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 Overview of multi-domain orchestration for coordinating RAN, Core, Transport, and Cloud to enable end-to-end 5G service delivery within Zero Touch Operations frameworks Architecture of orchestration systems, including layered orchestrators, API integration, and interaction with SDN controllers, NFV, and cloud-native platforms Use of information models and intent frameworks, including service templates, standard APIs, and data models for cross-domain orchestration and network slicing End-to-end service orchestration workflows, covering service design, resource allocation, activation, and multi-vendor interoperability Closed-loop automation and assurance integration, enabling telemetry-driven decisions, SLA monitoring, and automated remediation actions Learning Outcomes Understand the architecture and purpose of cross-domain orchestration (RAN/Core/Transport/Cloud) Translate business intents into automated service workflows Apply information models enabling vendor‑agnostic orchestration Explain orchestration’s role in delivering E2E 5G services including slicing and chaining Target Audience Network automation and orchestration engineers OSS/BSS and service orchestration architects Core, RAN, and transport integration engineers Network operations engineers supporting automated service delivery

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Key Topics Covered Fundamentals of 5G network slicing, including slice types, identifiers, domain separation, and use cases for consumer and enterprise services Slice templates and SLA-driven design, covering performance parameters, KPI mapping, admission control, and policy-based configuration Static and dynamic slicing lifecycle automation, including on-demand instantiation, scaling, modification, and orchestration-driven provisioning End-to-end multi-domain slice coordination, covering RAN, Transport, and Core integration for complete service delivery across heterogeneous networks Slice assurance and closed-loop management, including real-time monitoring, analytics, and automated optimisation to maintain SLA performance Learning Outcomes Design slice templates using SLA‑driven parameters (latency, throughput, availability) Differentiate static vs dynamic slicing and lifecycle automation Integrate assurance, analytics and orchestration for closed-loop slice management Evaluate business use cases for enterprise and consumer slicing Target Audience 5G core and network slicing engineers Enterprise solutions architects Network service design and product teams Automation engineers supporting end-to-end service delivery  

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Key Topics Covered Overview of Zero Touch Operations (ZTO), including its role in 5G/cloud-native networks and evolution toward intent-driven, AI-enabled operations Intent-driven networking and policy automation, translating business intent into orchestrated actions for provisioning, scaling, and optimisation Automation of network operations such as configuration management, self-healing, scaling, service activation, and incident handling Application of AI/ML for predictive analytics, anomaly detection, root cause analysis, and network optimisation Governance, security, and trust frameworks to ensure safe, auditable, and reliable automated operations" Learning Outcomes Identify operational processes suitable for full automation vs human‑in‑the‑loop control Understand policy/intent frameworks enabling hands‑off operations Explain interactions between orchestration, assurance, analytics and AI in zero‑touch operations Recognise governance and trust considerations in automated domains. Target Audience Network operations engineers Automation and orchestration engineers Digital transformation and operations architects Service assurance and network management teams

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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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