Google Colab 學習地圖

Google Colab 教學:從入門到進階的完整學習地圖 (2024 最新)

這份學習地圖將 Colab 的學習分為幾個主要階段,每個階段包含關鍵概念和技能:

階段一:Colab 入門與基礎

Colab 簡介與環境設定:

  • 什麼是 Google Colab?它與 Jupyter Notebook 有什麼關係?
  • Colab 的優勢:免費 GPU/TPU、雲端運算、方便分享。
  • 建立、儲存、開啟 Colab 筆記本 (.ipynb)。
  • 介面導覽:Cell (程式碼 Cell、Markdown Cell)、工具列、選單。
  • 基本操作:執行 Cell、新增/刪除 Cell、移動 Cell、快捷鍵。

Python 基礎:

Markdown 語法 (用於筆記本的文字格式):

  • 標題 (#, ##, ###...)
  • 粗體、斜體、刪除線。
  • 清單 (有序、無序)。
  • 連結、圖片。
  • 程式碼區塊。
  • 表格。

與 Google Drive 整合

  • 掛載 Google Drive (drive.mount())。
  • 讀取、寫入 Google Drive 上的檔案。
  • 路徑操作。

階段二:Colab 進階功能與應用

硬體加速器 (GPU/TPU):

  • 了解 GPU 和 TPU 的作用。
  • 如何切換執行階段類型 (Runtime type)。
  • 驗證 GPU/TPU 是否啟用。
  • nvidia-smi 指令 (查看 GPU 狀態)。

安裝外部套件:

  • 使用 !pip install!apt-get install
  • 安裝特定版本的套件。
  • 管理相依性。

檔案上傳與下載:

  • 使用 Colab 介面上傳。
  • 使用程式碼上傳 (files.upload())。
  • 下載檔案 (files.download())。

Colab 表單 (Forms):

  • 建立互動式介面。
  • 使用 @param 標籤定義表單元素 (文字輸入、下拉選單、滑桿等)。
  • 獲取表單輸入值。

Colab 程式碼片段 (Code Snippets):

  • 使用內建的程式碼片段。
  • 建立自訂的程式碼片段。

與外部服務互動:

  • 連接資料庫。
  • 使用 API (例如 Google Sheets API, Google Cloud APIs)。

Colab Pro / Colab Pro+

  • 了解付費方案的優點, 例如更長的執行時間、更快的GPU等等。

階段三:資料科學與機器學習應用

資料處理與分析 (Pandas, NumPy):

  • Pandas DataFrame 操作。
  • 資料清理、轉換、聚合。
  • NumPy 陣列運算。

資料視覺化 (Matplotlib, Seaborn):

  • 繪製各種圖表 (折線圖、長條圖、散佈圖、直方圖等)。
  • 自訂圖表樣式。

機器學習 (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch):

  • 模型訓練與評估。
  • 超參數調整。
  • 模型儲存與載入。
  • 深度學習框架的基本使用。

版本控制(Git/Github)

  • 了解如何利用版本控制來追蹤Colab筆記本的改變。

學習資源

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