Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Västra Götalands län

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

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.   Best practice i Part og Assemblie, tips og triks Ulike metoder på Skjellett-modellering. (Derived VS Multibody) Hvordan bruke Parametere Frame generator Flere Assemblie-features, Design View/ Level of Detail En kjapp innføring i iLogic Kurset vil også i en viss grad bli styrt ut ifra deltagernes spørsmål og ønsker   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Intelligente konstruksjoner Sammenstillingsfunksjoner Konstruksjonsverktøyer Etter endt kurs vil du ha kunnskap og forståelse for oppbygning av definerte mekaniske konstruksjoner med Inventors avanserte designverktøy som f.eks. rammegenerator.Dessuten oppnår du en grundig kunnskap om håndtering og oppbygning av skjelettmodeller med bruk av ”Multi Bodies”.Du lærer å utnytte funksjoner som kan effektivisere håndteringen av samlinger.   Tilpassete kurs for bedrifter Vi 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 [-]

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 [-]

I kurset ”Måling og mengdebereging” vil du lære hvordan Revu brukes til å kalibrere og måle på PDF-tegninger, samt hvordan du kan opprette, spare og dele tilpassede markeringsverktøy. Disse kan så brukes til effektiv beregning av mengder og priser på alt fra vegg- og gulvarealer, til prising av utstyr på en riggplan. Å lære å bruke Revu til måling og mengdeberegning vil bl.a. gi følgende fordeler: Stor tidsbesparelse Større nøyaktighet og mindre feil Bedre dokumentasjon av mengdeberegningen Oppnå optimal utnyttelse av Bluebeam Revu i prosjektene [-]

Utforsk Adobe Bridge til fulle med kurset "Bridge: Komplett" ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no. Adobe Bridge er et kraftig verktøy for å importere, organisere og vise digitale bilder, og er en viktig del av Creative Cloud-pakken. Dette kurset er designet for alle som ønsker å lære Adobe Bridge fra grunnen av, og ingen forkunnskaper er nødvendig. Du vil lære hvordan du effektivt importerer og organiserer bilder, rangerer og presenterer dem. Kurset vil gi deg en dyp forståelse av hvordan forskjellige paneler i Bridge, som Content-panelet, Filter-panelet, Collections-panelet, og Metadata-panelet, fungerer i praksis. Gjennom kurset vil du få praktisk erfaring med å bruke Bridge for å forbedre din arbeidsflyt og bildehåndtering. Ved slutten av kurset vil du ha oppnådd en omfattende forståelse av Adobe Bridge, noe som gjør deg i stand til å bruke programmet effektivt, enten du jobber alene eller sammen med andre Adobe-programmer som Photoshop.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Grunnleggende Kapittel 3: Viderekommen Kapittel 4: Avslutning   Varighet: 1 time   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure [-]

Sammenligne tegninger, også i batch Hvordan standardisere designgjennomgangen? Opprette tilpassede markeringsverktøy i Tool Chest Bruk av Markeringslisten for sporing, kommentering og status på markeringer Samhandling i sanntid mellom forskjellige aktører under designgjennomgangen i Studio Sessions [-]

Oracle Database: Analytic SQL for Data Warehousing [-]

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 [-]

Advanced Architecting on AWS [-]

Dette er et spesialkurs som fokuserer på analyse av store datasett ved hjelp av Pivottabell og Power Pivot, samt formelbasert analyse. Målet er å få frem styrker og svakheter ved de forskjellige metodene, og å se litt på hvilke forutsetninger som påvirker valg av løsning. For å ha utbytte av dette kurser forutsettes at man er vant bruker av Excel. Pivot og Power Pivot blir gjennomgått fra begynnelsen, så man trenger ikke være kjent med disse verktøyene fra før. Betingede formler kan være ganske krevende, så det er en fordel å være litt trygg på formelskriving. I en kurssituasjon blir selvsagt kurset tilpasset deltagernes nivå og forkunnskaper. I kurset gjennomgås bl.a.: Kontroll/gjennomgang av en del sentral funksjonalitet – bl.a. absolutte, relative og blandede referanser. Sammendrag av data fra flere ark i samme eller flere arbeidsbøker, bl.a. gjennomgående summering og tabulering v.hj.a. INDIREKTE-funksjonen. Betingende sammendrag v.hj.a. matriseformler og funksjoner Modifisere datasett med FINN.RAD, FINN.KOLONNE, matriseformler og andre teknikker Pivottabell, hvor vi bl.a. ser på: Sette sammen data fra forskjellige grunnlag før pivotering Vise dataserie på forskjellige måter (sum, gjennomsnitt, prosentfordelt, etc.) Hvordan foreta beregninger rett i pivottabellen, f.ex. inntekter – kostnader = resultat Pivottabell hvor datagrunnlaget er oppdelt i flere forskjellige Pivottabell rett mot en spørring i en database Power Pivot Forskjeller (og likheter) med «vanlig» Pivottabell Når forlater vi den vanlige pivottabellen til fordel for Power Pivot? Fordeler og ulemper med Pivot og Power Pivot. Lage Power Pivot-tabell med data fra flere forskjellige datasett. [-]

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 [-]

AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies [-]

Etter kurset Digital markedsføring, skal du ha grunnleggende kunnskaper innen dataanalyse og kjenne til digitale mediers rolle innen markedsføring. Du skal beherske digital markedsføring, strategi og planlegging, samt jus og etikk innenfor samme tema. Du skal bli i stand til å analysere effekten av strategi og kampanjer. Du skal vite hvordan nettsidene optimaliseres, samt hvordan man etablerer og drifter digitale annonser. Du skal kunne lede digitale kampanjer og ha kunnskap om hvilken betydning en god digital strategi har innen digital markedsføring. Studiet er både praktisk og teoretisk rettet – med hovedvekt på å løse praktiske obligatoriske oppgaveløsning basert på teoretisk kunnskap. Studentene vil gjennom studieåret gjennomføre en rekke individuelle og gruppebaserte praktiske og teoretiske oppgaver knyttet til de forskjellige undertema. [-]

Datavisualisering handler om hvordan man presenterer data på en oversiktlig og profesjonell måte. Det handler om å gi rask og effektiv innsikt i noe som ellers ville vært uoversiktlig og komplisert. Vi mennesker er langt flinkere til å prosessere data som presenteres visuelt enn vi er til å forstå store regneark fulle av tall. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil du lære å opprette, tilpasse og perfeksjonere presentasjonen av data i diagramformat ved hjelp av Microsoft Excel. Du vil lære å representere data i forskjellige diagramtyper, inkludert stolpediagram, linjediagram, sektordiagram, hierarkidiagram, statistisk diagram, radardiagram og kombinasjonsdiagram. For å ta dette kurset, kreves grunnleggende forståelse av hvordan Microsoft Excel fungerer. Kurset er strukturert i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Diagramutforming Kapittel 3: Diagramformat Kapittel 4: Diagramtyper Kapittel 5: Annet Kapittel 6: Print Kapittel 7: Avslutning Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å effektivt bruke diagrammer i Excel for å presentere data på en måte som gjør det enkelt for andre å forstå og dra nytte av informasjonen.   Varighet: 2 timer og 44 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der våre kunder betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har tilgjengelig. Vi har opplevd betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]