Курсы vozhdeniya-s-pravami

Compare IPv6 Multicast Listener Discovery (MLD) versions with IPv4’s IGMP protocol versions.... This two-day course is designed to provide students with detailed coverage of multicast protocols including Internet Group Management Protocol (IGMP), Protocol Independent Multicast–Dense Mode (PIM-DM), Protocol Independent Multicast–Sparse Mode (PIM-SM), and Multicast Source Discovery Protocol (MSDP). Through demonstrations and hands-on labs, students will gain experience in configuring and monitoring the Junos operating system and monitoring device and protocol operations. This course uses Juniper Networks MX Series 3D Universal Edge Routers for the hands-on component, but the lab environment does not preclude the course from being applicable to other Juniper hardware platforms running the Junos OS. This course is based on the Junos OS Release 11.4R1.14.

You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate... Програма спеціалізації допоможе вам зрозуміти можливості, виклики та наслідки глибокого навчання та підготує вас до участі в розробці передової технології AI. Ви побудуєте та навчите нейронні мережі, такі як згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, LSTMs, Transformers, та дізнаєтеся, як зробити їх кращими за допомогою стратегій, таких як Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, та більше. Готуйтеся до вивчення теоретичних концепцій та їх застосування в промисловості за допомогою Python та TensorFlow та розв'язуйте реальні задачі, такі як розпізнавання мови, синтез музики, чат-боти, машинний переклад, обробка природньої мови та більше. Спеціалізація Deep Learning надає можливість крокувати в світ AI, допомагаючи здобути знання та навички для підвищення кваліфікації. Ви зможете побудувати та навчити глибокі нейронні мережі, визначити ключові параметри архітектури, реалізувати векторизовані нейронні мережі та глибоке навчання для застосувань, навчати тестові набори, аналізувати варіантність для застосувань DL, використовувати стандартні техніки та алгоритми оптимізації, побудувати згорткову нейронну мережу та застосувати її до завдань виявлення та розпізнавання, використовувати перенесення стилю нейронної мережі для генерації мистецтва та застосовувати алгоритми до зображень та відео даних, побудувати та навчити рекурентні нейронні мережі, працювати з NLP та Word Embeddings, використовувати токенізатори HuggingFace та моделі трансформаторів для виконання NER та відповідей на запитання.