Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Nome

Understand the purpose and key concepts of IT Asset Management, elucidating its significance in managing and optimising the lifecycle of IT assets to maximise value, control costs, and manage risks. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours content   Mobile-optimised   Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

Understand the purpose and key concepts of Deployment Management, highlighting its importance in managing the deployment of new or changed services into the live environment. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours of content   Mobile-optimised   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

Kurset fokuserer på konvertering av etterspørsel til verdi via IT-relaterte tjenester. Modulen dekker sentrale emner som SLA-design, styring av flere leverandører, kommunikasjon, relasjonsstyring, CX- og UX-design, kartlegging av kunder og mer. E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 8 moduler. Les mer om ITIL® 4 på  AXELOS sine websider. Du vil motta en e-post med tilgang til e-læringen, sertifiseringsvoucher og digital bok fra Peoplecert. Du avtaler tid for sertifiseringen som beskrevet i e-posten fra Peoplecert. [-]

Understand the purpose and key concepts of the Continual Improvement Practice, elucidating its significance in fostering a culture of ongoing improvement and innovation within the organisation. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours content   Mobile-optimised   Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

ISO/IEC 27001 Lead Implementer [-]

TARGET AUDIENCE Software engineers concerned with building, managing and deploying AI solutions that leverage Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, and Microsoft Bot Framework. They are familiar with C#, Python, or JavaScript and have knowledge on using REST-based APIs to build computer vision, language analysis, knowledge mining, intelligent search, and conversational AI solutions on Azure. COURSE OBJECTIVES After completing this course you should be able to: Describe considerations for creating AI-enabled applications Identify Azure services for AI application development Provision and consume cognitive services in Azure Manage cognitive services security Monitor cognitive services Use a cognitive services container Use the Text Analytics cognitive service to analyze text Use the Translator cognitive service to translate text Use the Speech cognitive service to recognize and synthesize speech Use the Speech cognitive service to translate speech Create a Language Understanding app Create a client application for Language Understanding Integrate Language Understanding and Speech Use QnA Maker to create a knowledge base Use a QnA knowledge base in an app or bot Use the Bot Framework SDK to create a bot Use the Bot Framework Composer to create a bot Use the Computer Vision service to analyze images Use Video Indexer to analyze videos Use the Custom Vision service to implement image classification Use the Custom Vision service to implement object detection Detect faces with the Computer Vision service Detect, analyze, and recognize faces with the Face service Use the Computer Vision service to read text in images and documents Use the Form Recognizer service to extract data from digital forms Create an intelligent search solution with Azure Cognitive Search Implement a custom skill in an Azure Cognitive Search enrichment pipeline Use Azure Cognitive Search to create a knowledge store   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI on Azure Artificial Intelligence (AI) is increasingly at the core of modern apps and services. In this module, you'll learn about some common AI capabilities that you can leverage in your apps, and how those capabilities are implemented in Microsoft Azure. You'll also learn about some considerations for designing and implementing AI solutions responsibly. Introduction to Artificial Intelligence Artificial Intelligence in Azure Module 2: Developing AI Apps with Cognitive Services Cognitive Services are the core building blocks for integrating AI capabilities into your apps. In this module, you'll learn how to provision, secure, monitor, and deploy cognitive services. Getting Started with Cognitive Services Using Cognitive Services for Enterprise Applications Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Monitor Cognitive Services Lab: Use a Cognitive Services Container Module 3: Getting Started with Natural Language Processing  Natural Language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with extracting insights from written or spoken language. In this module, you'll learn how to use cognitive services to analyze and translate text. Analyzing Text Translating Text Lab: Analyze Text Lab: Translate Text Module 4: Building Speech-Enabled Applications Many modern apps and services accept spoken input and can respond by synthesizing text. In this module, you'll continue your exploration of natural language processing capabilities by learning how to build speech-enabled applications. Speech Recognition and Synthesis Speech Translation Lab: Recognize and Synthesize Speech Lab: Translate Speech Module 5: Creating Language Understanding Solutions To build an application that can intelligently understand and respond to natural language input, you must define and train a model for language understanding. In this module, you'll learn how to use the Language Understanding service to create an app that can identify user intent from natural language input. Creating a Language Understanding App Publishing and Using a Language Understanding App Using Language Understanding with Speech Lab: Create a Language Understanding App Lab: Create a Language Understanding Client Application Use the Speech and Language Understanding Services Module 6: Building a QnA Solution One of the most common kinds of interaction between users and AI software agents is for users to submit questions in natural language, and for the AI agent to respond intelligently with an appropriate answer. In this module, you'll explore how the QnA Maker service enables the development of this kind of solution. Creating a QnA Knowledge Base Publishing and Using a QnA Knowledge Base Lab: Create a QnA Solution Module 7: Conversational AI and the Azure Bot Service Bots are the basis for an increasingly common kind of AI application in which users engage in conversations with AI agents, often as they would with a human agent. In this module, you'll explore the Microsoft Bot Framework and the Azure Bot Service, which together provide a platform for creating and delivering conversational experiences. Bot Basics Implementing a Conversational Bot Lab: Create a Bot with the Bot Framework SDK Lab: Create a Bot with a Bot Freamwork Composer Module 8: Getting Started with Computer Vision Computer vision is an area of artificial intelligence in which software applications interpret visual input from images or video. In this module, you'll start your exploration of computer vision by learning how to use cognitive services to analyze images and video. Analyzing Images Analyzing Videos Lab: Analyse Images with Computer Vision Lab: Analyze Images with Video Indexer Module 9: Developing Custom Vision Solutions While there are many scenarios where pre-defined general computer vision capabilities can be useful, sometimes you need to train a custom model with your own visual data. In this module, you'll explore the Custom Vision service, and how to use it to create custom image classification and object detection models. Image Classification Object Detection Lab: Classify Images with Custom Vision Lab: Detect Objects in Images with Custom Vision Module 10: Detecting, Analyzing, and Recognizing Faces Facial detection, analysis, and recognition are common computer vision scenarios. In this module, you'll explore the user of cognitive services to identify human faces. Detecting Faces with the Computer Vision Service Using the Face Service Lab:Destect, Analyze and Recognize Faces Module 11: Reading Text in Images and Documents Optical character recognition (OCR) is another common computer vision scenario, in which software extracts text from images or documents. In this module, you'll explore cognitive services that can be used to detect and read text in images, documents, and forms. Reading text with the Computer Vision Service Extracting Information from Forms with the Form Recognizer service Lab: Read Text in IMages Lab: Extract Data from Forms Module 12: Creating a Knowledge Mining Solution Ultimately, many AI scenarios involve intelligently searching for information based on user queries. AI-powered knowledge mining is an increasingly important way to build intelligent search solutions that use AI to extract insights from large repositories of digital data and enable users to find and analyze those insights. Implementing an Intelligent Search Solution Developing Custom Skills for an Enrichment Pipeline Creating a Knowledge Store Lab: Create and Azure Cognitive Search Solution Create a Custom Skill for Azure Cognitive Search Create a Knowledge Store with Azure Cognitive Search   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: AI-102 - Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution - Part of the requirements for the Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate Certification.   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 [-]

