Duation: 1 Day
Descripción
Este curso de un día explora cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar la automatización de redes en entornos de telecomunicaciones 5G y nativos de la nube. Explica la progresión desde la automatización de la configuración hasta la orquestación, el aseguramiento y la autonomía, y distingue entre la automatización basada en reglas y los enfoques asistidos por IA.
Los participantes examinan aplicaciones prácticas en los dominios de RAN, núcleo, transporte y nube, incluyendo la predicción de carga, detección de anomalías, optimización de rutas y escalado automatizado. El curso introduce los conceptos de aprendizaje automático, los requisitos de datos y las restricciones operativas que sustentan estas aplicaciones.
El curso también explora cómo la IA respalda la automatización de bucle cerrado y basada en la intención, incluida la interacción con sistemas de orquestación y aseguramiento. Los participantes consideran la telemetría, el despliegue de modelos y la integración con los sistemas operativos existentes, junto con los controles necesarios para garantizar acciones automatizadas fiables y seguras.
Contenido del curso
- Fundamentos de la automatización de redes en entornos 5G/Nube
- Conceptos de IA y ML para redes de telecomunicaciones
- Casos de uso de automatización mejorada por IA en todos los dominios de red
- Integración de la IA en la automatización de bucle cerrado y basada en la intención
- Arquitectura de datos, telemetría y despliegue de modelos
A quién va dirigido el curso
Este curso está destinado a ingenieros de red, arquitectos técnicos, especialistas en operaciones y aseguramiento de redes, y profesionales involucrados en la automatización de redes, orquestación o sistemas de soporte operativo. Es particularmente relevante para aquellos que trabajan en los dominios de RAN, núcleo, transporte y nube que necesitan comprender cómo la IA y el aprendizaje automático pueden mejorar las operaciones de red y apoyar la progresión hacia redes autónomas.
Objetivos de aprendizaje
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Explicar la evolución desde la automatización hasta la orquestación, el aseguramiento y las redes autónomas.
- Diferenciar la automatización basada en reglas y la asistida por IA, así como sus casos de uso apropiados.
- Describir el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo en telecomunicaciones.
- Explicar el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta el despliegue y reentrenamiento.
- Identificar oportunidades de automatización impulsadas por IA en redes RAN, núcleo, transporte, nube y empresariales.
- Explicar la automatización de bucle cerrado predictiva y reactiva.
- Describir cómo la intención se traduce en políticas y acciones de red automatizadas.
- Identificar la telemetría, métricas, registros y rastreos necesarios para la IA de red.
- Comparar los modelos de despliegue de IA en la nube central y en el borde (edge).
- Explicar las consideraciones clave para la gobernanza de la IA, la precisión y la integración con OSS.
