Python lernen: Kurse und Seminare auf der Plattform seminarmarkt.de!

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer wie sie Anwendungen mit der SQL-API und dem SDK für Azure Cosmos DB erstellen. Die Teilnehmer lernen, wie sie effiziente Abfragen schreiben, Indizierungsrichtlinien erstellen, Ressourcen verwalten und bereitstellen und allgemeine Prozesse mit dem SDK durchführen können.

DevOps Engineering on AWS“ demonstriert die Verwendung der gängigsten DevOps-Muster zur Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Anwendungen in AWS. Der Kurs behandelt die zentralen Prinzipien der DevOps-Methode und untersucht eine Reihe von Anwendungsfällen für Szenarien bei Startups, kleinen und mittelständischen Unternehmen und zur Unternehmensentwicklung.

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

Verwendung der zentralen Konzepte und Praktiken der DevOps-Methode

Entwerfen und Implementieren einer Infrastruktur auf AWS, die ein oder mehrere DevOps-Entwicklungsprojekte unterstützt

Verwendung von AWS CloudFormation und AWS OpsWorks zur Bereitstellung der Infrastruktur für das Schaffen von Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen für ein Software-Entwicklungsprojekt

Verwendung von AWS CodeCommit zum Verständnis der Optionen für die Aktivierung einer Continuous Delivery-Umgebung auf AWS

Verwendung von AWS CodePipeline für die Entwicklung und Implementierung einer Continuous Integration and Delivery-Pipeline auf AWS

Verwendung von AWS CodeStar zur Verwaltung aller Software-Entwicklungsaktivitäten an einem Ort.

Implementieren mehrerer gängiger Continuous Deployment-Anwendungsfälle mittels AWS-Technologie, einschließlich Blue-Green Deployment und A/B-Tests

Klärung der Unterschiede zwischen den auf AWS verfügbaren Technologien zur Anwendungsbereitstellung (z.  B. AWS CodeDeplo...

Dieser Kurs umfasst Vorlesungsabschnitte und Abschnitte für das Selbststudium. In lehrergeleiteten Kursen werden die Vorlesungen in Echtzeit gehalten, entweder persönlich oder per Videokonferenz. Bei E-Learning-Kursen werden die Vorlesungen auf Videos aufgezeichnet. Bei beiden Versionen müssen Sie die Abschnitte zum Selbststudium selbständig durcharbeiten, bevor Sie die Zertifizierungsprüfung ablegen.

Titel des Abschnitts - Lernmodus

• Praxis der modernen Softwareentwicklung - Vorlesung
• Beschreibung des Softwareentwicklungsprozesses - Selbststudium
• Software-Entwicklung - Selbststudium
• Einführung in netzwerkbasierte APIs - Vorlesung
• Verbrauch von REST-basierten APIs - Vorlesung
• Einsatz von Programmierbarkeit auf Cisco-Plattformen - Vortrag
• Einführung in die Cisco-Plattformen - Selbststudium
• Beschreibung von IP-Netzwerken (nur ELT) - Selbststudium
• Beziehung zwischen Netzwerk und Anwendungen - Vorlesung
• Einsatz von modellgetriebener Programmierbarkeit mit YANG - Vortrag
• Bereitstellung von Anwendungen - Vorlesung
• Testen und Sichern von Anwendungen - Vorlesung
• Automatisierung der Infrastruktur - Vortrag

Analyse von Daten tiefer neuronaler Netze mit Keras (TensorFlow)

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse von mittels Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen. 

Sie erhalten eine umfassende Einführung in praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass Sie während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind Sie in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.

In dieser 3-tägigen Schulung "Innovative Wege zur Kundeninteraktion - Erstellung einer fortschrittlichen FAQ-Suchfunktion mit ChatGPT" entwickeln Sie ein tiefgreifendes Verständnis für die Bedeutung einer FAQ-Suchfunktion in der Kundenbetreuung und erwerben Kenntnisse über die Integration von ChatGPT, um die Effektivität der FAQ-Suche zu verbessern. Sie lernen, eine effektive FAQ-Suchfunktion mit ChatGPT zu planen, umzusetzen und kontinuierlich zu optimieren. Durch praktische Übungen lernen Sie, eine benutzerfreundliche und personalisierte Sucherfahrung für Kunden zu schaffen, indem Sie relevante und maßgeschneiderte Antworten bereitstellen. Am Ende können Sie ChatGPT als Teil einer fortschrittlichen FAQ-Suchfunktion einsetzen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und effiziente Lösungen für Kundenprobleme zu bieten.

In dieser 2-tägigen Schulung "Developing Generative AI Applications on AWS" liegt der Fokus auf einem tiefgehenden Verständnis von Amazon Bedrock und der erfolgreichen Entwicklung von Generativen KI-Anwendungen. Die Agenda umfasst eine eingehende Einführung in Amazon Bedrock, Anwendungen und Use Cases sowie eine detaillierte Analyse der Architektur. Besondere Schwerpunkte werden auf die Komponenten Generativer KI-Anwendungen, Grundmodelle, die FM-Schnittstelle, den Umgang mit Datensätzen, RAG, Model Fine-Tuning und Sicherheitsaspekte gelegt.

Die Schulung vertieft die Kenntnisse über die Grundmodelle von Amazon Bedrock, ihre Anwendung für Inferenz, Methoden und Datenschutz. Ein praxisorientierter Abschnitt behandelt die Anwendung von LangChain, einschließlich der Optimierung von Large Language Models und der Integration von AWS. Ein Überblick über Architekturmuster wie Testgenerierung, Textzusammenfassung und Codegenerierung rundet die Schulung ab.

Was Sie in diesem Kurs lernen:

• Select and justify the appropriate ML approach for a given business problem
• Use the ML pipeline to solve a specific business problem
• Train, evaluate, deploy, and tune an ML model in Amazon SageMaker
• Describe some of the best practices for designing scalable, cost-optimized, and secure ML pipelines in AWS
• Apply machine learning to a real-life business problem after the course is complete