
Helyi, oktató által vezetett élő Telecom képzések bizonyítaniuk interaktív gyakorlati feladatok a fundamentumok és a fejlett témák Telecom . Telecom képzés „helyszíni élő képzés” vagy „távoli élő képzés” formájában érhető el. A helyszíni élő képzéseket helyi ügyfelek területén lehet végrehajtani Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjain Magyarország . A távoli élő képzést interaktív, távoli asztalon végzik. NobleProg - a helyi képzési szolgáltató
Machine Translated
Vélemények
rengeteg információ, minden kérdés megválaszolva, érdekes példák
A1 Telekom Austria AG
Kurzus: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
és hogyan, ahogy a
NetWorkS! Sp. z o.o.
Kurzus: AI Awareness for Telecom
Machine Translated
Szeretem a logikát a képzés.
博世汽车苏州
Kurzus: Practical TCP/IP
Machine Translated
Én, mint a TCP/IP.
周 涛 - 博世汽车苏州
Kurzus: Practical TCP/IP
Machine Translated
Telecom Course Outlines
Ebben a kurzusban megvizsgáljuk az AI-t alkotó különféle technológiákat és az azok használatához szükséges készségeket. A tanfolyam során megvizsgáljuk az AI speciális alkalmazásait a távközlési iparban.
Közönség
- Hálózati mérnökök
- Hálózati üzemeltetési személyzet
- Távközlési műszaki vezetők
A tantárgy formátuma
- Rész előadás, rész vita, gyakorlati gyakorlatok
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben megvizsgáljuk a Blockchain technológia alapelveit, és megértjük annak általános architektúráját és funkcionalitását. A tanfolyam során a Blockchain technológia speciális alkalmazásait vizsgáljuk a távközlési iparban. A forgatókönyvek tartalmazzák a biztonságot, a fizetési rendszereket és a felhasználói ellenőrzést.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) a távközlési társaságok mérnökeinek szól, akik végponttól kezdve digitális identitáskezelő rendszert akarnak felállítani.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni, értékelni és alkalmazni a felhasználói nevek és jelszavak kezelésének különböző megközelítéseit.
- Telepítsen egyetlen bejelentkezési rendszert, amely a telekommunikációs környezetben használt összes alkalmazáson keresztül működik.
- Használja az identitástechnológiát, hogy világosan megértse ügyfeleit és igényeit.
- Vigyen be olyan hitelesítési rendszert, amely különféle platformon működik (laptop, mobil stb.).
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ.
Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket a telekommunikáció számára a Python segítségével, miközben egy mélyreható tanulási hitelkockázat-modellt hoznak létre.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait.
- Ismerje meg a mély tanulás alkalmazásait és felhasználásait a távközlés területén.
- Használja Python , Keras és TensorFlow létrehozásához mély tanulási modelleket távközlési.
- Készítsen saját mélyreható tanulási ügyfelek churnai előrejelzési modelljét a Python segítségével.
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Ez az oktató által vezetett, az élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a mérnökök, építészek és vezetők, akik szeretnének telepíteni egy OpenStack felhő kezelésére a Telecom infrastruktúrát.
végére ez a képzés, a résztvevők képesek lesznek:
- terv, telepíteni, és kezeli OpenStack mint egy privát felhő.
- ért IaaS építészet és-a végrehajtás alatt OpenStack.
- helyettesít fizikai útvonal és szolgál-val tényleges masinák futás-ban egy közlegény felhő.
- csökkentése infrastrukturális és karbantartási költségek révén a virtualizáció és a Cloud Computing.
- meggyorsítása az új szolgáltatások kiépítése az ügyfeleknek.
formátuma a kurzus
- Interactive előadás és vita.
- sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Hands-on végrehajtása élő-labor környezetben.
tanfolyam testreszabási beállításai
- hogy kérje személyre szabott képzés a tanfolyam, kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon.
Az OSS / BSS minden távközlési szolgáltató működésének központi eleme. Figyelembe véve a Big Data növekedését az utóbbi időben,
Az OSS / BSS egy területén zavaró változásokon ment keresztül, különös tekintettel az OSS / BSS virtualizálására és megadására
Tény, hogy sok új OTT (over the top) szolgáltatás újonnan kifejlesztett web / mobil alapú szolgáltatás
amelyek nem illenek a régi OSS-be. Ebben a jelenlegi, 4 napos tanfolyamból az első 3 napot töltik
széles körben a régi OSS / BSS háttér fejlesztése érdekében, míg az utolsó 5 modul a magyarázatot szolgálja
megjelenő Big Data elemző alkalmazás az OSS / BSS rétegben
Célközönség:
- Távközlési / mobil szolgáltatók
- Telekommunikációs szakemberek
- Távközlési szolgáltatók / vállalkozók
- CXO, alelnök, a TELECOM igazgatói szintű vezetõi
Összesen 12 modul, egyenként 2 óra, 3 nap, 4 modul (4x2 = 8 óra) egy nap
Ez az oktató által vezetett, az élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a műszaki személyek, akik szeretnék alkalmazni a legmegfelelőbb eszközöket és technikákat, hogy biztosítsa mind a távközlési, valamint a vezeték nélküli hálózatok.
formátuma a kurzus
- Interactive előadás és vita.
- sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Hands-on végrehajtása élő-labor környezetben.
tanfolyam testreszabási beállításai
- hogy kérje személyre szabott képzés a tanfolyam, kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon.