Amazon Web Services (AWS) SageMaker Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik egy DynamoDB NoSQL adatbázist szeretnének integrálni egy AWS-en tárolt webalkalmazásba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatok DynamoDB-be való integrálásának megkezdéséhez.
• Integrálja a DynamoDB-t webes és mobilalkalmazásokba.
• Adatok áthelyezése AWS-ben az AWS-szolgáltatásokkal.
• Végezzen műveleteket az AWS DAX segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék az AWS CloudFormation segítségével automatizálni az AWS felhőinfrastruktúra kezelési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az infrastruktúra kezelésének megkezdéséhez engedélyezze az AWS-szolgáltatásokat.
• Értse és alkalmazza az „infrastruktúra mint kód” elvét.
• Javítsa a minőséget és csökkentse az infrastruktúra kiépítésének költségeit.
• Írjon AWS CloudFormation sablonokat YAML használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a felhőmérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a CloudFormation segítségével kívánják kezelni az infrastrukturális erőforrásokat az AWS-ökoszisztémán belül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg CloudFormation sablonokat az infrastruktúra-kezelés automatizálásához.
• Integrálja a meglévő AWS-erőforrásokat a CloudFormation-ba.
• A StackSets segítségével több fiókon és régión keresztül kezelheti a halmokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT-eszközöket szeretnének telepíteni és kezelni az AWS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT-platformot felépíteni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök telepítését és kezelését az AWS-n felül.

Summery:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Alerts and events
• Sensor calibration

Summary:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
• Sensor data visualization and communication with web interface.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni AWS IoT Greengrass képességeket, hogy alkalmazásokat hozzanak létre különféle eszközökhöz.

A képzés végére a résztvevők a AWS IoT Greengrass segítségével intelligens eszközökön alkalmazásokat építhetnek, telepíthetnek, kezelhetnek, biztosíthatnak és figyelhetnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a AWS Lambda segítségével szeretnének szolgáltatásokat és alkalmazásokat felépíteni és telepíteni a felhőbe anélkül, hogy a végrehajtási környezet (kiszolgálók, Virtuális gépek és tárolók, elérhetőség, méretezhetőség, tárolás stb.).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálja a AWS Lambda-t egy függvény végrehajtásához.
• Ismerje meg a FaaS-t (Functions as a Service) és a szerver nélküli fejlesztés előnyeit.
• Építs fel, tölts fel és hajts végre AWS Lambda függvényeket.
• Integrálja a lambda-funkciókat különböző eseményforrásokkal.
• Lambda alapú alkalmazások becsomagolása, üzembe helyezése, figyelése és hibaelhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik AWS Lambda alkalmazásokat és szolgáltatásokat kívánnak integrálni más szolgáltatásokkal (API Gateway, Kinesis Streams stb.). A képzés bemutatja, hogyan használható a böngésző alapú AWS Cloud9 IDE szoftverek együttműködésben történő fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesszen közösen funkciókat, alkalmazásokat és szolgáltatásokat az AWS Cloud9 IDE használatával.
• Integrálja a AWS Lambda funkciókat más AWS szolgáltatásokkal.
• API-k létrehozása és kezelése.
• Állítson be egy AWS Lambda funkciót a valós idejű streaming adatok olvasásához és feldolgozásához.
• Folyamatos integrációs folyamat létrehozása és kezelése AWS Lambda funkciók és alkalmazások létrehozásához, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a gépi tanulással foglalkozó szakembereknek szól, akik szeretnék a Auto-sklearn segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Építsen rendkívül pontos gépi tanulási modelleket, miközben megkerüli a különböző modellek kiválasztásának, betanításának és tesztelésének unalmasabb feladatait.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé technikai személyeknek szól, akik az Auto-Keras segítségével automatizálják a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Automatikusan keresse meg a legjobb paramétereket a mély tanulási modellekhez.
• Építsen nagyon pontos gépi tanulási modelleket.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és számítógépes látáskutatóknak szól, akik a Stable Diffusion segítségével szeretnék kiváló minőségű képeket készíteni különféle felhasználási esetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg a Stable Diffusion alapelveit, és hogyan működik a képalkotás során. Építsen és képezzen Stable Diffusion modelleket képgenerálási feladatokhoz. Alkalmazza a Stable Diffusion-t különféle képgenerálási forgatókönyvekre, mint például a befestés, az outpainting és a kép-kép fordítás. Optimalizálja Stable Diffusion modell teljesítményét és stabilitását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, mély tanulással foglalkozó kutatóknak és számítógépes látásszakértőknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat és készségeiket a mélytanulásban. szöveg-kép létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg a fejlett mély tanulási architektúrákat és technikákat a szövegből képpé generáláshoz. Valósítson meg összetett modelleket és optimalizálásokat a kiváló minőségű képszintézis érdekében. Optimalizálja a teljesítményt és a méretezhetőséget nagy adatkészletekhez és összetett modellekhez. Hangolja be a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény és általánosítás érdekében. Integrálja a Stable Diffusion-t más mély tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a biológusoknak szól, akik szeretnék megérteni AlphaFold működését, és AlphaFold modelleket kívánnak útmutatóként használni kísérleti tanulmányaik során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AlphaFold alapelveit.
• Ismerje meg, hogyan működik AlphaFold.
• Tanulja meg, hogyan kell értelmezni AlphaFold előrejelzéseket és eredményeket.