Kubeflow on AWS Training Course

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na cloudové inženýry a vývojáře, kteří chtějí používat CloudFormation ke správě zdrojů infrastruktury v rámci ekosystému AWS.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte šablony CloudFormation pro automatizaci správy infrastruktury.
• Integrujte stávající zdroje AWS do CloudFormation.
• Použijte StackSets ke správě zásobníků napříč více účty a regiony.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé inženýry AI a datové vědce se středně pokročilou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí zlepšit DeepSeek výkon modelu, minimalizovat latenci a nasadit AI. řešení efektivně využívající moderní MLOps postupy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizujte modely DeepSeek pro efektivitu, přesnost a škálovatelnost.
• Implementujte osvědčené postupy pro MLOps a modelování verzí.
• Nasaďte modely DeepSeek v cloudové a místní infrastruktuře.
• Efektivně monitorujte, udržujte a škálujte řešení AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí integrovat databázi DynamoDB NoSQL do webové aplikace hostované na AWS.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít integrovat data do DynamoDB.
• Integrujte DynamoDB do webových aplikací a mobilních aplikací.
• Přesouvejte data v AWS pomocí služeb AWS.
• Implementujte operace pomocí AWS DAX.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit a spravovat zařízení IoT na AWS.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni vybudovat platformu IoT, která zahrnuje nasazení a správu backendu, brány a zařízení nad AWS.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí instalovat, konfigurovat a spravovat schopnosti AWS IoT Greengrass pro vytváření aplikací pro různá zařízení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni používat AWS IoT Greengrass k vytváření, nasazení, správě, zabezpečení a monitorování aplikací na inteligentních zařízeních.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat AWS Lambda k vytváření a nasazování služeb a aplikací do cloudu, aniž by se museli starat o poskytování spouštěcího prostředí (servery, VM a kontejnery, dostupnost, škálovatelnost, úložiště atd.).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pro provedení funkce nakonfigurujte AWS Lambda.
• Pochopte FaaS (Functions as a Service) a výhody bezserverového vývoje.
• Sestavte, nahrajte a spusťte funkce AWS Lambda.
• Integrujte funkce Lambda s různými zdroji událostí.
• Balíček, nasazení, monitorování a odstraňování problémů s aplikacemi založenými na Lambda.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí používat AWS CloudFormation k automatizaci procesu správy cloudové infrastruktury AWS.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Povolte služby AWS, abyste mohli začít spravovat infrastrukturu.
• Pochopit a aplikovat princip „infrastruktura jako kód“.
• Zlepšete kvalitu a snižte náklady na nasazení infrastruktury.
• Napište AWS CloudFormation šablony pomocí YAML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prohloubit své znalosti DevOps postupů a zefektivnit vývojové procesy pomocí AWS Cloud9.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a nakonfigurujte AWS Cloud9 pro pracovní postupy DevOps.
• Implementujte potrubí kontinuální integrace a kontinuálního dodávání (CI/CD).
• Automatizujte procesy testování, monitorování a nasazení pomocí AWS Cloud9.
• Integrujte služby AWS, jako jsou Lambda, EC2 a S3, do pracovních postupů DevOps.
• Využijte systémy řízení zdrojů jako GitHub nebo GitLab v rámci AWS Cloud9.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří se chtějí naučit efektivně vytvářet, nasazovat a udržovat aplikace bez serveru na AWS Cloud9 a AWS Lambda.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy architektury bez serveru.
• Nastavte AWS Cloud9 pro vývoj aplikací bez serveru.
• Vyvíjejte, testujte a nasazujte aplikace bez serveru pomocí AWS Lambda.
• Integrujte AWS Lambda s dalšími službami AWS, jako je API Gateway a S3.
• Optimalizujte bezserverové aplikace pro výkon a efektivitu nákladů.

