Struttura del corso
Introduzione
Casi d'uso e opportunità per Telecom fornitori
Da cosa è composta l'intelligenza artificiale?
Computer Vision, Processione del linguaggio naturale (PNL), Riconoscimento vocale, ecc.
I dati come olio dell'IA
In che modo la probabilità e Statistics guidano l'IA
Le Programming competenze linguistiche necessarie per l'IA
Comprensione Machine Learning
Applicazione di Machine Learning librerie per lo sviluppo di sistemi intelligenti
I motori di elaborazione dei dati alla base Data Analysis
Utilizzo di motori di regole e sistemi esperti per prendere decisioni
Approcci avanzati a Machine Learning: Deep Learning
Esercizio: Previsione degli errori di rete con Machine Learning
In che modo l'intelligenza artificiale guida l'IoT e le applicazioni per l'IoT in Telecom
Gestione di maggiori volumi di dati con le tecnologie cloud
Tecnologie e approcci di automazione per Telecom
Mettere tutto insieme
Casi d'uso e opportunità per Telecom fornitori
Il frutto a portata di mano per Telecom Aziende
Pianificazione e comunicazione di una strategia di intelligenza artificiale
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Una comprensione del settore delle telecomunicazioni
- Comprensione del networking
- Una comprensione generale dei concetti di programmazione