Google Colab Tutorial for Beginners | Get Started with Google Colab

Summary

Google Colab, auch bekannt als Caller, ist eine hervorragende Plattform für Einsteiger in künstliche Intelligenz und Data Science. Es bietet vorinstallierte Bibliotheken und Werkzeuge, ermöglicht das Schreiben und Teilen von Python-Code im Browser und ist überall verfügbar. Colab organisiert Projekte in Notebooks, die direkt in Google Drive gespeichert werden. Es unterstützt auch Hardware-Beschleuniger wie GPU und TPU für komplexere AI-Projekte und ermöglicht die Installation zusätzlicher Bibliotheken. Die einfache Freigabe von Code und die Möglichkeit, Notebooks herunterzuladen, machen Colab zu einer beliebten Wahl in der Data-Science-Community.

Takeaways

• 🌐 Google Colab ist eine großartige Plattform zum Einstieg in künstliche Intelligenz und Data Science.
• 💻 Es bietet alles, was du brauchst, mit vorinstallierten Bibliotheken und Werkzeugen, die für dich eingerichtet sind.
• 📱 Du kannst Python-Code direkt in deinem Browser schreiben, ausführen und teilen, ganz ohne Konfiguration.
• 🔗 Mit einem einfachen Link kannst du deinen Code mit anderen teilen.
• 📁 Alles, was du in Colab machst, wird in deinem Google-Konto gespeichert und ist über Google Drive erreichbar.
• 📓 Colab ist wie ein Jupyter-Notebook, das auf Google-Servern gehostet wird, mit zusätzlichen Funktionen.
• 🛠️ Du kannst Code-Zellen erstellen und Python-Code schreiben, der auf Google-Servern und nicht auf deinem Laptop ausgeführt wird.
• 🔀 Du kannst Hardware-Beschleuniger wie GPU oder TPU auswählen, um deine KI- oder Data-Science-Projekte zu beschleunigen.
• 🆓 Google Colab bietet sogar kostenlose Zugriffsmöglichkeiten auf GPUs und TPUs.
• 📚 Die wichtigsten Data-Science- und KI-Bibliotheken sind bereits in Colab vorinstalliert und können mit Import-Anweisungen verwendet werden.
• 🔄 Wenn du eine neue Notebook-Datei erstellen möchtest, kannst du dies über 'Datei' > 'Neues Notebook' tun.

Q & A

Was ist Google Colaboratory und wofür wird es verwendet?

Google Colaboratory, oder kurz 'Colab', ist eine browserbasierte Plattform, die es ermöglicht, Python-Code auszuführen. Sie wird hauptsächlich für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) verwendet, da alle wichtigen Bibliotheken und Tools vorinstalliert sind.

Welche Vorteile bietet Google Colab im Vergleich zur lokalen Entwicklung?

Ein Vorteil von Google Colab ist, dass keine Software installiert oder eingerichtet werden muss. Alle wichtigen Bibliotheken sind vorinstalliert, und der Code wird auf Google-Servern ausgeführt, sodass der Nutzer sofort mit dem Programmieren beginnen kann.

Wie können Nutzer ihre Arbeit in Google Colab speichern und teilen?

Alle Notebooks, die in Google Colab erstellt werden, werden automatisch im Google Drive des Nutzers gespeichert. Die Notebooks können einfach über einen Link geteilt werden, sodass jeder mit einem Internetzugang und einem Google-Konto darauf zugreifen kann.

Was ist eine Zelle in Google Colab und welche Arten von Zellen gibt es?

In Google Colab gibt es zwei Arten von Zellen: Codezellen, in denen Python-Code geschrieben und ausgeführt wird, und Textzellen, in denen Text und Formatierungen wie Bilder, Videos oder Listen verwendet werden können. Letztere nutzen die Markup-Sprache Markdown.

Wie können Hardwarebeschleuniger in Google Colab verwendet werden?

Google Colab bietet die Möglichkeit, Hardwarebeschleuniger wie GPUs und TPUs zu verwenden, um rechenintensive Aufgaben zu beschleunigen. Diese Beschleuniger können über die Option 'Runtime' und 'Change runtime type' aktiviert werden.

Wann sollte ein Hardwarebeschleuniger verwendet werden?

