Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Przypadki użycia i możliwości dla dostawców Telecom
Co składa się na sztuczną inteligencję?
Computer Vision, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie głosu itp.
Dane jako paliwo sztucznej inteligencji
Jak prawdopodobieństwo i Statistics napędzają AI
Umiejętności językowe Programming potrzebne do AI
Zrozumienie Machine Learning
Zastosowanie Machine Learning bibliotek do tworzenia inteligentnych systemów
Silniki przetwarzania danych Data Analysis
Wykorzystanie silników reguł i systemów eksperckich do podejmowania decyzji
Zaawansowane podejścia do Machine Learning: Deep Learning
Ćwiczenie: Przewidywanie awarii sieci za pomocą Machine Learning
Jak sztuczna inteligencja napędza IoT i aplikacje dla IoT w Telecom
Obsługa większych ilości danych za pomocą technologii chmurowych
Technologie i podejścia do automatyzacji dla Telecom
Łączenie wszystkiego razem
Przypadki użycia i możliwości dla dostawców Telecom
Nisko wiszące owoce dla Telecom firm
Planowanie i komunikowanie strategii AI
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Zrozumienie branży telekomunikacyjnej
- Zrozumienie działania sieci
- Ogólne zrozumienie koncepcji programowania
Opinie uczestników (1)
Ćwiczenia praktyczne.