Kubernetes for App Developers (LFD459) [-]

GDPR - Certified Data Protection Officer [-]

Kurset består av tre AutoCAD kursmoduler - 2D Grunnkurs og 2D Videregående, samt introduksjon til 3D modellering. Kurset gir deltakeren meget god kunnskap om AutoCAD, samt erfaring med utarbeidelse og oppbygging av tegninger. Mange av våre deltakerere har gjennomført kurset for å benytte dette på en CV ved søknad på ny jobb.   Følgende kursmoduler gjennomføres i dette kurset:  AutoCAD 2D Grunnkurs Hovedprinsipper i AutoCAD's brukergrensesnitt Oppretting og lagring av tegninger Tegne- og editeringskommandoer Hjelpefunksjoner for å tegne nøyaktig Skjermstyring Lagoppbygging og struktur Målsetting, teksting og skravering Symbol- og blokkhåndtering Layout/plotting AutoCAD 2D Videregående kurs Tilpasse AutoCAD til eget brukermiljø Blokker med attributter og uttrekk til tabell/Excel Tabeller og Fields XREF - eksterne referanser Import og håndtering av PDF filer Innsetting av andre filformater som eks. DWF, raster filer og DGN Definering og bruk av annotative objekter ved målsetting og teksting. Avansert plotting Funksjoner i Express Tools AutoCAD 3D introduksjonskurs Koordinatsystemer Angivelse av punkter i rommet Solid modellering Surface modellering Mesh modellering Sette opp Layout i paperspace, projeksjoner og snitt Lagstruktur og lagdefinisjon, farger, linjetyper, målsetting Lyssetting, naturlig sollys og lokale lyskilder Knytte materialer til objekt eller til lag Renderfunksjoner Animasjon   Oppgaver Oppgaver knyttet til kurset, samt tilleggsoppgaver ift. fag.   Prosjektoppgaver Prosjektoppgaver knyttet til 2D tegning og 3D modellering.     [-]

Kursinnhold Flash Fill Diagrammer Sparkline grafikk Hurtiganalyse Sortering og filtrering Avansert filter Delsammendrag Tabeller Målgruppe Deg som Jobber med lister i Excel Ønsker å effektivisere databehandlingen i Excel Vil ha en kjapp gjennomgang av disse elementene. Har grunnleggende kunnskaper i Excel og ønsker å lære mer. Forkunnskaper Har laget regneark Har kunnskaper tilsvarende «Ta kontroll over regnearket» Det er fordelaktig å ha to skjermer - en til å følge kurset og en til å gjøre det kursholder demonstrerer. Kurset gjennomføres i sanntid med nettundervisning via Teams. Det blir mulighet for å stille spørsmål, ha diskusjoner, demonstrasjoner og øvelser. Du vil motta en invitasjon til Teams fra kursholder. [-]

Oracle Database: Introduction to SQL [-]

Vil du komme igang med Photoshop? På dette kurset lærer du å korrigere farger og kontraster i bilder for å oppnå en bedre kvalitet. Du lærer å retusjere bort uønskede elementer og fjerne rynker. Du lærer å sammenkopiere flere elementer ved hjelp av lag og masker og lagre bilder til ulike medier, med ulik oppløsning og ulike filformater. Når du har vært gjennom dette Photoshop-kurset kan du bearbeide din egen eller andres ide fra skisse til et ferdig bilde. Du kan lagre bildet til det mediet det skal brukes i med høy kvalitet. Dette lærer du: Fjerne bakgrunnen i bildene Fargekorrigering slik at du får spennende og fine bilder Retusjering Sette sammen flere bilder Bruk av masker Jobbe med tekst og form Lagre bilder til ulike medier, med ulik oppløsning og ulike filformater Optimalisering av bilder til web https://igm.no/photoshop-kurs/ [-]

Kubernetes [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IT Introduksjon eller tilsvarende. Innleveringer: Øvinger: 8 må være godkjent.  Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, 3 timer Ansvarlig: Tore Mallaug Eksamensdato: 09.12.13 / 08.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal studenten ha følgende samlede læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten skal:- kjenne sentrale begreper innen databaser og datamodellering, og kan gjøre rede for disse- forstå hvordan en relasjonsdatabase er bygd opp ved å se på relasjonene (tabellene) og tilhørende nøkler- forstå (tolke) et (E)ER-diagram modellert i fagets gjeldende notasjon, og vite hvordan dette kan oversettes til relasjonsmodellen- gjøre rede for hvordan databaser kan fungere i en klient/tjener-arkitektur. FERDIGHETER:Kandidaten skal kunne:- tegne sitt eget (E)ER-diagram for å oppnå en god databasestruktur- lage sin egen normaliserte relasjonsdatabase med nøkler og referanseintegritet, og opprette databasen i et valgt databaseverktøy (databasesystem)- utføre SQL-spørringer mot en gitt database- lage en relasjonsdatabase som støtter opp om funksjonaliteten til et gitt grafisk brukergrensesnitt GENERELL KOMPETANSEKandidaten- viser en bevisst holdning til strukturell lagring og representasjon av data i et informasjonssystem- viser en bevisst holdning til databasedesign for å unngå unødvendig dobbeltlagring av data i en database Innhold:Innføring i datamodellering med EER og UML-notasjon. Design av relasjonsdatabase inkl. bruk av nøkler, referanseintegritet og enkel normalisering. Databasedefinisjon (DDL) og datamanipulering (DML) i SQL. Bruk av et valgt databaseverktøy (MySQL), se sammenhengen mellom datamodell, databaseverktøy og applikasjon / web-grensesnitt (klient/tjener -arkitektur).Les mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Databaser 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]

Spring Cloud Development [-]