Prosjektledelse og IT-kompetanse

Modern Application Architecture [-]

Inga Strümke gir deg en innføring i kunstig intelligens og maskinlæring som gjør det lettere å ta bedre beslutninger. Kunstig intelligens (AI) er mer i vinden enn noensinne, men visste du at det har eksistert som akademisk fagfelt siden 1950-tallet? I dette kurset får du en innføring i hva kunstig intelligens egentlig er for noe, hvordan det brukes i dag og hvordan du kan anvende det for å ta bedre beslutninger. Du lærer om maskinlæring og nevrale nettverk, og hvordan dyp læring brukes til komplekse problemer som språkforståelse og bildegjenkjenning. Du får innsikt i fallgruver, hvorfor de oppstår og hvordan de kan unngås, og ikke minst – hva du bør tenke på når din bedrift skal ta i bruk kunstig intelligens.  HVA VIL DU LÆRE: Kunstig intelligens Maskinlæring, dyp læring og nevrale nettverk Data Bildegjenkjenning og språkforståelse Proxyvariabler og korrelasjon i modeller Forklaringer: Hva og for hvem? Integrering i bedriften Leksjoner Introduksjon til kurset Innføring i kunstig intelligens og algoritmer Maskinlæring Data  Nevrale nettverk og dyp læring Bildegjenkjenning Språkmodeller Proxy-variabler og et eksempel fra forsikring Korrelasjon og kausalitet  Forklaring - hva og for hvem? Eksempler på bruk Helhetlig integrering  Oppsummering [-]

AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution [-]

CEH: Certified Ethical Hacker v13 [-]

DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Erfaring fra et objektorientert programmeringsspråk, kjennskap til prosjektarbeid Innleveringer: Innleverte øvinger. Det blir gitt 10 øvinger, 8 må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Personlig veileder: ja Vurderingsform: 4 timer skriftlig eksamen. Ansvarlig: Tore Berg Hansen Eksamensdato: 12.12.13         Læremål: Forventet læringsutbytte:Etter å ha gjennomført emnet Objektorientert systemutvikling skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan definere, gjenkjenne og forklare de grunnleggende konsepter for utvikling av store programvaresystemer basert på det objektorienterte paradigme- argumentere for betydningen av å følge en prosessmodell- argumentere for fordelene med smidige prosesser- argumentere for modellbasert utvikling- beskrive modellene som brukes i objektorientert systemutvikling og hvordan de henger sammen- forklare begrepene arkitektoniske stiler og designmønstre FERDIGHETER:Kandidaten:- kan demonstrere den systematiske gangen fra krav, via arkitektonisk og detaljert design, til ferdig kodet og implementert system GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er klar over at utvikling av store programvaresystemer er ingeniørarbeid- er seg bevisst at utvikling av komplekse programvaresystemer krever koordinert innsats av et velfungerende team som følger en definert, smidig prosess- er opptatt av tett kontakt med alle interessenter for å oppnå et godt resultat Innhold:Utviklingsprosesser. Modellering. UML. Verktøy. Objektorientert analyse Objektorientert design. Bruk av arkitektoniske stiler og design mønstre. Implementasjon og test.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Objektorientert systemutvikling 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

The course will cover general cloud computing concepts as well as general cloud computing models and services such as Public, Private and Hybrid cloud and Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service(PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS). It will also cover some core Azure services and solutions, as well as key Azure pillar services concerning security, privacy, compliance and trust. It will finally cover pricing and support services available.   Agenda Module 1: Cloud Concepts -Learning Objectives-Why Cloud Services?-Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS)-Public, Private, and Hybrid cloud models Module 2: Core Azure Services -Core Azure architectural components-Core Azure Services and Products-Azure Solutions-Azure management tools Module 3: Security, Privacy, Compliance and Trust -Securing network connectivity in Azure-Core Azure Identity services-Security tools and features-Azure governance methodologies-Monitoring and Reporting in Azure-Privacy, Compliance and Data Protection standards in Azure Module 4: Azure Pricing and Support -Azure subscriptions-Planning and managing costs-Support options available with Azure-Service lifecycle in Azure [-]

