Διαχείριση Nutanix Acropolis Hypervisor (AHV) Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους για μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τα δεξιότητά τους στη ρύθμιση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν ορθά τα μοντέλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλατφόρμες όπως η Scikit-learn και η TensorFlow.
• Βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων μέσω ρύθμισης υπερπαραμέτρων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλου όγκου σχέδια μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν και να διαχειριστούν συσκευές IoT σε AWS.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να δημιουργήσουν μια πλατφόρμα IoT που περιλαμβάνει την ανάπτυξη και τη διαχείριση ενός backend, μιας πύλης και συσκευών πάνω από το AWS.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να διαμορφώσουν και να διαχειριστούν τις AWS IoT δυνατότητες του Greengrass για τη δημιουργία εφαρμογών για διάφορες συσκευές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να χρησιμοποιούν το AWS IoT Greengrass για την κατασκευή, την ανάπτυξη, τη διαχείριση, την ασφάλεια και την παρακολούθηση εφαρμογών σε έξυπνες συσκευές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή απομακρυσμένα) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Lambda για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν υπηρεσίες και εφαρμογές στο cloud, χωρίς να χρειάζεται να ανησυχούν για την παροχή του περιβάλλοντος εκτέλεσης (διακομιστές, VM και κοντέινερ, διαθεσιμότητα, επεκτασιμότητα, αποθήκευση κ.λπ.).

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Διαμορφώστε το AWS Lambda για να εκτελέσετε μια λειτουργία.
• Κατανοήστε το FaaS (Λειτουργίες ως Υπηρεσία) και τα πλεονεκτήματα της ανάπτυξης χωρίς διακομιστή.
• Δημιουργία, αποστολή και εκτέλεση συναρτήσεων AWS Lambda.
• Ενσωματώστε τις λειτουργίες Lambda με διαφορετικές πηγές συμβάντων.
• Συσκευασία, ανάπτυξη, παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων εφαρμογών που βασίζονται στο Lambda.

Αυτή η καθοδήγηση με εκπαιδευτικό (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοχεία της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρύθμισουν και να πλοηγούνται στο Google Colab.
• Να γράφουν και να εκτελούν βασικό Python code.
• Να εισάγουν και να χειρίζονται datasets.
• Να δημιουργούν visualization χρησιμοποιώντας Python libraries.

Αυτή η διδασκαλία υπό επιβλέψη καθηγητών, δια ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του υψηλότερου επιπέδου που επιθυμούν να βαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να αναδιευθύνουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίπλοκων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν δίκτυα τυχαίων ενδεικτών (CNNs) με TensorFlow.
• Να χρησιμοποιήσουν Google Colab για ανάπτυξη κλωβώδων και αποδοτικών μοντέλων σε πλαίσιο νεφέλης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιήσουν μεταφορά μάθησης (transfer learning) για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων CNN.
• Να οπτικοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα μοντέλων κατηγοριοποίησης εικόνας.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη που γίνεται ζωντανά (online ή σε υπερβολικό) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε δεδηλωμένους επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων και αναπτυκτών που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιά μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και διαδραματίσουν Google Colab για προγράμματα βαθιάς μάθησης.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη στοιχεία των νευρωνικών δικτύων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Κατευθύνουν και αξιολογήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιούν τις προεπιλεγμένες λειτουργίες του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τις DevOps πρακτικές και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το AWS Cloud9 για ροές εργασίας DevOps.
• Υλοποίηση αγωγών συνεχούς ενοποίησης και συνεχούς παράδοσης (CI/CD).
• Αυτοματοποιήστε τις διαδικασίες δοκιμών, παρακολούθησης και ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.
• Ενσωματώστε υπηρεσίες AWS όπως το Lambda, το EC2 και το S3 στις ροές εργασίας DevOps.
• Χρησιμοποιήστε συστήματα ελέγχου πηγής όπως το GitHub ή το GitLab στο AWS Cloud9.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διατηρούν αποτελεσματικά εφαρμογές χωρίς διακομιστή στο AWS Cloud9 και στο AWS Lambda.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής χωρίς διακομιστή.
• Ρυθμίστε το AWS Cloud9 για ανάπτυξη εφαρμογών χωρίς διακομιστή.
• Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το AWS Lambda.
• Ενσωματώστε το AWS Lambda με άλλες υπηρεσίες AWS όπως το API Gateway και το S3.
• Βελτιστοποιήστε εφαρμογές χωρίς διακομιστή για απόδοση και αποδοτικότητα κόστους.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση (live) στο Ελλάδα (διαπερστικά ή προσωπικά) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο δεδομένων επιστήμονες που θα θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργήσουν σημαντικές και ψυχαγωγικές δεδομένων προβολές.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιηγηθούν το Google Colab για προβολές δεδομένων.
• Δημιουργήσουν διάφορους τύπους χαρτών με το Matplotlib.
• Χρησιμοποιήσουν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές προβολής.
• Διαθέτουν χαρτούς για καλύτερη παρουσίαση και αποδυτικότητα.
• Ερμηνεύσει και παρουσιάσει δεδομένα αποτελεσματικά με χρήση βισιουαλ τεχνικών.

Καλοκαιρινός:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Ειδοποιήσεις και συμβάντα
• Βαθμονόμηση αισθητήρα

Περίληψη:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων χρησιμοποιώντας DynamoDB.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Συνεχίστε με το Raspberry PI και το AWS IoT Core για να δημιουργήσετε μια έξυπνη συσκευή.
• Οπτικοποίηση δεδομένων αισθητήρα και επικοινωνία με διεπαφή ιστού.

αυτή η καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
• να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
• να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.

Αυτή η εξοικείωση υπό την καθοδήγηση σε Ελλάδα (μέσω διαδικτύου ή επί τόπου) προς μεσαίου επιπέδου επιστήμονες και αναπτυκτές δεδομένων στατίστικων είναι προσανατολισμένη προς τους άνθρωπους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εξοικείωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνέντευξαν τους βασικούς λόγους της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Αρχιτεκτονίζουν και αντιμετωπίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Παράγουν ανάλυση μεταισθητική χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για αξιόπιστη και συνεργατική ανάπτυξη.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (ονλάιν ή offline) προσβλέπει σε αρχής-επιπέδου δημιουργούς κώδικα και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python από την καμπίλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Προσφέρουν κωδικό Python στο περιβάλλον της Google Colab.
• Χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για να διαχειρίζονται το πρόγραμμα Python.
• Δημιουργήσουν λειτουργίες για να οργανώσουν και να επαναχρησιμοποιήσουν τον κωδικό αποτελεσματικά.
• Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.