コース概要

導入

テレコム事業者におけるユースケースと機会

AIの構成要素

コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識など

データがAIの石油となる理由

確率と統計がどのようにAIを駆動するか

AIに必要なプログラミング言語スキル

機械学習の理解

機械学習ライブラリを使用して知能システムを開発する方法

データ分析の裏側で動作するデータ処理エンジン

ルールエンジンとエキスパートシステムを用いて決定を行う方法

高度な機械学習アプローチ:ディープラーニング

演習:機械学習を使用したネットワーク障害予測

AIがIoTを駆動し、テレコムにおけるIoTの応用例

クラウド技術を使用して大量のデータを処理する方法

テレコム向けの自動化技術とアプローチ

全体像の理解

テレコム事業者におけるユースケースと機会

テレコム企業にとって低 Hanging Fruit(実現しやすいプロジェクト)

AI戦略の計画とコミュニケーション方法

まとめと結論

要求

  • テレコム業界に関する理解
  • ネットワークに関する理解
  • プログラミング概念に関する一般的な理解
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー