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コース概要
導入
Telecom プロバイダーのユースケースと機会
AIを構成するものは何ですか?
Computer Vision、自然言語行列 (NLP)、音声認識など。
AI の石油としてのデータ
確率と Statistics AI を推進する仕組み
AIに必要な【5】言語スキル
理解 Machine Learning
Machine Learning ライブラリを適用してインテリジェント システムを開発する
背後にあるデータ処理エンジン Data Analysis
ルール エンジンとエキスパート システムを使用した意思決定
Machine Learning への高度なアプローチ: ディープラーニング
演習: Machine Learning によるネットワーク障害の予測
AI が IoT と IoT 用アプリケーションをどのように推進するか (Telecom)
クラウドテクノロジーで大量のデータを処理
Telecom の自動化テクノロジーとアプローチ
すべてをひとつにまとめる
Telecom プロバイダーのユースケースと機会
Telecom 社の簡単に実現できる成果
AI 戦略の計画と伝達
要約と結論
要求
- 電気通信業界への理解
- ネットワークへの理解
- プログラミングの概念の一般的な理解
14 時間