Corso di formazione Gestione della virtualizzazione con Red Hat CloudForms

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare le competenze nell'ottimizzazione degli iperparametri e imparare come distribuire i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di machine learning su larga scala in Google Colab.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientists e professionisti sanitari intermedi che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nel settore sanitario utilizzando Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di IA per la sanità utilizzando Google Colab.
• Utilizzare l'IA per il modellamento predittivo dei dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche basate su IA.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di IA per la sanità.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire e gestire dispositivi IoT su AWS.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare una piattaforma IoT che include l'implementazione e la gestione di un back-end, un gateway e dispositivi su AWS.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano installare, configurare e gestire AWS IoT le funzionalità di Greengrass per creare applicazioni per vari dispositivi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare AWS IoT Greengrass per creare, distribuire, gestire, proteggere e monitorare le applicazioni su dispositivi intelligenti.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare AWS Lambda per creare e distribuire servizi e applicazioni nel cloud, senza doversi preoccupare del provisioning dell'ambiente di esecuzione (server, VM e container, disponibilità, scalabilità, storage, ecc.).

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare AWS Lambda per eseguire una funzione.
• Comprendi il FaaS (Functions as a Service) e i vantaggi dello sviluppo serverless.
• Costruisci, carica ed esegui AWS Lambda funzioni.
• Integra le funzioni Lambda con diverse origini di eventi.
• Crea pacchetti, distribuisci, monitora e risolvi i problemi delle applicazioni basate su Lambda.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
• Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
• Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questo training guidato dal docente (online o on-site) è rivolto a data scientist e professionisti IT di livello base che desiderano imparare i fondamenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare Google Colab.
• Scrivere ed eseguire codice Python di base.
• Importare e gestire set di dati.
• Creare visualizzazioni utilizzando librerie Python.

Google Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile in Python, che offre GPU ad alte prestazioni, tempi di esecuzione più lunghi e maggiore memoria per carichi di lavoro AI e di scienza dei dati intensivi.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto agli utenti intermedi di Python che desiderano utilizzare Google Colab Pro per l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e la ricerca collaborativa in una potente interfaccia notebook.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e gestire notebook Python basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
• Accedere a GPU e TPU per calcoli accelerati.
• Ottimizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrare Google Drive e fonti dati esterne per progetti collaborativi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questa formazione guidata dall'instruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la propria comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per sviluppare modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli cloud-based scalabili ed efficienti.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere le basi delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la comprensione delle pratiche DevOps e semplificare i processi di sviluppo utilizzando AWS Cloud9.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Imposta e configura AWS Cloud9 per DevOps flussi di lavoro.
• Implementa pipeline di integrazione continua e recapito continuo (CI/CD).
• Automatizza i processi di test, monitoraggio e distribuzione utilizzando AWS Cloud9.
• Integra i servizi AWS come Lambda, EC2 e S3 nei flussi di lavoro DevOps.
• Utilizza sistemi di controllo del codice sorgente come GitHub o GitLab all'interno di AWS Cloud9.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano imparare a creare, distribuire e gestire in modo efficace applicazioni serverless su AWS Cloud9 e AWS Lambda.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'architettura serverless.
• Configura AWS Cloud9 per lo sviluppo di applicazioni serverless.
• Sviluppare, testare e distribuire applicazioni serverless utilizzando AWS Lambda.
• Integra AWS Lambda con altri servizi AWS come API Gateway e S3.
• Ottimizza le applicazioni serverless per prestazioni ed efficienza in termini di costi.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolta a data scientist di livello principiante che desiderano imparare come creare visualizzazioni dati significative e visivamente attraenti.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e navigare nell'ambiente Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
• Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
• Personalizzare i plot per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
• Interpretare e presentare i dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.

Sommario:

• Nozioni di base sull'architettura e le funzioni dell'IoT
• "Cose", "Sensori", Internet e la mappatura tra le funzioni aziendali dell'IoT
• Essenziale di tutti i componenti software IoT: hardware, firmware, middleware, cloud e app mobile
• Funzioni IoT- Fleet manager, Visualizzazione dei dati, FM e DV basati su SaaS, allerta/allarme, onboarding dei sensori, onboarding delle "cose", geo-fencing
• Nozioni di base sulla comunicazione dei dispositivi IoT con cloud con MQTT.
• Connessione di dispositivi IoT ad AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Collegamento del core AWS IoT con la funzione AWS Lambda per il calcolo e l'archiviazione dei dati tramite DynamoDB.
• Collegamento di Raspberry PI con AWS IoT core e semplice comunicazione dati.
• Hands-on con Raspberry PI e AWS IoT Core per creare un dispositivo intelligente.
• Visualizzazione dei dati dei sensori e comunicazione con interfaccia web.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a data scientists e sviluppatori intermedi che desiderano applicare algoritmi di machine learning in modo efficiente utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare Google Colab per progetti di machine learning.
• Comprendere e applicare vari algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di machine learning.