Für einfache Python- oder maschinelle Lernmodelle reicht oft ein CPU aus. Für größere und komplexere Modelle ist der Einsatz einer GPU oder TPU ratsam, da diese die Berechnungen erheblich beschleunigen.

Was passiert, wenn ein Notebook in Google Colab längere Zeit inaktiv ist?

Wenn ein Notebook längere Zeit nicht verwendet wird, wird es von den Google-Servern getrennt, um Ressourcen zu sparen. Der Code bleibt jedoch gespeichert und das Notebook kann jederzeit erneut verbunden und der Code wieder ausgeführt werden.

Wie können zusätzliche Bibliotheken in Google Colab installiert werden?

Um eine Bibliothek zu installieren, die nicht standardmäßig in Google Colab enthalten ist, kann der Code mit einem Ausrufezeichen (!) vor dem Befehl 'pip install' ausgeführt werden. Zum Beispiel: '!pip install libraryname'.

Welche Dateiformate unterstützt Google Colab zum Speichern von Notebooks?

Google Colab speichert Notebooks standardmäßig im IPYNB-Format, das auch von Jupyter Notebooks verwendet wird. Es gibt jedoch auch die Möglichkeit, Notebooks als Python-Dateien (.py) herunterzuladen.

Warum ist Google Colab besonders bei der KI- und Datenwissenschaftsgemeinschaft beliebt?

Google Colab ist aufgrund seiner Einfachheit, der vorinstallierten Bibliotheken und der Möglichkeit, leistungsstarke Hardware wie GPUs und TPUs kostenlos zu nutzen, besonders bei KI- und Datenwissenschaftlern beliebt. Zudem lassen sich Notebooks einfach teilen und kollaborativ bearbeiten.

Outlines

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💻 Einführung in Google Colab

Google Colab, auch bekannt als Colab, ist eine hervorragende Plattform für Einsteiger in die Welt der künstlichen Intelligenz und Data Science. Es bietet alles, was man für den Einstieg benötigt, einschließlich vorinstallierter und vorkonfigurierter Hauptbibliotheken und Tools. Colab ermöglicht es, Python-Code im Browser zu schreiben, auszuführen und zu teilen, ohne jegliche Konfiguration. Der Code wird auf Google-Servern und nicht lokal auf dem eigenen Laptop ausgeführt. Colab ist auch mit Jupyter Notebooks vergleichbar, bietet aber zusätzliche Funktionen, die es in der Data Science- und KI-Community beliebt machen. Die Notebooks sind in Google Drive gespeichert und können problemlos geteilt werden.

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🔄 Hardware-Akzelerierer in Google Colab

In Google Colab können Benutzer zwischen verschiedenen Servertypen wählen, einschließlich CPU, GPU und TPU. Während CPU standardmäßig zur Verfügung steht, können GPU und TPU angefordert werden, um die Berechnungsleistung für komplexere KI- oder Data Science-Projekte zu erhöhen. TPU (Tensor Processing Unit) ist speziell für die Beschleunigung von KI-Code konzipiert. Colab ermöglicht es, alle wichtigen Data Science- und KI-Bibliotheken und -Tools direkt über Import-Anweisungen zu verwenden, da sie vorinstalliert sind. Zusätzlich können mit einem Ausrufezeichen neue Bibliotheken installiert werden.

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📚 Nützliche Funktionen von Google Colab

Google Colab ermöglicht es, Code in Notebooks zu schreiben, die in Google Drive gespeichert und geteilt werden können. Die Plattform unterstützt die Verwendung von Code- und Textzellen, wobei后者 zur Erklärung von Code oder zum Einbinden von Bildern und Videos verwendet werden kann. Die Verwendung von Hardware-Akzelerierern wie GPU und TPU ist für die Verarbeitung großer KI- oder Data Science-Modelle von Vorteil. Colab ist eine ideale Umgebung zum Erlernen und Anwenden von Data Science- und KI-Bibliotheken wie TensorFlow, NumPy, pandas, Matplotlib und PyTorch. Die Plattform ist auch dafür bekannt, dass sie es ermöglicht, Tutorials und Projekte problemlos zu teilen und zu speichern.

