Le cours Fondamentaux de l'intelligence artificielle est conçu pour fournir aux participants une introduction complète au domaine de l'intelligence artificielle (IA). Grâce à une combinaison de concepts théoriques et d'applications pratiques, les participants acquerront une base solide en IA et ses différents sous-domaines, notamment l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la robotique. Nous explorons l'utilisation de l'IA dans l'industrie, et en particulier dans les télécoms et les secteurs connexes. À la fin du cours, les participants auront une solide maîtrise des concepts et des techniques de l'IA et de leurs applications dans le monde réel, en particulier dans les télécommunications. Ils seront équipés pour poursuivre des études plus poussées en IA ou appliquer leurs connaissances à divers domaines où l'IA joue un rôle important. Conditions préalables Il n'y a pas de prérequis spécifiques pour ce cours. Cependant, une compréhension de base des concepts de programmation serait bénéfique. Contenu du cours Introduction à l'intelligence artificielle Apprentissage automatique Traitement du langage naturel (NLP) Vision par ordinateur Robotique et systèmes autonomes L'IA dans l'industrie Éthique et IA responsable

Lis Plus

Le cours Fondamentaux de l'intelligence artificielle est conçu pour fournir aux participants une introduction complète au domaine de l'intelligence artificielle (IA). Grâce à une combinaison de concepts théoriques et d'applications pratiques, les participants acquerront une base solide en IA et ses différents sous-domaines, notamment l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la robotique. Nous explorons l'utilisation de l'IA dans l'industrie, et en particulier dans les télécoms et les secteurs connexes. À la fin du cours, les participants auront une solide maîtrise des concepts et des techniques de l'IA et de leurs applications dans le monde réel, en particulier dans les télécommunications. Ils seront équipés pour poursuivre des études plus poussées en IA ou appliquer leurs connaissances à divers domaines où l'IA joue un rôle important. Conditions préalables Il n'y a pas de prérequis spécifiques pour ce cours. Cependant, une compréhension de base des concepts de programmation serait bénéfique. Contenu du cours Introduction à l'intelligence artificielle Apprentissage automatique Traitement du langage naturel (NLP) Vision par ordinateur Robotique et systèmes autonomes L'IA dans l'industrie Éthique et IA responsable

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Key Topics Covered Foundations of closed-loop automation, including the Monitor–Analyse–Decide–Act model and its role in improving service reliability, efficiency, and SLA performance across network domains Telemetry and real-time observability, covering data collection from multi-domain sources, streaming analytics, and integration with assurance systems Analytics and decision-making frameworks, including rule-based and AI-driven policy engines for SLA monitoring, predictive analysis, and automated decision triggers Automated orchestration and remediation actions, enabling scaling, rerouting, reconfiguration, and fault recovery across RAN, Core, Transport, and Cloud End-to-end service assurance integration, including KPI monitoring, SLA enforcement, incident automation, and alignment with operational processes Learning Outcomes Apply closed‑loop automation frameworks (monitor → analyse → decide → act) Identify relevant telemetry/KPI sources for real‑time decisions Explain interplay between analytics engines and orchestration layers Understand assisted vs full closed‑loop implementation models." Target Audience Network automation engineers AI/analytics engineers supporting network assurance OSS platform architectsOperations teams responsible for service assurance and performance

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L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur des télécommunications et propulse l'innovation connectée vers de nouveaux sommets. Ce cours complet explore le rôle de l'IA dans les télécommunications et ses diverses applications, de l'apprentissage automatique au traitement automatique du langage naturel, en passant par la vision par ordinateur et la robotique. Les participants acquerront une solide compréhension de la manière dont l'IA transforme les réseaux de télécommunications pour les rendre plus efficaces et durables, ainsi que de son intégration dans les architectures en constante évolution afin de prendre en charge des cas d'usage de pointe tels que le métavers, les transports intelligents et la conduite autonome. De plus, ce cours met en lumière la synergie entre l'IA et l'Internet des objets (IoT), donnant naissance au concept novateur d'IAoT (Intelligence Artificielle des Objets). Les participants découvriront comment l'IA catalyse l'innovation dans tous les secteurs, permettant ainsi des villes plus intelligentes, des processus de fabrication plus efficaces et des solutions de santé personnalisées. À l'issue de la formation, les participants maîtriseront les concepts et les techniques de l'IA et seront prêts à appliquer leurs connaissances dans le domaine des télécommunications et au-delà. Qu'ils souhaitent poursuivre des études supérieures en IA ou mettre à profit leur expertise dans divers domaines, les participants seront armés pour évoluer au carrefour passionnant de l'IA et de l'innovation dans les télécommunications. Dans un paysage numérique en constante évolution, la maîtrise des fondamentaux de l'IA est essentielle pour les professionnels des télécommunications. Cette formation permet aux participants d'acquérir des compétences pratiques en IA et de développer une profonde compréhension des enjeux éthiques et de la mise en œuvre responsable des technologies d'IA. Axée sur des applications concrètes et la pertinence sectorielle, cette formation donne aux participants les moyens d'exploiter l'IA pour stimuler l'innovation, optimiser l'efficacité et explorer de nouvelles perspectives dans le domaine dynamique des télécommunications et de l'innovation connectée. Contenu du cours Introduction à l'intelligence artificielle apprentissage automatique Application de l'apprentissage automatique à l'IA Traitement automatique du langage naturel (TALN) Vision par ordinateur Robotique et systèmes autonomes L'IA dans l'industrie AIoT (Intelligence Artificielle des Objets) Éthique et IA responsable

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