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課程主要介紹產品線、網絡產品專項、公網IP池、網站高可用、全球網絡互連解決方案、NAT網關等內容。來自：其他本實驗基于E CS 環(huán)境，指導學員完成容器實驗操作。主要包含容器網絡管理。來自：其他
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本課程介紹了常見網絡域案例問題，從問題背景，排查思路，排查方法，解決方案等方面全面闡述問題的處理過程及方法，為問題處理人提供整合思路，方便問題快速準備處理。來自：其他生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監(jiān)督式學習的一種方法，通過讓兩個神經網絡相互博弈的方式進行學習，迅速成為了最具前景的深度學習模型。來自：其他
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神經網絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經網絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。來自：其他![]()
本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質量的評價標準，包括Inception score和FID等。來自：其他![]()
本課程主要介紹華為云公有云和混合云主要網絡產品。來自：其他![]()
本課程主要介紹Agent使能ADN自智網絡的概念及其在各領域的應用潛力，特別是在通信運維領域的突破性應用。通過豐富的案例分析來展示Agent如何在車聯(lián)網、IPRAN網絡等復雜場景中發(fā)揮關鍵作用，實現(xiàn)智能化運維。同時，課程還將深入探討Agent解決方案及關鍵技術，幫助學員全面了解并掌握這一前沿技術。來自：其他![]()
本課程由臺灣大學李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹局部最小值與鞍點、批次與動量、自動調整學習速率、損失函數(shù)也可能有影響、批次標準化簡介。來自：其他![]()
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本課程主要介紹Wi-Fi網絡級仿真的背景、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，闡述WiFiNet++平臺的特性及關鍵技術，并系統(tǒng)講解其部署與仿真流程。通過學習，可掌握核心仿真知識，了解WiFiNet++平臺，為網絡優(yōu)化與創(chuàng)新提供有力支撐來自：其他![]()
本課程由華為諾亞的盧老師，介紹網絡與聯(lián)邦協(xié)同收斂性分析與設計。通信網絡在通信延時、帶寬&能量、資源配置等方面均面臨挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學習在算法精度&收斂速度、計算量&數(shù)據分布、訓練調度等方面均面臨挑戰(zhàn)，本課程從理論上，給出了通信網絡與聯(lián)邦學習之間的橋梁。來自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。來自：其他![]()
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深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！來自：其他![]()
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