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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