Google Colab Pro: Scalable Python and AI Workflows in the Cloud

• 具备Python编程经验
• 熟悉Jupyter Notebook和基础数据分析
• 了解常见的机器学习工作流程

受众

• 数据科学家和分析师
• 机器学习工程师
• 从事AI或研究项目的Python开发者

Google Colab Pro 是一个基于云端的环境，专为可扩展的 Python 开发设计，提供高性能的 GPU、更长的运行时间以及更大的记忆体，以应对高需求的 AI 和数据科学工作负载。

此讲师主导的培训（线上或线下）面向中级 Python 用户，他们希望使用 Google Colab Pro 在强大的笔记本界面中进行机器学习、数据处理和协作研究。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Colab Pro 设置和管理基于云端的 Python 笔记本。
• Access GPU 和 TPU 以加速计算。
• 使用流行的库（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）简化机器学习工作流程。
• 与 Google Drive 和外部数据源集成，以进行协作项目。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

Google Colab Pro 简介

• Colab 与 Colab Pro：功能与限制
• 创建和管理笔记本
• 硬体加速器和运行时设置

Python Programming 在云端

• 代码单元、Markdown 和笔记本结构
• 套件安装与环境设置
• 在 Google Drive 中保存和版本控制笔记本

数据处理与可视化

• 从文件、Google Sheets 或 API 加载和分析数据
• 使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn
• 流式处理和可视化大型数据集

Machine Learning 与 Colab Pro

• 在 Colab 中使用 Scikit-learn 和 TensorFlow
• 在 GPU/TPU 上训练模型
• 评估和调校模型性能

使用 Deep Learning 框架

• 在 Colab Pro 中使用 PyTorch
• 管理内存和运行时资源
• 保存检查点和训练日志

整合与 Collaboration

• 挂载 Google Drive 并加载共享数据集
• 通过共享笔记本进行协作
• 汇出至 GitHub 或 PDF 以进行分发

性能优化与最佳实践

• 管理会话生命周期和超时
• 笔记本中的高效代码组织
• 长时间运行或生产级任务的技巧

总结与下一步