Szkolenia Telecom w Lublin

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Lublin uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć modele głębokiego uczenia się dla telekomunikacji przy użyciu Python, przechodząc przez proces tworzenia modelu ryzyka kredytowego głębokiego uczenia się. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie podstawowych koncepcji uczenia głębokiego.
• Poznanie aplikacji i zastosowań głębokiego uczenia w telekomunikacji.
• Używanie Pythona, Keras i TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia dla telekomunikacji.
• Budują własny model przewidywania rezygnacji klientów w oparciu o uczenie głębokie przy użyciu języka Python.

Sztuczna inteligencja to zbiór technologii służących do tworzenia inteligentnych systemów zdolnych do rozumienia danych i działań związanych z danymi w celu podejmowania "inteligentnych decyzji". Dla dostawców Telecom tworzenie aplikacji i usług wykorzystujących sztuczną inteligencję może otworzyć drzwi do usprawnienia operacji i obsługi w obszarach takich jak konserwacja i optymalizacja sieci. W tym kursie badamy różne technologie, które składają się na sztuczną inteligencję i zestawy umiejętności wymagane do ich wykorzystania. W trakcie kursu badamy konkretne zastosowania sztucznej inteligencji w branży Telecom. Publiczność

• Inżynierowie sieciowi
• Personel operacyjny sieci
• Menedżerowie techniczni Telecom

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia praktyczne

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Lublin, badamy podstawowe zasady stojące za technologią Blockchain i uzyskujemy zrozumienie jej ogólnej architektury i funkcjonalności. W trakcie kursu badamy technologię Blockchain w konkretnych zastosowaniach w branży Telecom. Scenariusze obejmują bezpieczeństwo, systemy płatności i weryfikację użytkowników.

Zawartość kursu BSS: Ten kurs jest skierowany przede wszystkim do menedżerów w Telecom operacji, którzy muszą mieć 360 widok a) starszego BSS w eTOM b) pojawiającego się BSS w NGOSS c) systemu rozliczeniowego, w tym mediacja, ocena i CDR w szczegółach. Kurs ten wprowadza również nowe tematy, takie jak zaawansowany CRM oparty na dużych zbiorach danych, zarządzanie rezygnacjami i zarządzanie oszustwami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, architektów i menedżerów, którzy chcą wdrożyć chmurę OpenStack do zarządzania swoją infrastrukturą Telecom. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Planowanie, wdrażanie i administrowanie OpenStack jako chmurą prywatną.
• Zrozumienie architektury IaaS i jej implementacji w ramach OpenStack.
• Zastępowanie fizycznych routerów i serwerów maszynami wirtualnymi działającymi w chmurze prywatnej.
• Obniżenie kosztów infrastruktury i utrzymania dzięki wirtualizacji i przetwarzaniu w chmurze.
• Przyspieszenie wdrażania nowych usług dla klientów.

Wprowadzenie: OSS/BSS jest sercem działalności każdego operatora Telecom. Biorąc pod uwagę wzrost Big Data w ostatnim czasie, obszar OSS / BSS przeszedł przełomowe zmiany, szczególnie dzięki wirtualizacji OSS / BSS i biorąc pod uwagę fakt, że wiele nowych usług OTT (Over top) to nowo opracowane usługi internetowe / mobilne. fakt, że wiele nowych usług OTT (Over the top) to nowo opracowane usługi internetowe / mobilne które nie pasują do starszych systemów OSS. W tym bieżącym kursie, który składa się z 4 dni, pierwsze 3 dni są poświęcone intensywnie rozwijać tło w starszych OSS / BSS, podczas gdy ostatnie 5 modułów jest poświęconych wyjaśnieniu pojawiające się aplikacje analityczne Big Data w warstwie OSS/BSS Docelowi odbiorcy:

• Telecom/Osoby odpowiedzialne za operacje komórkowe
• Telecom Specjaliści ds. sprzedaży
• Dostawcy/wykonawcy usług operacyjnych Telecom
• CXO, VP, kierownicy szczebla dyrektorskiego w TELECOM

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą zastosować najbardziej odpowiednie narzędzia i techniki do zabezpieczenia zarówno sieci telekomunikacyjnych, jak i bezprzewodowych.