  An Azure IoT Developer is responsible for implementing and then maintaining the cloud and edge portions of an Azure IoT solution. In addition to configuring and maintaining devices by using Azure IoT services and other Microsoft tools, the IoT Developer also sets up the physical devices and is responsible for maintaining the devices throughout the life cycle. The IoT Developer implements designs for IoT solutions, including device topology, connectivity, debugging and security. For Edge device scenarios, the IoT Developer also deploys compute/containers and configures device networking, which could include various edge gateway implementations. The IoT Developer implements designs for solutions to manage data pipelines, including monitoring and data transformation as it relates to IoT. The IoT Developer works with data engineers and other stakeholders to ensure successful business integration. IoT Developers should have a good understanding of Azure services, including data storage options, data analysis, data processing, and the Azure IoT PaaS versus SaaS options. After completing this course, students will be able to: Create, configure, and manage an Azure IoT hub. Provision devices by using IoT Hub and DPS, including provisioning at scale. Establish secure 2-way communication between devices and IoT Hub. Implement message processing by using IoT Hub routing and Azure Stream Analytics. Configure the connection to Time Series Insights and support business integration requirements. Implement IoT Edge scenarios using marketplace modules and various edge gateway patterns. Implement IoT Edge scenarios that require developing and deploying custom modules and containers. Implement device management using device twins and direct methods. Implement solution monitoring, logging, and diagnostics testing. Recognize and address security concerns and implement Azure Security Center for IoT. Build an IoT Solution by using Azure IoT Central and recongize SaaS opportunities for IoT. Course prerequisites IoT Developers should have basic programming skills in at least one Azure-supported language, including C#, Node.js, C, Python, or Java. Software development experience is a prerequisite for this course, but no specific software language is required, and the experience does not need to be at a professional level. Data Processing Experience: General understanding of data storage and data processing is a recommended but not required.  Cloud Solution Awareness: Students should have a basic understanding of PaaS, SaaS, and IaaS implementations. Microsoft Azure Fundamentals (M-AZ-900T00/M-AZ900), or equivalent skills, is recommended.  This course helps to prepare for exam AZ-220.   Agenda Module 1: Introduction to IoT and Azure IoT Services -Business Opportunities for IoT-Introduction to IoT Solution Architecture-IoT Hardware and Cloud Services Module 2: Devices and Device Communication -IoT Hub and Devices-IoT Developer Tools-Device Configuration and Communication Module 3: Device Provisioning at Scale -Device Provisioning Service Terms and Concepts-Configure and Manage the Device Provisioning Service-Device Provisioning Tasks Module 4: Message Processing and Analytics -Messages and Message Processing-Data Storage Options-Azure Stream Analytics Module 5: Insights and Business Integration -Business Integration for IoT Solutions-Data Visualization with Time Series Insights-Data Visualization with Power BI Module 6: Azure IoT Edge Deployment Process -Introduction to Azure IoT Edge-Edge Deployment Process-Edge Gateway Devices Module 7: Azure IoT Edge Modules and Containers -Develop Custom Edge Modules-Offline and Local Storage Module 8: Device Management -Introduction to IoT Device Management-Manage IoT and IoT Edge Devices-Device Management at Scale Module 9: Solution Testing, Diagnostics, and Logging -Monitoring and Logging-Troubleshooting Module 10: Azure Security Center and IoT Security Considerations -Security Fundamentals for IoT Solutions-Introduction to Azure Security Center for IoT-Enhance Protection with Azure Security Center for IoT Agents Module 11: Build an IoT Solution with IoT Central -Introduction to IoT Central-Create and Manage Device Templates-Manage Devices in Azure IoT Central [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: For å kunne gå opp til eksamen må 8 utvalgte øvingsoppgaver være godkjente. Det settes krav til at studenten har tilgang til en PC som kan brukes til praktiske maskinvare- og programvareendringer for å trene på feildiagnostisering og feilretting. Maskinen kan gjerne være en eldre og utdatert maskin, men den må virke. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer. Ansvarlig: Geir Ove Rosvold Eksamensdato: 20.12.13 / 23.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- har innsikt i datamaskinens virkemåte både fra et teoretisk og praktisk ståsted- kjenner godt til de enkelte komponenter i datamaskinen og hvordan de virker sammen- kjenner til de grunnleggende matematikk- og informatikktema (tallsystemer, datarepresentasjon, lokalitet) som er relevante for emnets tekniske hovedtemaer FERDIGHETER:Kandidaten:- kan gjøre nytte av sine teoretiske kunnskaper inne emnets tema i relevant praktisk problemløsing- kan optimalisere, oppgradere og holde ved like en datamaskin, samt diagnostisere, feilsøke og reparere en datamaskin ved de vanligste feilsituasjoner GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har kompetanse til selvstendig både å formidle og å ta i bruk sine kunnskaper og ferdigheter innen emnets tema- kan i en praktisk driftssituasjon, forklare og gjøre bruk av sin kunnskap både innen hvert enkelt tema i faget og på tvers av temaene Innhold:Datamaskinarkitektur: De viktigste komponentene og deres virkemåte og oppbygging: CPU, buss, lagerteknologier (cache og ulike typer primær- og sekundærlager), kontrollere og io-utstyr, avbruddsmekanismen, DMA, brikkesett og moderne systemarkitektur, ulike maskinklasser. Prosessorarkitektur: Pipeline, superskalaritet, dynamisk utføring, mikrooperasjoner, kontrollenheten, hardkoding kontra mikroprogrammering, RISC og CISC. Teori-tema: Tallsystemer. Datarepresentasjon og -aritmetikk. Buss- og lagerhierarki. Cache og lokalitet. Høynivåspråk kontra assembly. Praktisk driftsarbeid: Kabinett, hovedkort, ulike prosessorer, buss, RAM, cache, BIOS. Lyd-, nettverks-og skjermkort. Sekundærminne (Harddisk, CD-ROM, DVD, tape og andre typer). Avbruddsmekanismen, I/O, DMA og busmastering. Å oppdage og rette feil. Boot-prosessen. Formatering, partisjonering.Les mer om faget her [-]

