François Chung, Ph.D.

Tag: 2020

Diagrames de classes UML

Diagrames de classes UML

|

Formació edX, MOOC (2020). Aquesta formació en línia de la KU Leuven (BE) proporciona una comprensió profunda dels diagrames de classes del llenguatge de modelatge unificat (UML), que s'utilitzen per a representar visualment el disseny conceptual d'un sistema. La formació presenta diagrames de classes UML i explica com s'utilitzen per traçar l'estructura d'un domini empresarial mostrant objectes empresarials, els seus atributs i associacions.

Setmana 1: Introducció

Temes principals:

  • Per què és important el modelatge de dades?
  • Llenguatges de modelatge.

Setmana 2: Conceptes bàsics d'UML

Temes principals:

  • Atributs i tipus de dades;
  • Definicions de classes;
  • Associació unària i ternària;
  • Agregació;
  • Associació derivada i implícita;
  • Camins paral·lels.

Setmana 3: UML avançat

Temes principals:

  • Superclasse, subclasse i herència;
  • Conjunts de generalització;
  • Restriccions a la generalització i especialització;
  • Associacions heretades;
  • AssociationClass;
  • Cosificació d'associació.

Referències

Articles relacionats

ArchiMate 3 a la pràctica (formació Orsys)
Modelatge de processos i decisions de negoci (formació HPI)

Més informació

UML - Unified Modeling Language
edX

Aprenentatge profund i TensorFlow

Aprenentatge profund i TensorFlow

|

Formació Cognitive Class, MOOC (2020). Aquesta ruta d'aprenentatge presenta els conceptes bàsics d'aprenentatge profund i TensorFlow amb experiència pràctica en la resolució de problemes. Durant tota la formació, TensorFlow s'utilitza en l'ajust de corbes, la regressió, la classificació i la minimització de funcions d'error. Després, aquest concepte s'explora en el món de l'aprenentatge profund, on TensorFlow s'aplica per a la propagació cap enrere per ajustar els pesos i els biaixos.

Curs 1: Fonaments de l'aprenentatge profund

Temes principals:

  • Introducció a l'aprenentatge profund;
  • Models d'aprenentatge profund;
  • Models addicionals d'aprenentatge profund;
  • Biblioteques i plataformes d'aprenentatge profund.

Curs 2: Aprenentatge profund amb TensorFlow

Temes principals:

  • Introducció a TensorFlow;
  • CNN - Xarxa neuronal convolucional;
  • RNN - Xarxa neuronal recurrent;
  • Aprenentatge sense supervisió.

Referències

Formació

Deep learning fundamentals (Fonaments de l'aprenentatge profund, certificat del curs)
Deep Learning Essentials (insígnia de certificació)
Deep learning with TensorFlow (Aprenentatge profund amb TensorFlow, certificat del curs)
Deep Learning using TensorFlow (insígnia de certificació)

Articles relacionats

AWS: fonaments i aprenentatge automàtic (formació AWS)
Xarxes neuronals i aprenentatge profund (formació Coursera)

Més informació

Cognitive Class

ITIL Fonaments

ITIL Fonaments

|

Formació QRP International, Bèlgica (2020). Aquesta formació en línia introdueix els participants a la gestió de serveis de TI (ITSM) i els prepara per l'examen de ITIL Fonaments. La formació proporciona una comprensió del llenguatge comú i els conceptes clau de ITIL (Information Technology Infrastructure Library) i mostra com els professionals de ITSM poden millorar la seva feina i el treball de la seva organització gràcies a la guia ITIL 4.

Mòdul 1: Introducció

Temes principals:

  • Guia per a l'examen ITIL Fonaments;
  • Repositori i documents ITIL;
  • Versions successives de ITIL.

Mòdul 2: Definicions i conceptes clau

Temes principals:

  • Gestió de serveis;
  • Provisió de serveis;
  • Client, usuari i patrocinador;
  • Serveis i productes;
  • Oferta de serveis;
  • Relacions de servei;
  • Consum de serveis;
  • Lliurables i resultats;
  • Utilitat i garantia.

Mòdul 3: Els 7 principis rectors de ITIL

Temes principals:

  • Centrar-se en el valor;
  • Comenci on està;
  • Progressar de manera iterativa amb retroalimentació;
  • Col·laborar i promoure la visibilitat;
  • Pensar i treballar de manera integral;
  • Mantingui-ho simple i pràctic;
  • Optimitzar i automatitzar.

Mòdul 4: Les 4 dimensions de la gestió de serveis

Temes principals:

  • Organitzacions i persones;
  • Informació i tecnologia;
  • Socis i proveïdors;
  • Fluxos de valor i processos.

