Navrhování strategie suverénního cloudu: Řízení, architektura a plánování ukončení Počítačový Kurz

Toto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si přejí rozšířit své znalosti modelů strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se, jak efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat pokročilé modely strojového učení pomocí populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizovat výkon modelu prostřednictvím optimalizace hyperparametrů.
• Nasazovat modely strojového učení ve skutečných aplikacích pomocí Google Colab.
• Spolupracovat a spravovat velké projekty strojového učení v Google Colab.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky a pracovníky zdravotnictví, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Používat AI pro prediktivní modelování v datách zdravotnictví.
• Analyzovat lékařské obrázky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumat etické aspekty v řešeních zdravotnictví založených na AI.

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.

Tento instruktážní živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování velkých dat a analytiku.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro velká data pomocí Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovat a analyzovat výrazné datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data ve spolupracovném prostředí.
• Integrace Apache Spark se cloudovými nástroji.

Tato instruktorem vedena živá školení v České republice (online nebo na místě) je určená začínajícím data scientištkám a IT profesionálům, kteří chtějí naučit se základy data science pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v Google Colab.
• Psát a spouštět základní Python kód.
• Importovat a spravovat datové soubory.
• Vytvářet vizualizace pomocí Python knihoven.

Google Colab Pro je cloudové prostředí pro měřitelný vývoj v Pythonu, které nabízí vysokovýkonnostní GPU, delší časy běhu a více paměti pro náročné pracovní postupy AI a datových věd.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřena na uživatelů Pythonu střední úrovně, kteří chtějí Google Colab Pro použít pro strojové učení, zpracování dat a spolupracující výzkum v silném prostředí notebooku.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a spravovat cloudové Python notebooky pomocí Colab Pro.
• Přistupovat k GPU a TPU pro akcelerovaný výpočet.
• Optimalizovat pracovní postupy strojového učení pomocí populárních knihoven (např. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrovat se Službou Google Drive a externími zdroji dat pro spolupracující projekty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praktického procvičování.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

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.

Tento instruktorův přímý živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající datové vědce, kteří chtějí naučit se vytvářet významné a vizuálně působivé datové vizualizace.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v Google Colab pro datovou vizualizaci.
• Vytvářet různé typy grafů pomocí Matplotlibu.
• Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
• Vlastněnit grafy na zlepšení prezentace a jasnosti.
• Efektivně interpretovat a prezentovat data pomocí vizuálních nástrojů.

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.