Trénování a evaluace

Jak správně trénovat a hodnotit modely: volba metrik, validace a práce s overfittingem, aby výsledky byly spolehlivé a opakovatelné.

AI modely a učení

Principy učení AI modelů: práce s daty, ladění hyperparametrů a prevence přeučení pro dosažení robustní generalizace v praxi.

Testování obnovy dat

Jak provést test obnovy v praxi: tvorba scénářů, validace dat a měření metrik. Pravidelné cvičení odhalí mezery a zrychlí reakci při incidentu.

Trénování modelů pro edge

Trénujte modely pro edge hardware efektivně: transfer learning, pruning a kvantizace. Udržte kvalitu díky dobré datové přípravě a validaci.

Bezpečnost DNS

Jak zabezpečit DNS proti spoofingu a poisoning: DNSSEC, validace a monitoring. Využití anycastu a politik pro robustní provoz.