Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Waadt

Modulen dekker bruk og effekt av Lean og agile arbeidsmåter, og hvordan dette kan utnyttes til fordel for organisasjonen. Kurset vil gi kandidatene en praktisk og strategisk metode for å planlegge og levere kontinuerlig forbedring med nødvendig smidighet.  E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 12 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.   [-]

AZ-1008: Administer Active Directory Domain Services [-]

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 [-]

  Kursinnhold Dette er et grunnleggende kurs i JavaScript-biblioteket jQuery. Kurset passer godt for deg som skal jobbe med interaktive web-applikasjoner og nettsider, skal utvikle et webbasert brukergrensesnitt eller vil gjøre JacaScriptene dine mer effektive og Ajax-baserte. Målsetting Etter gjennomført kurs vil deltakerne være fortrolige med å bruke jQuery og jQuery UI til å utvikle eller forbedre funksjonalitet og interaktivitet på webbaserte grensesnitt.   Kursinnhold Kort introduksjon til HTML og CSS Introduksjon til JavaScript Hvorfor bruke jQuery - styrker og svakheter jQuery og Dokumentobjektmodellen (DOM), valg av objekter Utføre handlinger med valgte DOM-objekter Bruk av jQuery filtere Formatere tabeller og skjemaer med jQuery Validering av skjemaer med jQuery Levende sider med bruk av jQuery Events Animasjoner og visuelle effekter med jQuery Bildebehandling med jQuery  - bygging av interaktive gallerier Brukergrensesnitt med jQuery UI Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læremidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er hands-on øvelsesoppgaver til hovedtemaene som gjennomgås. [-]

DP-080: Querying Data with Microsoft Transact-SQL [-]

Her starter vi ganske på begynnelsen, og går ut fra at deltagerne har liten eller ingen erfaring med Excel. Vi starter med de grunnleggende prinsippene, og bygger så videre på dem. I stikkordsform ser innholdet ut slik: Regnearkets oppbygning – grunnprinsipper Tall og tekst – identifisere og korrigere/konvertere Listefunksjonalitet – sortere, filtrere, redigere, skrive ut, etc. Grunnleggende formelbygging – de fire regneartene Kopiering av formler – absolutte og relative referanser Sentrale funksjoner: SUMMER, GJENNOMSNITT, HVIS,   HVISFEIL Modellbyggingsteknikker - sammendrag av data over flere ark Grafiske fremstillinger av numeriske data Identifisere og fjerne duplikatverdier fra en liste Arbeide med tid (dager, klokkeslett, etc.) i Excel [-]

Microsoft Project 365 er et av verdens mest brukte verktøy for planlegging og oppfølging av prosjekter. Dette kurset lærer deg å få kontroll på aktiviteter, ressurser, kostnader og tidsbruk. Du lærer hvordan du kan ta ut fremdriftsplaner, lage flotte rapporter og hvordan du kan gjøre nytte av Project’s automatikk for å løse opp i problemstillinger med overforbruk av tid, ressurser og kostnader.   Kursinstruktør Geir Johan Gylseth Geir Johan Gylseth er utdannet ved Universitetet i Oslo med hovedvekt på Informatikk og har over 30 års erfaring som instruktør. Geir sin styrke ligger innenfor MS Office. Han har lang erfaring med skreddersøm av kurs, kursmanualer og oppgaver. Geir er en entusiastisk og dyktig instruktør som får meget gode evalueringer.   Kursinnhold Skriver du inn start- og sluttdato i tabell-delen og opplever at du ikke klarer å re-planlegge? Får du ikke korrekt antall timer på aktivitetene dine? Er det vanskelig å få kostnadene i Project til å stemme overens med de virkelige? Bruker du andre programmer til å lage skikkelige fremdriftsplaner? Er det vanskelig å lage forståelige rapporter? Er det vanskelig å få korrekte start-dato på aktivitetene dine? Blir hele prosjektet forskjøvet i tid når du bare gjør en liten endring?   Dette er vanlige problemstillinger mange sliter med og som blir borte etter endt kurs! På kun 2 dager vil du mestre de vanligste arbeidsoppgavene i Project. Du lærer gode rutiner og hurtigtastene du trenger for å kunne arbeide rasktog effektivt. Du vil føle deg trygg på at det er du som kontrollerer Project og ikke omvendt! Du vil også få en rekke tips og triks du kan bruke i din arbeidsdag. Alt du lærer får du repetert gjennom aktiv oppgaveløsning slik at du husker det du har lært når du kommer tilbake på jobb. Kursdokumentasjon, lunsj og pausemat er selvsagt inkludert! NB: Ta med egen PC    Dag 1 Dag 1 bruker vi mest tid på aktiviteter og på å sy dem sammen til en god plan. På slutten av dagen ser vi på ressurser og kostnader og hvordan de kan håndteres av Project. Bli kjent med Project Oppstart og avslutning Åpning, lagring og lukking Visninger Nytt prosjekt Kalenderalternativer Aktiviteter Manuell planlegging Registrering av aktiviteter Redigering av aktiviteter Disposisjon Kobling av aktiviteter Tidsforskyvning Tidsbetingelser Ressurser og Kostnader Ressursliste Ressurskostnader Tildeling av ressurser Innsatsdrevet planlegging Aktivitetstyper Ressurskonflikter Faste kostnader Kostnadsinformasjon   Dag 2 Dag 2 begynner vi med repetisjon av dag 1 og deretter tar vi for oss hva som skjer når prosjektet ruller og går: Baseline, oppfølging, rapportering og hvordan få prosjektet på sporet igjen. Vi ser også på tilpasning av Project til den enkeltes behov.   Repetisjonsoppgave Oppfølging Referanseplaner Den kritiske linjen Faktiske opplysninger Sammenligning Framdriftslinje Justering av prosjektplanen Presentasjon Utskrift Rapporter Visuelle rapporter Formatering Tegning Tidslinjeverktøy Hyperkoblinger Kopiere bilder av visninger Tilpasninger Tabeller Sortering og gruppering Filtrering Egendefinerte visninger Delprosjekter WBS-nummerering   Meld deg på Project-kurs allerede i dag og sikre deg plass!   Hilsen fra fornøyde deltagere: "Bra og oversiktlig kurs. Ting som har vært uklart i forhold til "MSP" blir belyst, og man forstår logikken i programmet. Man forstår med andre ord funksjonaliteten i programmet gjennom kurset".Ken Inge Bavda- ENI Norge   "Bra og forståelig gjennomgang av innholdet. Passe fart på læringen. Flink kursinstruktør".Trude Sundblad- EVRY AS   "Kurset var lærerikt og informativt. Kursleder var faglig dyktig og hadde godt humør. Jeg hadde to lærerike dager".Christopher Rustad- Opak AS   "Føler at jeg har et godt utgangspunkt for å komme i gang med å bruke programmet. godt utgangspunkt, fornøyd med kurset, det svarte til mine forventninger".Jane-Britt Berntsen- Norwex Holding AS   [-]