Kursinnhold• Systemutvikling, prosess og metode• Datahåndteringe og databaser  • Programmering• Brukergrensesnitt og webdesign   UndervisningsformKlasseromsundervisning med prosjektor hvor deltakerne får tildelt PC med nødvendig programvare installert. Praktisk trening med øvingsoppgaver for å aktivisere kunnskapen.   InstruktørerVi har erfarne instruktørene med høy kompetanse, lang erfaring og dyktige pedagogiske evner.     [-]

Kursinnhold• Hardwarekomponenter og arkitektur• Operativsystemer  • Kommunikasjon og nettverk• Nettverkstjenester• Trådløs og mobil databehandling• Nettverksadministrasjon• Service og support   UndervisningsformKlasseromsundervisning med prosjektor hvor deltakerne får tildelt PC med nødvendig programvare installert. Praktisk trening med øvingsoppgaver for å aktivisere kunnskapen.   InstruktørerVi har erfarne instruktørene med høy kompetanse, lang erfaring og dyktige pedagogiske evner.   MålsetningModul Operate omhandler nettverk og relaterte kommunikasjonstjenester innen en IT- infrastruktur, samt vedlikehold og brukerproblemstillinger i forhold til tjenestetilbudet. Modulen krever at kandidaten skal kjenne til hardware komponenter, dataarkitekturer og forskjellige operativsystemer. Kandidaten skal også skille mellom ulike nivåer av kommunikasjonsprotokoller, og deres bruk i både kablede og trådløse nettverksteknologier. Dessuten skal kandidaten forstå Simple Network Management Protocol (SNMP), e-post og webtjenester, og de tilhørende sikkerhetstrusler og mottiltak. Kandidaten skal forstå betydningen av en klient-orientert tilnærming til IT-støtte, og kunne benytte noen av de grunnleggende prinsipper for IT-support.. [-]

