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Dieses Seminar vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse zur Administration von DataCore SANsymphony, einschließlich der innovativen Funktion des Adaptive Data Placement. Sie lernen, wie Sie Speicherressourcen effizient virtualisieren, indem Sie dynamisch die kritischen 10 % der Daten identifizieren und gleichzeitig verhindern, dass ungenutzte 90 % unnötig teure Speicherkapazitäten belegen. Durch praxisnahe Übungen, den Vergleich mit alternativen Lösungen und die Integration zusätzlicher Features wie komprimierte Snapshots und Swarm für Edge Workloads erhalten Sie klare Entscheidungsgrundlagen, um Ihre  IT-Infrastruktur optimal zu gestalten.

Dieses Seminar vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse zur Administration von DataCore SANsymphony, einschließlich der innovativen Funktion des Adaptive Data Placement. Sie lernen, wie Sie Speicherressourcen effizient virtualisieren, indem Sie dynamisch die kritischen 10 % der Daten identifizieren und gleichzeitig verhindern, dass ungenutzte 90 % unnötig teure Speicherkapazitäten belegen. Durch praxisnahe Übungen, den Vergleich mit alternativen Lösungen und die Integration zusätzlicher Features wie komprimierte Snapshots und Swarm für Edge Workloads erhalten Sie klare Entscheidungsgrundlagen, um Ihre  IT-Infrastruktur optimal zu gestalten.

Dieses 2-tägige Online-Seminar vermittelt Ihnen auf den Punkt, wie moderne IT funktionert. Sie erfahren unterhaltsam die "zündenden Ideen" hinter allgegenwärtigen IT-Schlagworten und -Trends wie "Verschlüsselung", "Big Data", "Open Source", "Cloud" und "KI". Zudem erhalten Sie leicht verständlich zentrales Wissen sowie wichtige Erkenntnisse zu IT-Konzepten und -Zusammenhängen. Keine IT-Frage ist tabu, alle von Ihnen gern auch spontan eingebrachten Begriffe werden kompakt und nachvollziehbar erläutert.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Nach Abschluss des Kurses sollten Sie in der Lage sein:

Vertraut werden mit verschiedenen API-Stilen (REST, RPC) und synchronen und asynchronen API-Anfragen

Lernen Sie, wie Sie das Softwareentwicklungswerkzeug Postman verwenden können, um die API-Aufrufe zu testen.

Lernen Sie, wie Sie sich wiederholende Aufgaben mit der Ansible Automation Engine automatisieren können.

Lernen Sie die Programmiersprache Python, Python-Bibliotheken und virtuelle Python-Umgebungen kennen und erfahren Sie, wie diese zur Automatisierung von Netzwerkkonfigurationsaufgaben eingesetzt werden können.

Einführung in das Versionskontrollsystem GIT und seine allgemeinen Funktionen

Lernen Sie, wie Sie die verschiedenen Modelle und APIs der Cisco IOS XE-Plattform nutzen können, um Operationen vom ersten Tag an durchzuführen, die Methoden zur Fehlerbehebung mit benutzerdefinierten Tools zu verbessern, die CLI mit Skripten zu erweitern und verschiedene Workflows mit Ansible und Python zu integrieren.

Erfahren Sie mehr über den Paradigmenwechsel der modellgesteuerten Telemetrie und die Bausteine einer funktionierenden Lösung

Erfahren Sie, wie Sie die Tools und APIs nutzen können, um die von Cisco DNA Center™ verwaltete Cisco DNA-Infrastruktur zu automatisieren.

Demonstration von Arbeitsabläufen (Konfiguration, Überprüfung, Zustandsprüfung und Überwachung) mit Python, Ansible und Postman

Verstehen der Cisco SD-WAN-Lö...

Overview

Db2 12 for z/OS DBAs can develop intermediate skills or recognition through lectures and hands-on exercises of:

• TSO/E and ISPF
• Data sets
• Db2 Objects
• Structured Query Language
• Db2 Commands
• JCL and SDSF
• Db2 Utilities
• Db2 Logging
• Db2 Program Preparation

The course materials cover Db2 12 for z/OS.

Nach Ihrer Seminarteilnahme kennen Sie aus Anwendersicht alle relevanten und neuen Funktionen von Windows 11 Pro.

 

Nach Ihrer Seminarteilnahme kennen Sie aus Anwendersicht alle relevanten und neuen Funktionen von Windows 11 Pro.

 

Der Kurs Cisco - Implementing Automation for Cisco Enterprise Solutions (ENAUI) v1.2 zeigt Ihnen, wie Sie Programmierbarkeit und Automatisierung in das von Cisco® betriebene Enterprise Campus und Wide Area Network (WAN) integrieren können, indem Sie Programmierkonzepte, Orchestrierung, Telemetrie und Automatisierungstools nutzen, um effizientere Workflows und agilere Netzwerke zu schaffen.

Durch eine Kombination aus Lektionen und praktischen Übungen erwerben Sie Kenntnisse und Fähigkeiten für die Verwendung von Cisco Internetworking Operating System (Cisco IOS®-XE) für gerätezentrierte Automatisierung, Cisco Digital Network Architecture (Cisco DNA™) Center für das absichtsbasierte Unternehmensnetzwerk, Cisco Software-Defined (SD) WAN und Cisco Meraki™.

Sie werden Softwareentwicklungs-Toolkits, Industriestandard-Workflows, Tools und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) wie Python, Ansible, Git, JavaScript Object Notation (JSON), YAML Ain't Markup Language (YAML), Network Configuration Protocol (NETCONF), Representational State Configuration Protocol (RESTCONF) und Yet Another Generation (YANG) kennenlernen.

Dieser Kurs bereitet Sie auf die Zertifizierungsprüfung 300-435 Automating Cisco Enterprise Solutions (ENAUTO) vor. Der Kurs Introducing Automation for Cisco Solutions (CSAU) ist Voraussetzung für die Teilnahme an Implementing Automation for Cisco Enterprise Solutions (ENAUI), da er wichtige Grundkenntnisse für den Erfolg vermittelt.

Schwerpun