Kubiya AI für Cloud-Operationen Schulung

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten in der Hyperparameter-Optimierung steigern und lernen wollen, wie man Modelle effektiv mit Google Colab einsetzt.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmer:

• Fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow implementieren.
• Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning optimieren.
• Maschinelles Lernen-Modelle in realen Anwendungen unter Verwendung von Google Colab einsetzen.
• In Google Colab große maschinelle-Lern-Projekte koordinieren und verwalten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform aufzubauen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf AWS umfasst.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die AWS IoT Greengrass-Funktionen installieren, konfigurieren und verwalten möchten, um Anwendungen für verschiedene Geräte zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, mit AWS IoT Greengrass Anwendungen auf intelligenten Geräten zu erstellen, bereitzustellen, zu verwalten, zu sichern und zu überwachen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungsumgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren Sie AWS Lambda, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) und die Vorteile der serverlosen Entwicklung zu verstehen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Lambda-basierte Anwendungen zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.

Dieser von einem Lehrkraft geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab lernen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken erstellen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab fortgeschrittene Sehmodelle zu entwickeln.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) unter Verwendung von TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung auszunutzen.
• Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben umsetzen.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen einsetzen.
• Transfer Learning verwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und die Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einrichten und konfigurieren.
• Implementierung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD).
• Automatisieren von Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozessen mit AWS Cloud9.
• Integrieren Sie AWS-Services wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe.
• Verwenden Sie Versionskontrollsysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die lernen möchten, wie man effektiv serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda erstellt, bereitstellt und wartet.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einrichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda entwickeln, testen und bereitstellen.
• Integrieren von AWS Lambda mit anderen AWS-Services wie API Gateway und S3.
• Optimieren Sie serverlose Anwendungen für Leistung und Kosteneffizienz.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Das Wesentliche aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Alarme und Ereignisse
• Sensor-Kalibrierung

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Wesentliche Bestandteile aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung mit DynamoDB.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Praktische Übungen mit Raspberry PI und AWS IoT Core, um ein intelligentes Gerät zu bauen.
• Visualisierung von Sensordaten und Kommunikation mit Webinterface.

Dieser von einem Lehrtrainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die effizient maschinelles Lernen mit dem Google Colab-Framework durchführen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Maschinen-Lernprojekte einrichten und bedienen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen verstehen und anwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn verwenden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
• Supervised und unsupervised Learning-Modelle implementieren.
• Maschinelle Lernalgorithmen effektiv optimieren und bewerten.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.