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Programa do Curso
Introdução ao Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: recursos e limitações
- Criando e gerenciando notebooks
- Aceleradores de hardware e configurações de runtime
Desenvolvimento em Python na Nuvem
- Células de código, markdown e estrutura do notebook
- Instalação de pacotes e configuração do ambiente
- Salvando e versionando notebooks no Google Drive
Processamento e Visualização de Dados
- Carregando e analisando dados de arquivos, Google Sheets ou APIs
- Utilizando Pandas, Matplotlib e Seaborn
- Transmissão e visualização de conjuntos de dados grandes
Machine Learning com Colab Pro
- Usando Scikit-learn e TensorFlow no Colab
- Treinamento de modelos em GPUs/TPU
- Avaliando e ajustando o desempenho do modelo
Trabalhando com Frameworks Deep Learning
- Usando PyTorch com Colab Pro
- Gerenciamento de memória e recursos do runtime
- Salvando checkpoints e logs de treinamento
Integração e Colaboração
- Montagem do Google Drive e carregamento de conjuntos de dados compartilhados
- Colaboração através de notebooks compartilhados
- Exportando para HTML ou PDF para distribuição
Otimização de Desempenho e Melhores Práticas
- Gerenciamento da vida útil da sessão e timeouts
- Organização eficiente do código nos notebooks
- Dicas para tarefas de longa duração ou em nível de produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com Jupyter notebooks e análise de dados básica
- Compreensão dos fluxos de trabalho comuns de aprendizagem de máquina
Público-Alvo
- Cientistas de dados e analistas
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Desenvolvedores Python trabalhando em projetos de IA ou pesquisa
14 Horas