Deep Learning dla telekomunikacji z Pythonem

Opis

Szkolenie koncentruje się na zastosowaniu technik deep learning w rozwiązywaniu problemów branży telekomunikacyjnej z wykorzystaniem języka Python. Program prowadzi uczestników przez proces budowy i wdrażania modeli głębokiego uczenia, które znajdują praktyczne zastosowanie w optymalizacji sieci, przewidywaniu awarii i analizie zachowań użytkowników. Zajęcia łączą solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi warsztatami praktycznymi, podczas których uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych telekomunikacyjnych.

Profil uczestnika

• Inżynierowie danych pracujący w sektorze telekomunikacyjnym
• Specjaliści ds. optymalizacji sieci telekomunikacyjnych
• Analitycy danych z branży telekomunikacyjnej
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Programiści Python zainteresowani telekomunikacją
• Specjaliści ds. planowania sieci
• Inżynierowie RF i transmisji

Agenda

1. Wprowadzenie do deep learning w telekomunikacji
• Specyfika danych telekomunikacyjnych
• Architektura sieci neuronowych dla telekomunikacji
• Przygotowanie środowiska rozwojowego
• Wstępne przetwarzanie danych telekomunikacyjnych
2. Modele predykcyjne w telekomunikacji
• Przewidywanie awarii sieci
• Analiza jakości usług (QoS)
• Prognozowanie obciążenia sieci
• Detekcja anomalii w ruchu sieciowym
3. Optymalizacja sieci
• Optymalizacja parametrów sieci
• Automatyczna konfiguracja elementów sieciowych
• Zarządzanie zasobami radiowymi
• Planowanie pojemności sieci
4. Wdrażanie i monitoring modeli
• Integracja z systemami telekomunikacyjnymi
• Monitoring wydajności modeli
• Aktualizacja modeli w czasie rzeczywistym
• Zarządzanie cyklem życia modeli

Korzyści

Uczestnik zdobędzie zaawansowaną wiedzę z zakresu zastosowania deep learning w rozwiązywaniu problemów telekomunikacyjnych. Rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie projektowania i implementacji modeli predykcyjnych dla sieci telekomunikacyjnych. Nauczy się efektywnie przetwarzać i analizować dane telekomunikacyjne przy użyciu nowoczesnych technik uczenia głębokiego. Pozna metody optymalizacji sieci z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Opanuje techniki wdrażania i monitorowania modeli deep learning w środowisku produkcyjnym sieci telekomunikacyjnej.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość programowania w języku Python
• Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Rozumienie podstaw sieci telekomunikacyjnych
• Znajomość statystyki i analizy danych

Zagadnienia

• Architektura sieci neuronowych w telekomunikacji
• Przetwarzanie danych telekomunikacyjnych
• Predykcja awarii sieci
• Analiza jakości usług
• Optymalizacja parametrów sieciowych
• Zarządzanie zasobami radiowymi
• Detekcja anomalii
• Prognozowanie obciążenia
• Automatyczna konfiguracja sieci
• Monitoring modeli AI
• Integracja z systemami telekomunikacyjnymi
• Cykl życia modeli deep learning

Poznaj naszą firmę