Kursinnhold• Systemutvikling, prosess og metode• Datahåndteringe og databaser  • Programmering• Brukergrensesnitt og webdesign   UndervisningsformKlasseromsundervisning med prosjektor hvor deltakerne får tildelt PC med nødvendig programvare installert. Praktisk trening med øvingsoppgaver for å aktivisere kunnskapen.   InstruktørerVi har erfarne instruktørene med høy kompetanse, lang erfaring og dyktige pedagogiske evner.   Målsetning Modul Build består av de tradisjonelle, tekniske aspektene ved design, spesifikasjon, utvikling, testing, integrering og anvendelse av IT-systemer. Det krever at kandidaten forstår systemutviklingens livssyklus, kjenner til den typiske utviklingsprosessen og er klar over de nyeste utviklingstrekk innen programvare. Kandidaten skal også kunne benytte relevante metoder og verktøy. Kandidaten skal kjenne til designprinsipper knyttet til brukergrensesnitt, websider og hypermedia, så vel som de som brukes i relasjonsdatabaser og datavarehus. Kandidaten vil også få en grunnleggende kunnskap om søkespråk og være oppmerksom på noen viktige databaseadministrasjonsproblemer. I tillegg skal kandidaten være i stand til å anvende typiske datastrukturer og algoritmer, gjenkjenne ulike programmeringsspråk og konstruksjoner, vurdere problemer med å opprettholde systemer, samt kjenne til dokumentasjon og testing av software systemer. [-]

AI-050: Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service [-]

Skriv kursbeskrivelse her [-]

COURSE OVERVIEW The course is not designed to teach students to become professional data scientists or software developers, but rather to build awareness of common AI workloads and the ability to identify Azure services to support them. The course is designed as a blended learning experience that combines instructor-led training with online materials on the Microsoft Learn platform (https://azure.com/learn). The hands-on exercises in the course are based on Learn modules, and students are encouraged to use the content on Learn as reference materials to reinforce what they learn in the class and to explore topics in more depth. TARGET AUDIENCE The Azure AI Fundamentals course is designed for anyone interested in learning about the types of solution artificial intelligence (AI) makes possible, and the services on Microsoft Azure that you can use to create them. You don’t need to have any experience of using Microsoft Azure before taking this course, but a basic level of familiarity with computer technology and the Internet is assumed. Some of the concepts covered in the course require a basic understanding of mathematics, such as the ability to interpret charts. The course includes hands-on activities that involve working with data and running code, so a knowledge of fundamental programming principles will be helpful. COURSE OBJECTIVES  After completing this course, you will be able to: Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Describe fundamental principles of machine learning on Azure Describe features of computer vision workloads on Azure Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Describe features of conversational AI workloads on Azure   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI In this module, you'll learn about common uses of artificial intelligence (AI), and the different types of workload associated with AI. You'll then explore considerations and principles for responsible AI development. Artificial Intelligence in Azure Responsible AI After completing this module you will be able to Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Module 2: Machine Learning Machine learning is the foundation for modern AI solutions. In this module, you'll learn about some fundamental machine learning concepts, and how to use the Azure Machine Learning service to create and publish machine learning models. Introduction to Machine Learning Azure Machine Learning After completing this module you will be able to Describe fundamental principles of machine learning on Azure Module 3: Computer Vision Computer vision is a the area of AI that deals with understanding the world visually, through images, video files, and cameras. In this module you'll explore multiple computer vision techniques and services. Computer Vision Concepts Computer Vision in Azure After completing this module you will be able to Describe features of computer vision workloads on Azure Module 4: Natural Language Processing This module describes scenarios for AI solutions that can process written and spoken language. You'll learn about Azure services that can be used to build solutions that analyze text, recognize and synthesize speech, translate between languages, and interpret commands. After completing this module you will be able to Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Module 5: Conversational AI Conversational AI enables users to engage in a dialog with an AI agent, or *bot*, through communication channels such as email, webchat interfaces, social media, and others. This module describes some basic principles for working with bots and gives you an opportunity to create a bot that can respond intelligently to user questions. Conversational AI Concepts Conversational AI in Azure After completing this module you will be able to Describe features of conversational AI workloads on Azure   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals. HVORFOR VELGE SG PARTNER AS:  Flest kurs med Startgaranti Rimeligste kurs Beste service og personlig oppfølgning Tilgang til opptak etter endt kurs Partner med flere av verdens beste kursleverandører [-]