Programa do Curso
Introdução
Fundamentos de Inteligência Artificial e Machine Learning
Compreensão Deep Learning
- Visão geral dos conceitos básicos de aprendizado profundo Diferenciando entre Machine Learning e aprendizado profundo Visão geral de aplicativos para aprendizado profundo
Visão geral de Neural Networks
- O que são Neural Networks Neural Networks vs modelos de regressão Compreendendo os fundamentos matemáticos e mecanismos de aprendizagem Construindo uma rede neural artificial Compreendendo nós neurais e conexões Trabalhando com neurônios, camadas e dados de entrada e saída Compreendendo os perceptrons de camada única Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada Aprendizagem Feedforward e feedback Neural Networks Compreendendo a propagação direta e a retropropagação Compreendendo a memória longa e de curto prazo (LSTM) Explorando o recorrente Neural Networks na prática Explorando o convolucional Neural Networks na prática Melhorando a maneira Neural Networks Aprenda
Visão geral das técnicas de aprendizado profundo usadas em Telecom
- Redes Neurais Processamento de Linguagem Natural Reconhecimento de Imagem Speech Recognition Análise de Sentimento
Explorando estudos de caso de aprendizagem profunda para Telecom
- Otimizando roteamento e qualidade de serviço por meio de análise de tráfego de rede em tempo real Prevendo falhas de rede e dispositivos, interrupções, picos de demanda, etc. Análise de chamadas em tempo real para identificar comportamento fraudulento Análise do comportamento do cliente para identificar demanda por novos produtos e serviços Processamento de grandes volumes de SMS Mensagens para obter insights Speech Recognition para chamadas de suporte configurando SDNs e redes virtualizadas em tempo real
Compreendendo os benefícios do aprendizado profundo para Telecom
Explorando as diferentes bibliotecas de aprendizado profundo para Python
- TensorFlow Difícil
Configurando Python com TensorFlow para aprendizado profundo
- Instalando a TensorFlow API Python Testando a TensorFlow Instalação Configurando TensorFlow para Desenvolvimento Treinando seu primeiro TensorFlow Modelo de Rede Neural
Configurando Python com Keras para aprendizado profundo
Construindo modelos simples de aprendizado profundo com Keras
- Criando um modelo Keras Compreendendo seus dados Especificando seu modelo de aprendizado profundo Compilando seu modelo Ajustando seu modelo Trabalhando com seus dados de classificação Trabalhando com modelos de classificação Usando seus modelos
Trabalhando com TensorFlow para Deep Learning para Telecom
- Preparando os dados Baixando os dados Preparando os dados de treinamento Preparando os dados de teste Dimensionando entradas usando espaços reservados e variáveis
Requisitos
- Experiência com programação Python
- Familiaridade geral com conceitos de telecomunicações
- Familiaridade básica com estatística e conceitos matemáticos
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Declaração de Clientes (5)
examples based on our data
Witold - P4 Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)
code examples:-)
Marcin - P4 Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)
I liked that the instructor had many pre-written scripts to show off many different aspects of ML and AI. I really enjoyed being able to see live demos of so many ways ML and AI is being used. Much of what we covered was cutting edge technology that is still in its early stages of development.
Matthew Pepper - Motorola Solutions
Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)
The colab notebooks we get to keep
Palmer Greer - Motorola Solutions
Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)
The clarity with which it was presented