TensorFlow dan Gym OpenAI.
• Membangun agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
• Memaksimalkan kinerja agen menggunakan teknik lanjutan seperti Q-learning dan jaringan Q-deep (DQNs).
• Melatih agen dalam lingkungan simulasi menggunakan Gym OpenAI.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi untuk aplikasi dunia nyata.

TensorFlow is a 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning. The system is designed to facilitate research in machine learning, and to make it quick and easy to transition from research prototype to production system.

Audience

This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects

After completing this course, delegates will:

• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
• be able to implement advanced production like training models, building graphs and logging

This course explores, with specific examples, the application of Tensor Flow to the purposes of image recognition

Audience

This course is intended for engineers seeking to utilize TensorFlow for the purposes of Image Recognition

After completing this course, delegates will be able to:

• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• assess code quality, perform debugging, monitoring
• implement advanced production like training models, building graphs and logging

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau offline) di Indonesia ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik peramalan time series ke data dunia nyata menggunakan Google Colab.

• Memahami dasar-dasar analisis time series.
• Menggunakan Google Colab untuk bekerja dengan data time series.
• Menerapkan model ARIMA untuk meramal tren data.
• Memanfaatkan perpustakaan Prophet dari Facebook untuk peramalan fleksibel.
• Visualisasi data time series dan hasil peramalan.

TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.

SyntaxNet is a neural-network Natural Language Processing framework for TensorFlow.

Word2Vec is used for learning vector representations of words, called "word embeddings". Word2vec is a particularly computationally-efficient predictive model for learning word embeddings from raw text. It comes in two flavors, the Continuous Bag-of-Words model (CBOW) and the Skip-Gram model (Chapter 3.1 and 3.2 in Mikolov et al.).

Used in tandem, SyntaxNet and Word2Vec allows users to generate Learned Embedding models from Natural Language input.

Audience

This course is targeted at Developers and engineers who intend to work with SyntaxNet and Word2Vec models in their TensorFlow graphs.

After completing this course, delegates will:

• understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
• be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
• be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
• be able to implement advanced production like training models, embedding terms, building graphs and logging