Kubiya AI dla operacji w chmurze - Plan Szkolenia

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów poziomu zaawansowanego, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę o modelach uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w dostosowywaniu hiperparametrów i nauczyć się, jak efektywnie wdrażać modele przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modelu poprzez dostosowywanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w praktycznych zastosowaniach przy użyciu Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

Szkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrażać urządzenia IoT i zarządzać nimi w AWS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrażanie i zarządzanie backendem, bramą i urządzeniami na AWS.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji dla różnych urządzeń.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać AWS IoT Greengrass do tworzenia, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do tworzenia i wdrażania usług i aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, pamięć masową itp.)

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować AWS Lambda w celu wykonania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Funkcje jako usługa) i zalety rozwoju bezserwerowego.
• Budować, przesyłać i wykonywać funkcje AWS Lambda.
• Integracja funkcji Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakowanie, wdrażanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów z aplikacjami opartymi na Lambda.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do początkujących data scientistów i IT specialistów, którzy chcą poznać podstawy data science za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i nawigować po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zestawami danych.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą bibliotek Python.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia głębokiego za pomocą środowiska Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab dla projektów uczenia głębokiego.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Wdrażać modele uczenia głębokiego za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele uczenia głębokiego.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do uczenia głębokiego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat DevOps praktyk i usprawnić procesy programistyczne za pomocą AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i konfigurować AWS Cloud9 dla DevOps przepływów pracy.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integracja usług AWS, takich jak Lambda, EC2 i S3 z przepływami pracy DevOps.
• Wykorzystanie systemów kontroli źródła, takich jak GitHub lub GitLab w ramach AWS Cloud9.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dowiedzieć się, jak skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe w AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
• Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
• Zintegrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
• Optymalizacja aplikacji serverless pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzenia sensownych i wizualnie przyjemnych wizualizacji danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i nawigować w Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Używać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i jasności.
• Interpretować i przedstawiać dane skutecznie za pomocą narzędzi wizualnych.

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych.
• Połączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Alerty i zdarzenia
• Kalibracja czujników

Streszczenie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne wykorzystanie Raspberry PI i AWS IoT Core do zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem sieciowym.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo, szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i programistów, którzy chcą efektywnie zastosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i nawigować po Google Colab w celach projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumieć i zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego skutecznie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do zaawansowanych data scientistów i deweloperów, którzy chcą zastosować techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) za pomocą Pythona w Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
• Wykonuje analizę sentymentu za pomocą bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracownego rozwoju.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Implementować kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury kontrolne do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje, aby organizować i ponownie używać kodu w efektywny sposób.
• Odkrywać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Python.