Keywords

💡Google Colab

Google Colab ist eine Cloud-Plattform, die es ermöglicht, Python-Code direkt in einem Browser zu schreiben und auszuführen. Es ist eine Art Jupyter Notebook, das auf Google-Servern gehostet wird und ist populär, da es viele Vorteile für Data Science und künstliche Intelligenz bietet. Im Video wird Google Colab als einfacher Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz und Data Science präsentiert, da es alle wichtigen Bibliotheken und Werkzeuge bereits vorinstalliert und eingerichtet hat.

💡Data Science

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden und Systeme aus Statistik, Informatik und Domänenwissen verwendet, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Im Kontext des Videos bezieht sich Data Science auf die Verwendung von Google Colab, um Analysen durchzuführen und Daten zu visualisieren, wobei vorinstallierte Bibliotheken wie Pandas und NumPy verwendet werden können.

💡Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (AI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von intelligenten Systemen beschäftigt, die ähnliche Aufgaben wie ein Mensch ausführen können. Im Video wird Google Colab als Werkzeug vorgestellt, das für die Entwicklung und den Einsatz von AI-Anwendungen nützlich ist, insbesondere durch die Verwendung von Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.

💡Jupyter Notebook

Ein Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die interaktive Data Science und Machine Learning-Notebooks ermöglicht. Es ermöglicht die Kombination von Live-Code, Equations, Visualisierungen und ausführlichem Text. Im Video wird Google Colab als eine Art Jupyter Notebook beschrieben, das auf Google-Servern gehostet wird und zusätzliche Funktionen bietet.

💡Hardware-Beschleuniger

Hardware-Beschleuniger wie GPU (Grafikprozessoren) oder TPU (Tensor Processing Units) sind spezielle Hardwarekomponenten, die die Berechnungsleistung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning verbessern können. Im Video wird erwähnt, dass Google Colab die Möglichkeit bietet, Hardware-Beschleuniger wie GPUs oder TPUs zu verwenden, um die Leistung von AI-Code zu erhöhen.

💡Code-Zelle

Eine Code-Zelle ist eine spezielle Art von Zelle in Jupyter Notebooks und Google Colab, in der Python-Code geschrieben und ausgeführt werden kann. Im Video wird gezeigt, wie man Code-Zellen erstellt und wie man Python-Code in diesen Zellen schreibt und ausführt.

💡Text-Zelle

Eine Text-Zelle ist eine Zelle in Jupyter Notebooks und Google Colab, in der Text, Mathe-Formeln und sogar Markdown-Inhalte erstellt werden können. Im Video wird erklärt, dass Text-Zellen verwendet werden können, um Erklärungen zu geben oder Bilder und Videos zu verwenden, um den Code besser zu erklären.

💡Markdown

Markdown ist eine einfache Auszeichnungssprache, die zum Schreiben von Textdateien verwendet wird, die aus einfachem Text und kleinen Abstandscodes bestehen, die Ausgabeformatierer wie der von Google Colab interpretieren können. Im Video wird erwähnt, dass man in Text-Zellen Markdown verwenden kann, um Text zu formatieren und Inhalte wie Bilder oder Listen zu erstellen.

💡Runtime

Der Runtime-Typ in Google Colab bezieht sich auf die Art der Hardware, auf der der Code ausgeführt wird. Im Video wird gezeigt, wie man den Runtime-Typ von CPU zu GPU oder TPU wechseln kann, um die Leistung des Codes zu erhöhen.

💡Libraries

Bibliotheken sind Sammlungen von Code, die spezifische Funktionen oder Operationen kapseln und die Wiederverwendung von Code ermöglichen. Im Video wird erwähnt, dass Google Colab viele wichtige Data Science- und AI-Bibliotheken wie TensorFlow, NumPy, Pandas und Matplotlib vorinstalliert hat, die direkt importiert und verwendet werden können.

Highlights

Google Colaboratory, or Colab, is an excellent starting point for artificial intelligence and data science.

All major libraries and tools are pre-installed and pre-set up in Colab.

You can start coding data science and AI without installing any software.

Colab allows you to write, run, and share Python code in your browser.

You can access Colab from any device without configuration.

Your work in Colab is saved under your Google account and can be accessed like Google Drive files.

Colab is essentially a Jupyter notebook hosted on Google servers with additional features.

Everything in Colab is organized under notebooks.

You can create a new notebook to start working on your projects.

It's helpful to rename your notebooks for better organization.

Colab executes code on Google servers, not on your local machine.

You can run code cells using the play button or keyboard shortcuts.

