Amazon Web Services (AWS) SageMaker Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die een DynamoDB NoSQL-database willen integreren in een webapplicatie die wordt gehost op AWS.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het integreren van gegevens in DynamoDB.
• Integreer DynamoDB in webapplicaties en mobiele applicaties.
• Verplaats gegevens in AWS met AWS-services.
• Implementeer bewerkingen met AWS DAX.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die AWS CloudFormation willen gebruiken om het proces van het beheer van de AWS-cloudinfrastructuur te automatiseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Schakel AWS-services in om aan de slag te gaan met het beheren van de infrastructuur.
• Begrijp en pas het principe van "infrastructuur als code" toe.
• Verbeter de kwaliteit en verlaag de kosten van het inzetten van infrastructuur.
• Schrijf AWS CloudFormation sjablonen met behulp van YAML.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op cloudingenieurs en ontwikkelaars die CloudFormation willen gebruiken om infrastructuurbronnen binnen het AWS-ecosysteem te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer CloudFormation sjablonen om het infrastructuurbeheer te automatiseren.
• Integreer bestaande AWS-bronnen in CloudFormation.
• Gebruik StackSets om stapels over meerdere accounts en regio's te beheren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die IoT-apparaten op AWS willen implementeren en beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers een IoT-platform bouwen dat de implementatie en het beheer van een backend, gateway en apparaten bovenop AWS omvat.

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.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die AWS IoT Greengrass-mogelijkheden willen installeren, configureren en beheren om applicaties voor verschillende apparaten te maken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers AWS IoT Greengrass gebruiken om applicaties op intelligente apparaten te bouwen, implementeren, beheren, beveiligen en monitoren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die AWS Lambda willen gebruiken om services en applicaties in de cloud te bouwen en te implementeren, zonder zich zorgen te hoeven maken over het inrichten van de uitvoeringsomgeving (servers, VM’s en containers, beschikbaarheid, schaalbaarheid, opslag, etc.).

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Configureer AWS Lambda om een functie uit te voeren.
• Begrijp FaaS (Functions as a Service) en de voordelen van serverloze ontwikkeling.
• Bouw, upload en voer AWS Lambda functies uit.
• Integreer Lambda-functies met verschillende gebeurtenisbronnen.
• Op Lambda gebaseerde applicaties verpakken, implementeren, monitoren en problemen oplossen.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die AWS Lambda applicaties en services willen integreren met andere services (API Gateway, Kinesis Streams, etc.). De training laat zien hoe u de browsergebaseerde AWS Cloud9 IDE kunt gebruiken om samen software te ontwikkelen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwikkel samen functies, applicaties en services met behulp van AWS Cloud9 IDE.
• Integreer AWS Lambda functies met andere AWS-services.
• API's maken en beheren.
• Stel een AWS Lambda-functie in om realtime streaminggegevens te lezen en te verwerken.
• Creëer en beheer een continue integratiepijplijn voor het bouwen, testen en implementeren van functies en applicaties.

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.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beoefenaars van machine learning die Auto-sklearn willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
• Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen en omzeil de lastigere taken van het selecteren, trainen en testen van verschillende modellen.
• Gebruik de kracht van machine learning om zakelijke problemen in de echte wereld op te lossen.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en minder technische personen die Auto-Keras willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
• Zoek automatisch naar de beste parameters voor deep learning-modellen.
• Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen.
• Gebruik de kracht van machine learning om zakelijke problemen in de echte wereld op te lossen.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en computervisieonderzoekers die Stable Diffusion willen gebruiken om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp de principes van Stable Diffusion en hoe het werkt voor het genereren van afbeeldingen. Bouw en train Stable Diffusion modellen voor taken voor het genereren van afbeeldingen. Pas Stable Diffusion toe op verschillende scenario's voor het genereren van afbeeldingen, zoals inpainting, outpainting en vertaling van afbeelding naar afbeelding. Optimaliseer de prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion modellen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers op gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computer vision-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden. voor het genereren van tekst naar afbeelding.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst naar afbeeldingen. Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese. Optimaliseer de prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen. Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie. Integreer Stable Diffusion met andere deep learning-frameworks en -tools

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op biologen die willen begrijpen hoe AlphaFold werkt en AlphaFold modellen willen gebruiken als leidraad bij hun experimentele studies.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van AlphaFold.
• Ontdek hoe AlphaFold werkt.
• Leer hoe u AlphaFold voorspellingen en resultaten kunt interpreteren.