Mòdul 5: La cadena de valor del servei

Temes principals:

  • Planificar;
  • Participar;
  • Disseny i transició;
  • Obtenir i construir;
  • Lliurar i donar suport;
  • Millorar.

Mòdul 6: Pràctiques de gestió general

Temes principals:

  • Millora contínua;
  • Gestió de la seguretat de la informació;
  • Gestió de relacions;
  • Administració de subministraments.

Mòdul 7: Pràctiques de gestió de serveis

Temes principals:

  • Control de canvis;
  • Administració d'incidents;
  • Gestió d'actius de TI;
  • Seguiment i gestió d'esdeveniments;
  • Maneig de problemes;
  • Gestió de llançaments;
  • Gestió de la configuració del servei;
  • Centre de serveis;
  • Gestió de nivell de servei;
  • Gestió de sol·licituds de servei.

Referències

Formació

Certificació (PeopleCert)

Més informació

ITIL Foundation (ITIL Fonaments)
QRP International

Formador de primers auxilis

Formador de primers auxilis

|

Formació Creu Roja, Bèlgica (2020). Aquesta formació de 10 dies per a formadors de primers auxilis cobreix els gestos tècnics i els mètodes d'ensenyament necessaris per dur a terme sessions de formació en primers auxilis per al BEPS (brevet européen de premiers secours). El formador ensenya als participants els gestos salvadors, i adquireixen així els reflexos adequats que els convertiran en una baula imprescindible en la cadena de rescat.

Dia 1: Mòdul tècnic

Temes principals:

  • Col·locació de la víctima;
  • Reanimació cardiopulmonar (RCP);
  • Desfibril·lador extern automatitzat (DEA).

Dia 2: Reforç teòric

Temes principals:

  • La cèl·lula humana;
  • El cos humà;
  • Patologies.

Dia 3: Organització de formacions

Temes principals:

  • Maquillatge;
  • Netejar el maniquí;
  • Marc legal.

Dia 4: Reforç de primers auxilis (I)

Temes principals:

  • Material de primers auxilis;
  • Regles essencials d'intervenció;
  • Apropar-se a una víctima inconscient.

Dia 5: Reforç de primers auxilis (II)

Temes principals:

  • Apropar-se a una víctima conscient;
  • Lesions de la pell;
  • Lesions musculoesquelètiques.

Dia 6: Pedagogia

Temes principals:

  • Metodologia;
  • Fites educatives;
  • Gestió d'una animació.

Dia 7: Mòdul específic (I)

Temes principals:

  • Accident elèctric;
  • Accident de cotxe;
  • Enverinament per CO.

Dia 8: Mòdul específic (II)

Temes principals:

  • Posició lateral de seguretat (PLS);
  • RCP i DEA;
  • Obstrucció de la via aèria.

Dia 9: Mòdul específic (III)

Temes principals:

  • Ferida amb cos estrany;
  • Trauma del cap;
  • Cremada tèrmica severa.

Dia 10: Mòdul específic (IV)

Temes principals:

  • Esquinç de turmell;
  • Hemorràgia;
  • Dolor al pit.

Referències

Articles relacionats

Socorrisme (formació Creu Roja)
Primers auxilis (formació Creu Roja)

Més informació

BEPS – Brevet européen de premiers secours
Animateur.rice premier secours (formador de primers auxilis)
Croix-Rouge de Belgique (Creu Roja de Bèlgica)

Google Cloud: big data i aprenentatge automàtic

Google Cloud: big data i aprenentatge automàtic

|

Formació Coursera, MOOC (2020). Aquesta formació en línia presenta les capacitats de big data i aprenentatge automàtic (ML) de Google Cloud Platform (CGP). Mitjançant una combinació de presentacions, demostracions i laboratoris pràctics, la formació ofereix una descripció general de Google Cloud i una vista detallada de les solucions de processament de dades i de ML, com BigQuery, Cloud SQL, Dataproc, Pub/Sub, Dataflow i Data Studio.

Setmana 1: Big data i fonaments de ML

Temes principals:

  • Explorar un conjunt de dades públiques BigQuery;
  • Triar l'enfocament de solució adequat;
  • Recomanar productes amb Cloud SQL i Spark;
  • Predir les compres de clients amb BigQuery ML.

Setmana 2: Desafiaments de la canalització de dades moderna

Temes principals:

  • Panells de control IoT en temps real;
  • Crear una canalització de dades de transmissió;
  • ML en conjunts de dades no estructurats;
  • Classificació d'imatges amb models ML predissenyats.

Referències

Idiomes

Articles recents

Categories

Notícies

Recent (Twitter) & Popular (Reddit)

Cerca