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Schulungsübersicht
Einführung in Google Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: Funktionen und Grenzen
- Erstellung und Verwaltung von Notebooks
- Hardware-Beschleuniger und Runtime-Einstellungen
Python-Programmierung in der Cloud
- Code-Zellen, Markdown und Notebook-Struktur
- Paketinstallation und Umgebungssetup
- Speichern und Versionierung von Notebooks in Google Drive
Datenverarbeitung und Visualisierung
- Laden und Analysieren von Daten aus Dateien, Google Sheets oder APIs
- Verwendung von Pandas, Matplotlib und Seaborn
- Streaming und Visualisierung großer Datensätze
Maschinelles Lernen mit Colab Pro
- Verwendung von Scikit-learn und TensorFlow in Colab
- Modelltraining auf GPU/TPU
- Bewertung und Optimierung der Modellleistung
Arbeit mit Deep-Learning-Frameworks
- Verwendung von PyTorch mit Colab Pro
- Verwaltung von Arbeitsspeicher und Runtime-Ressourcen
- Speichern von Checkpoints und Training Logs
Integration und Kollaboration
- Mounten von Google Drive und Laden geteilter Datensätze
- Kollaboration über geteilte Notebooks
- Export nach GitHub oder PDF zur Verteilung
Leistungsoptimierung und Best Practices
- Verwaltung der Sitzungslebensdauer und Timeouts
- Effiziente Code-Organisation in Notebooks
- Tipps für langlaufende oder produktionsreife Aufgaben
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Jupyter-Notebooks und grundlegender Datenanalyse
- Verständnis gängiger Workflows im maschinellen Lernen
Zielgruppe
- Data Scientists und Analysten
- Ingenieurwesen für maschinelles Lernen
- Python-Entwickler, die an KI- oder Forschungsprojekten arbeiten
14 Stunden