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Schulungsübersicht

Einführung in Google Colab Pro

  • Colab vs. Colab Pro: Funktionen und Einschränkungen
  • Erstellen und Verwalten von Notebooks
  • Hardware-Beschleuniger und Laufzeiteinstellungen

Python-Programmierung in der Cloud

  • Code-Zellen, Markdown und Notebook-Struktur
  • Paketinstallation und Umgebungseinrichtung
  • Speichern und Versionieren von Notebooks in Google Drive

Datenverarbeitung und Visualisierung

  • Laden und Analysieren von Daten aus Dateien, Google Tabellen oder APIs
  • Nutzung von Pandas, Matplotlib und Seaborn
  • Streamen und Visualisieren großer Datensätze

Maschinelles Lernen mit Colab Pro

  • Nutzung von Scikit-learn und TensorFlow in Colab
  • Training von Modellen auf GPU/TPU
  • Bewertung und Optimierung der Modellleistung

Arbeiten mit Deep-Learning-Frameworks

  • Nutzung von PyTorch mit Colab Pro
  • Verwaltung von Speicher- und Laufzeitressourcen
  • Speichern von Checkpoints und Trainingsprotokollen

Integration und Zusammenarbeit

  • Einbinden von Google Drive und Laden gemeinsam genutzter Datensätze
  • Kollaboration über geteilte Notebooks
  • Exportieren nach GitHub oder PDF zur Weitergabe

Leistungsoptimierung und Best Practices

  • Verwaltung der Sitzungsdauer und Zeitüberschreitungen
  • Effiziente Code-Organisation in Notebooks
  • Tipps für langlaufende oder produktionsreife Aufgaben

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Python-Programmierung
  • Kenntnisse in Jupyter-Notebooks und grundlegender Datenanalyse
  • Verständnis gängiger ML-Workflows

Zielgruppe

  • Data Scientists und Analysten
  • ML-Ingenieure
  • Python-Entwickler, die an KI- oder Forschungsprojekten arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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