There are two types of cells in Colab: code cells and text cells.

Text cells allow you to write in Markdown, which supports rich text formatting.

Colab offers the option to use hardware accelerators like GPUs and TPUs for free.

Notebooks will disconnect from Google servers after being idle for a while to save resources.

TPUs are designed for accelerating AI code and are accessible in Colab.

Colab comes with pre-installed major data science and AI libraries.

You can install additional libraries in Colab using an exclamation mark prefix.

Colab notebooks can be saved to your Google Drive and shared with others.

Colab is popular for sharing tutorials due to its ease of accessibility and shareability.

Notebooks are in .ipnb format, which is ideal for data science and machine learning.

This tutorial covers everything you need to get started with Google Colab.

Transcripts

google collaboratory or caller for short

is the best way to get started with

artificial intelligence and data science

everything you need all the major

libraries and tools are already

pre-installed for you and pre-set up for

you

so by the time it takes you to search

how to install another software you can

already be

get up and running coding your data

science and artificial intelligence code

with google call up you can

write run and share python code in your

browser and this allows you to get

started from your phone tablet or laptop

without any configuration and you can

immediately share your code with anyone

with a simple link

and everything you do in call app will

be saved under your google account so

you can

access them share them just like the

rest of your files under your google

drive if you are familiar with the

jupyter notebooks google collab is

essentially

a jupiter notebook hosted on google

servers with additional functionalities

that makes it especially popular among

data science artificial intelligence

communities

so without further ado let's go ahead

and get started with call up so first

thing you want to do

is to search for google call up and it

should be the one that says

callup.research.google.com let's go into

that

so the very first thing you should know

about google call up is that everything

is organized under notebooks so first

thing you see when you come to the

website

are basically your recent notebooks and

the first one you will see will probably

be the welcome to collaborator notebook

so to get started first thing you want

to do is to go ahead and create a new

notebook

so the first time you open a collab

notebook it will name it for you

with untitled 0 in this case it is 3 for

me

and one thing you want to do is to

rename this notebook so that it's more

meaningful to us it can be something

like

collab intro tutorial since many times

you'll be working

with multiple notebooks at a time it can

be really helpful to appropriately name

your notebooks so if you come back to it

months after writing it it will be

descriptive

and much easier for you to know what

what you were doing in that notebook and

everything i do in this notebook will be

saved to my google drive under my google

account so when first we take a look

at google call up the first thing we

will see and the major thing we will see

is

something called a code cell and a play

button we can go ahead and write some

python code here and it will be executed

not on our laptop

but it will be run on google servers and

currently we are not connected at

servers

but we don't have to click here to be

connected but instead

usually what you want to do is to write

some code here and it will be

automatically connect to google servers

so let's write a simple python code

now there are a couple ways i can run

this code first one and the default one

is to click on display button

and we just ran our first python code

usually you'll want to use

keyboard shortcuts and the shortcut to

run a single cell

is command enter which does the same

thing as clicking on that play button

but most of the time chances are you'll

want to run a call cell

and create a new call cell under it so

you can keep coding to do that

we will use shift enter

which i just did notice that there are

two type of cells

i can create one of them is a code cell

and this is where we write our code

another one is a text cell so although

it says text cell

text is not the only thing we can write

here once you write some text

using the icons above we can turn it

into bold

italic title as well as other features

such as

images or videos lists and bullet points

and there's actually even a language for

that called

markdown language and as you're getting

started with collab it's not necessary

to learn

markdown language but if you are

interested you can do that

especially later on in your artificial

intelligence or data science journey

for now what you should know is that we

can create code cells that are modular

and we can also

use text cells to make more explanations

or display images that will be helpful

and maybe explain our code better with

some rich text formats so when we write

code inside

code cells we said that it's not running

in our own laptop but

it's running at google servers and there

are actually three types of servers that

google can allocate to us

and we can change it from here if you go

to runtime and

change runtime type you will see that

you have the option to have a hardware

accelerator right now by default you are

not given a hardware accelerator but if

you need one

it's possible to have either a gpu or a

tpu

so why would you need them if you're

just getting started and writing python

code or

simple machine learning code that runs

fast enough most likely you'll be fine

with the default version

which has no hardware accelerator

meaning that it will run

on cpus but as your artificial

intelligence code gets larger and more

complex as you do more operations that

