Plan du cours
Introduction
Cas d'utilisation et opportunités pour Telecom fournisseurs
Qu’est-ce qui compose l’IA ?
Computer Vision, Procession du langage naturel (NLP), Reconnaissance vocale, etc.
Les données comme pétrole de l’IA
Comment les probabilités et Statistics stimulent l'IA
Les Programming compétences linguistiques nécessaires à l'IA
Comprendre Machine Learning
Application de Machine Learning bibliothèques pour développer des systèmes intelligents
Les moteurs de traitement des données derrière Data Analysis
Utiliser des moteurs de règles et des systèmes experts pour prendre des décisions
Approches avancées de Machine Learning : apprentissage profond
Exercice : Prédire les pannes de réseau avec Machine Learning
Comment l'IA pilote l'IoT et les applications pour l'IoT dans Telecom
Gérer de plus grands volumes de données avec les technologies cloud
Technologies et approches d'automatisation pour Telecom
Rassembler tout cela
Cas d'utilisation et opportunités pour Telecom fournisseurs
Le fruit à portée de main pour Telecom entreprises
Planifier et communiquer une stratégie d'IA
Sommaire et conclusion
Pré requis
- Une compréhension de l'industrie des télécommunications
- Une compréhension des réseaux
- Une compréhension générale des concepts de programmation