AI on Amazon Web Services (AWS) Képzés

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 (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 (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.

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 aggódniuk kellene a végrehajtási környezet (szerverek, 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) haladó szintű szakembereknek szól, akik biztonságos és hatékony AI-vezérelt munkafolyamatokat szeretnének megvalósítani a Ollama segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Ollama-öt privát AI-feldolgozáshoz.
• Integrálja az AI-modelleket a biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
• Optimalizálja az AI teljesítményét, miközben megőrzi az adatvédelmet.
• Automatizálja az üzleti folyamatokat a helyszíni AI-képességekkel.
• Biztosítsa a vállalati biztonsági és irányítási irányelveknek való megfelelést.

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) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a DevOps gyakorlatok megértését és az AWS Cloud9 segítségével egyszerűsíteni a fejlesztési folyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AWS Cloud9 beállítása és konfigurálása DevOps munkafolyamatokhoz.
• Folyamatos integráció és folyamatos szállítás (CI/CD) csővezetékek megvalósítása.
• Automatizálja a tesztelési, megfigyelési és telepítési folyamatokat az AWS Cloud9 segítségével.
• Integrálja az AWS-szolgáltatásokat, mint például a Lambda, EC2 és S3 DevOps munkafolyamatokba.
• Használjon forrásvezérlő rendszereket, például GitHub vagy GitLab az AWS Cloud9-en belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű szakembereknek szól, akik a Ollama segítségével szeretnének LLM-eket telepíteni, optimalizálni és integrálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek beállítása és üzembe helyezése a Ollama használatával.
• Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény és a hatékonyság érdekében.
• Használja ki a GPU gyorsulást a jobb következtetési sebesség érdekében.
• Integrálja a Ollama-et munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
• Az AI-modell teljesítményének nyomon követése és karbantartása az idő múlásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet hatékonyan építeni, telepíteni és karbantartani szerver nélküli alkalmazásokat az AWS Cloud9 és AWS Lambda rendszeren.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a szerver nélküli architektúra alapjait.
• Állítsa be az AWS Cloud9-et a szerver nélküli alkalmazásfejlesztéshez.
• Szerver nélküli alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése a AWS Lambda használatával.
• Integrálja a AWS Lambda-t más AWS-szolgáltatásokkal, mint például az API Gateway és az S3.
• A kiszolgáló nélküli alkalmazások optimalizálása a teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű kutatóknak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik szövettani szövetekkel, vérsejtekkel, algákkal és egyéb biológiai mintákkal kapcsolatos képeket kívánnak feldolgozni és elemezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigáljon a Fidzsi-szigeteken, és használja az ImageJ alapvető funkcióit.
• A tudományos képek előfeldolgozása és javítása a jobb elemzés érdekében.
• Elemezze a képeket mennyiségileg, beleértve a sejtszámlálást és a területmérést.
• Automatizálja az ismétlődő feladatokat makrók és bővítmények segítségével.
• A munkafolyamatok testreszabása a biológiai kutatások speciális képelemzési igényeihez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomhangolni és testreszabni az AI modelleket Ollama-on a fokozott teljesítmény és a tartományspecifikus alkalmazások érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy hatékony környezetet az AI modellek finomhangolásához a Ollama oldalon.
• Készítsen adatkészleteket a felügyelt finomhangoláshoz és megerősítő tanuláshoz.
• Optimalizálja az AI-modelleket a teljesítmény, a pontosság és a hatékonyság érdekében.
• Telepítsen testreszabott modelleket éles környezetben.
• Értékelje a modell fejlesztéseit és biztosítsa a robusztusságot.

Nyárias:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT-funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, érzékelők beépítése, „dolog” beépítés, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Figyelmeztetések és események
• Érzékelő kalibrálása

Összegzés:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, szenzorok beépítése, „dolgok” beépítése, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz a DynamoDB használatával.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Használja a Raspberry PI-t és a AWS IoT Core-t az okoseszköz elkészítéséhez.
• Szenzoradatok megjelenítése és kommunikáció webes felülettel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének telepíteni, konfigurálni és használni Ollama-et AI modellek futtatásához helyi gépeiken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Ollama alapjait és képességeit.
• A Ollama beállítása a helyi AI modellek futtatásához.
• LLM-ek telepítése és interakciója a Ollama használatával.
• Optimalizálja a teljesítményt és az erőforrás-felhasználást az AI-munkaterhelésekhez.
• Fedezze fel a helyi mesterséges intelligencia bevezetésének eseteit a különböző iparágakban.