MinIO Cloud Storage Stack - 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji na różne urządzenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli korzystać z AWS IoT Greengrass do budowania, 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących data scientistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy data science przy użyciu Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zbiorami danych.
• Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.

Google Colab Pro to środowisko oparte na chmurze do skalowalnego programowania w Pythonie, oferujące wydajne procesory graficzne (GPU), dłuższe czasy działania i więcej pamięci dla wymagających zadań związanych z AI i nauką o danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników Pythona na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Google Colab Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy badawczej w potężnym interfejsie notatnika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać notatnikami Python w chmurze za pomocą Colab Pro.
• Korzystać z GPU i TPU do przyspieszenia obliczeń.
• Optymalizować przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym za pomocą popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych w projektach współpracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Korzystać z Google Colab do skalowalnego i wydajnego rozwoju modeli w chmurze.
• Wdrażać techniki przetwarzania obrazów do zadań związanych z wizją komputerową.
• Wdrażać modele wizji komputerowej do rzeczywistych zastosowań.
• Używać transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoje zrozumienie praktyk DevOps i usprawnić procesy rozwoju przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać AWS Cloud9 do przepływów pracy DevOps.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integrować usługi AWS, takie jak Lambda, EC2 i S3, w przepływach pracy DevOps.
• Wykorzystywać systemy kontroli źródła, takie jak GitHub lub GitLab, w ramach AWS Cloud9.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe na AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• “Rzeczy”, “Czujniki”, Internet oraz mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, SaaSowy menedżer floty i wizualizacja, alerty/alarmy, onboardowanie czujników, onboardowanie “rzeczy”, geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Alerty i zdarzenia
• Kalibracja czujników

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• “Rzeczy”, “Czujniki”, Internet oraz mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT – sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT – zarządzanie flotą, wizualizacja danych, SaaS oparte na FM i DV, alerty/alarmy, onboardowanie czujników, onboardowanie “rzeczy”, geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne ćwiczenia z Raspberry PI i AWS IoT Core w celu zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem internetowym.