Letní:

• Základy architektury a funkcí IoT
• „Věci“, „Sensory“, Internet a mapování mezi obchodními funkcemi IoT
• Nezbytné pro všechny softwarové komponenty IoT – hardware, firmware, middleware, cloud a mobilní aplikace
• Funkce IoT – Fleet Manager, Vizualizace dat, FM a DV založené na SaaS, upozornění/alarm, integrace senzorů, onboarding „věcí“, geo-fencing
• Základy komunikace zařízení IoT s cloudem s MQTT.
• Připojení zařízení IoT k AWS pomocí MQTT (AWS IoT Core).
• Propojení jádra AWS IoT s funkcí AWS Lambda pro výpočet a ukládání dat.
• Propojení Raspberry PI s jádrem AWS IoT a jednoduchá datová komunikace.
• Upozornění a události
• Kalibrace senzoru

Shrnutí:

• Základy architektury a funkcí IoT
• „Věci“, „Sensory“, Internet a mapování mezi obchodními funkcemi IoT
• Nezbytné pro všechny softwarové komponenty IoT – hardware, firmware, middleware, cloud a mobilní aplikace
• Funkce IoT – Fleet Manager, Vizualizace dat, FM a DV založené na SaaS, upozornění/alarm, integrace senzorů, onboarding „věcí“, geo-fencing
• Základy komunikace zařízení IoT s cloudem s MQTT.
• Připojení zařízení IoT k AWS pomocí MQTT (AWS IoT Core).
• Propojení jádra AWS IoT s funkcí AWS Lambda pro výpočet a ukládání dat pomocí DynamoDB.
• Propojení Raspberry PI s jádrem AWS IoT a jednoduchá datová komunikace.
• Používejte Raspberry PI a AWS IoT Core k vytvoření chytrého zařízení.
• Vizualizace dat ze senzorů a komunikace s webovým rozhraním.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit Machine Learning úlohy do cloudu Azure.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubernetes, Kubeflow a další potřebný software v Azure.
• Použijte Azure Kubernetes Service (AKS) ke zjednodušení práce s inicializací clusteru Kubernetes v Azure.
• Vytvořte a nasaďte kanál Kubernetes pro automatizaci a správu modelů ML v produkci.
• Trénujte a nasazujte TensorFlow modely ML na více GPU a paralelně běžících počítačích.
• Využijte další spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec vytváření modelů ML a optimalizovat proces vytváření, sledování a nasazení modelu ML.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte MLflow a související knihovny a rámce ML.
• Oceňujte důležitost sledovatelnosti, reprodukovatelnosti a rozmístitelnosti modelu ML
• Nasaďte modely ML na různé veřejné cloudy, platformy nebo místní servery.
• Škálujte proces nasazení ML tak, aby vyhovoval více uživatelům spolupracujícím na projektu.
• Nastavte centrální registr pro experimentování s modely ML, jejich reprodukci a nasazení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí vyhodnotit přístupy a nástroje, které jsou dnes k dispozici, aby mohli učinit inteligentní rozhodnutí o cestě vpřed při zavádění MLOps v rámci své organizace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte různé MLOps rámce a nástroje.
• Sestavte správný druh týmu se správnými dovednostmi pro konstrukci a podporu MLOps systému.
• Připravte, ověřte a ověřte data pro použití v modelech ML.
• Pochopte součásti ML Pipeline a nástroje potřebné k jeho vytvoření.
• Experimentujte s různými rámcemi strojového učení a servery pro nasazení do produkce.
• Operacionalizujte celý proces Machine Learning tak, aby byl reprodukovatelný a udržitelný.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry strojového učení, kteří chtějí používat Azure Machine Learning a Azure DevOps k usnadnění MLOps postupů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte reprodukovatelné pracovní postupy a modely strojového učení.
• Spravujte životní cyklus strojového učení.
• Sledujte a reportujte historii verzí modelu, aktiva a další.
• Nasaďte modely strojového učení připravené pro produkci kdekoli.