MS-500: Microsoft 365 Security Administrator [-]

Fleksible kurs for fremtiden Ny kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt. NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.   3ds Max grunnkurs   Lag fotorealistiske presentasjoner av dine designløsninger! Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Grunnleggende funksjoner – Transformationer vha. move, rotate og scale Link til og import av DWG- og DXF-filer Lyssetning med standard lys Rendering med Scanline renderen og Mental Ray – Basics Editering av 2D- og 3D-geometri Dette kurset er tilpasset for arkitekter, ingeniører, designere og visualiseringseksperter, og gir en introduksjon til design og visualisering i 3ds MAX. Kurset vil gjøre deg i stand til å arbeide med lys, materialer og kamera i eksisterende 3D CAD/BIM-modeller.   Dette er et populært kurs, meld deg på nå!   Tilpassete kurs for bedrifterVi vil at kundene våre skal være best på det de gjør - hele tiden.  Derfor tenker vi langsiktig om kompetanseutvikling og ser regelmessig kunnskapsløft som en naturlig del av en virksomhet. Vårt kurskonsept bygger på et moderne sett av ulike læringsmiljøer, som gjør det enkelt å finne riktig løsning uansett behov. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg@nticad.no eller les mer på www.nticad.no [-]

Dette er et 4-dagers introduksjonskurs i Java-programmering. Kurset passer for deg som ønsker å komme igang med Java-programmering, forstå grunnleggende programmeringskonsepter, lage enkle programmer og forstå Java-kode skrevet av andre. Hvis du ikke har tatt noen Java-kurs tidligere er dette stedet å begynne. Vi bruker Eclipse IDE med siste versjon av Java (Standard Edition) til kurset.   Målsetting Etter gjennomført kurs vil deltakerne kunne skrive enkle programmer i Java og kjenne til de grunnleggende komponentene og prinsippene Java bygger på.   Kursinnhold Hva er Java? Kort historikk og anvendelseområder frem til idag. Grunnleggende konsepter for objektorientert programmering: Abstraksjon, innkapsling, arv og polymorfi Variabler og datatyper Klasser, objekter og metoder Public, Private og Protected Constructors, getters and setters Pakker og biblioteker Behandling av tall og tekst Betingelser (if - else, switch) Progammeringsløkker (for, while, do ... while, forEach) Lesing fra og skriving til tekstfiler Java Collections (Set, List, Map, ArrayList, TreeMap etc.) Lesing fra og skriving til databaser med JDBC Kompilering og eksekvering av Java-programmer Hente inn avhengigheter fra internett ved hjelp av Maven Nytt i Java: Stream api med filter, map, reduce, forEach og pil-funksjoner, samt Collections Literals.   Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læringsmidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvingsoppgaver til hvert av temaene som gjennomgås. onsdag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»torsdag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»fredag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»mandag: Gjennomgang og oppsummering Fra kl.10:00-14:00   [-]

TOGAF® EA Course Combined [-]