operations you make will take more time

and you'll want to use some kind of

hardware accelerator

and the most common hardware accelerator

is a gpu

and we have access to free gpus within

collapse

one thing you will notice is that when

you change the hardware accelerator type

from num to gpu

or a tpu it will basically tell you that

if you don't need a hardware accelerator

do not use a hardware accelerator

and this way google can allocate its

gpus or tpus

to people who need more computational

power for now i'm just writing simple

python code so i can change it to none

one thing you should know is that when

you leave your notebook unused for hours

your notebook will be disconnected from

google servers to more efficiently

allocate

its resources but do not worry when that

happens all of your code will be

still safe and nothing changes on them

but you will need to rerun your code and

to do that you can also do it from

runtime

and run all so we talked about cpus and

gpus that you can connect to

but there's also another one which we

can access from

change runtime type and hardware

accelerator and that was

tpu and tpus are tensor processing units

and do not be scared by the name these

are basically processing

units or processing chips that are

specifically designed

for significantly accelerating

artificial intelligence code

and we also have free access to them

from cola

and this can be especially useful if you

have larger machine learning models

or artificial intelligence models but if

you are using

a smaller model you will be most likely

fine with a gpu

or none hardware accelerator

so until now we just seen python code

but we didn't see anything about data

science machine learning or

artificial intelligence code but one of

the major advantages of using google

colab is that you can't only code python

code in the browser

but all of the major data science and

artificial intelligence libraries and

tools come already

pre-installed in collab and we can start

using them

with import statements such as

so in order to use tensorflow numpy

pandas

matbaltip and pytorch and many more of

them since they're already pre-installed

for us we can

start using them with these import

statements and if you want we can also

check their versions and as you can see

we're using the latest versions

of the libraries such as using

tensorflow 2.4

which is the latest one as of right now

and if you're not familiar with

any of these do not worry as you get

started with colab it will be much

easier to

learn them as you're coding them so as

you are getting started you are not

required to know what this code does or

whether these libraries are about and

you can learn them one video at a time

and every now and then you will want to

use libraries

that are not inside collab and when you

want to do that you will want to

prefix your code with an exclamation

mark

and with that you can install other

libraries to call up as well

and when you want to use them you can

start using them with

import statements as well so as you are

working within a notebook

if you want to create a new notebook you

can do that from file

and new notebook and similar notebook

actions such as opening the existing

ones

you can also do them from here as well a

lot of the times

many of the machine learning data

science or

artificial intelligence codes are

written in collab and

when you're learning from them one thing

you want to do is to save a copy

in drive and when you save a copy and

drive you can have a copy of the

tutorial

and save it under your google drive as

well

and if i do that i will have all the

code from that previous notebook

except in this one i'm not connected

which i can connect in a second as well

and i will have this title change

to a copy of follow-up intro tutorial

from collab info tutorial and if i wanna

run this code you can either run that

code

cell by cell or you can

run that from runtime and run all

which will run all the cells

sequentially

and that's one of the reason why collab

is so popular among

data science and machine learning

communities and you can find ldap

tutorials

are written in collab for ease of

shareability because you can literally

share them with a single

link and everyone that has an internet

connection and the google account

can have access to that code and run

them themselves

as well as modifying it

and if you want to download the notebook

you can also do that from here

under file you can go download this

notebook as a ipnb file

which is what we are using here and you

can also download it as a python file

one thing you should know is that

currently we're working with the ipad b

file and this is the same file format

that you use in jupyter notebooks

and ipamb files are more popular with

data science and machine learning

because they have additional

capabilities on top of python files some

of those features

are called cells which you can save your

outputs of the code cells

you can also change the order of the

code cells more easily

from these up or down arrows you can

delete them

comment them and they're overall in a

more modular structure

that are a better fit for data science

and machine learning code so these were

everything you needed to get started

with google collab

as you just have seen you can just

search for google call up

and get coding within seconds without

any setup

and everything you do will be saved

under your google account and you can

reach them from your google drive

and share them with a single link so

this was it for this tutorial

if you learned better by reading by the

way i also have this tutorial in article

format as well

and i will make sure to put a link to it

in the description box with that i hope

you got some value out of this video if

you want to see more machine learning

and artificial intelligence tutorials

make sure to like and subscribe and i

will see you next time