Power BI Desktop [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Grunnleggende kunnskaper i HTML, CSS tilsvarende emnet IINI1002 Webutvikling 1. Kunnskaper om grunnleggende programmering og helst litt Javascript er en fordel. Innleveringer: Større eller mindre øvinger tilsvarende 8 øvinger, hvor 6 må være godkjent før endelig karakter settes. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Prosjektoppgave som vurderes til bestått/ikke bestått. Karakteren i faget settes på grunnlag av en individuell 4-timers nettbasert hjemmeeksamen. Klageadgang i dette faget gjelder hver enkelt vurderingsdel. Ansvarlig: Atle Nes Eksamensdato: 09.12.13 / 12.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal studenten ha følgende samlede læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- forstår problemstillinger knyttet til bruk av ikke-standardisert teknologi- har kjennskap til nyttige rammeverk for HTML5 og fallback-løsninger- har kjennskap til problemstillinger knyttet til bruk av ulike medieformater FERDIGHETER:Kandidaten:- kan ta i bruk nye semantiske elementer fra HTML5- kan ta i bruk ny funksjonalitet fra CSS3 og JavaScript på nettstedet- kan ta i bruk nye skjemaelementer og -attributter fra HTML5- kan tegne på et canvas-element med JavaScript- kan legge til multimedia ved hjelp av video- og audio-elementet- kan lage nettsider som tilpasser seg mobile enheter og utnytter egenskaper hos disse- kan bruke lokal lagring til å lagre og hente fram data- kan bruke XMLHttpRequest2 til kommunikasjon med webtjeneren- kan lage en større HTML5-basert webløsning GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- får et overblikk over ny webteknologi som er i ferd med å bli standardisert Innhold:Introduksjon til HTML5, grunnleggende syntaks og struktur, nye semantiske elementer, dynamiske websider med JavaScript og CSS3, nye skjemaelementer (forms), HTML5 canvas til grafikk og tegning, HTML5 video og audio, mobile enheter og device access, lokal lagring av applikasjoner og data, dataoverføring med Web SocketsLes mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag HTML5 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as pods, containers, deployments, and services; as well as networks and application services. This course also covers deploying practical solutions including security and access management, resource management, and resource monitoring. Objectives This course teaches participants the following skills: Understand how software containers work Understand the architecture of Kubernetes Understand the architecture of Google Cloud Platform Understand how pod networking works in Kubernetes Engine Create and manage Kubernetes Engine clusters using the GCP Console and gcloud/kubectl commands Launch, roll back and expose jobs in Kubernetes Manage access control using Kubernetes RBAC and Google Cloud IAM Managing pod security policies and network policies Using Secrets and ConfigMaps to isolate security credentials and configuration artifacts Understand GCP choices for managed storage services Monitor applications running in Kubernetes Engine   Course Outline Module 1: Introduction to Google Cloud Platform Use the Google Cloud Platform Console Use Cloud Shell Define cloud computing Identify GCP’s compute services Understand regions and zones Understand the cloud resource hierarchy Administer your GCP resources Module 2: Containers and Kubernetes in GCP Create a container using Cloud Build Store a container in Container Registry Understand the relationship between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE) Understand how to choose among GCP compute platforms Module 3: Kubernetes Architecture Understand the architecture of Kubernetes: pods, namespaces Understand the control-plane components of Kubernetes Create container images using Google Cloud Build Store container images in Google Container Registry Create a Kubernetes Engine cluster Module 4: Kubernetes Operations Work with the kubectl command Inspect the cluster and Pods View a Pod’s console output Sign in to a Pod interactivelty Module 5: Deployment, Jobs, and Scaling Create and use Deployments Create and run Jobs and CronJobs Scale clusters manually and automatically Configure Node and Pod affinity Get software into your cluster with Helm charts and Kubernetes Marketplace Module 6: GKE Networking Create Services to expose applications that are running within Pods Use load balancers to expose Services to external clients Create Ingress resources for HTTP(S) load balancing Leverage container-native load balancing to improve Pod load balancing Define Kubernetes network policies to allow and block traffic to pods Module 7: Persistent Data and Storage Use Secrets to isolate security credentials Use ConfigMaps to isolate configuration artifacts Push out and roll back updates to Secrets and ConfigMaps Configure Persistent Storage Volumes for Kubernetes Pods Use StatefulSets to ensure that claims on persistent storage volumes persist across restarts Module 8: Access Control and Security in Kubernetes and Kubernetes Engine Understand Kubernetes authentication and authorization Define Kubernetes RBAC roles and role bindings for accessing resources in namespaces Define Kubernetes RBAC cluster roles and cluster role bindings for accessing cluster-scoped resources Define Kubernetes pod security policies Understand the structure of GCP IAM Define IAM roles and policies for Kubernetes Engine cluster administration Module 9: Logging and Monitoring Use Stackdriver to monitor and manage availability and performance Locate and inspect Kubernetes logs Create probes for wellness checks on live applications Module 10: Using GCP Managed Storage Services from Kubernetes Applications Understand pros and cons for using a managed storage service versus self-managed containerized storage Enable applications running in GKE to access GCP storage services Understand use cases for Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Firestore, and BigQuery from within a Kubernetes application [-]

Power BI Desktop – DAX formler [-]