Il corso Fondamenti di intelligenza artificiale è progettato per fornire ai partecipanti un'introduzione completa al campo dell'intelligenza artificiale (AI). Attraverso una combinazione di concetti teorici e applicazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno solide basi nell'intelligenza artificiale e nei suoi vari sottocampi, tra cui l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e la robotica. Esploriamo l'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, e in particolare nelle telecomunicazioni e nei settori correlati. Alla fine del corso, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita dei concetti, delle tecniche e delle loro applicazioni nel mondo reale, in particolare nelle telecomunicazioni, e saranno attrezzati per proseguire gli studi sull'intelligenza artificiale o applicare le loro conoscenze a diversi settori in cui l'intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo. Prerequisiti Non ci sono prerequisiti specifici per questo corso. Tuttavia, una conoscenza di base dei concetti di programmazione sarebbe utile. Contenuti del corso               Introduzione all'intelligenza artificiale Apprendimento automatico Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) Visione artificiale Robotica e sistemi autonomi L'intelligenza artificiale nell'industria Etica e IA responsabile

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Il corso Fondamenti di intelligenza artificiale è progettato per fornire ai partecipanti un'introduzione completa al campo dell'intelligenza artificiale (AI). Attraverso una combinazione di concetti teorici e applicazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno solide basi nell'intelligenza artificiale e nei suoi vari sottocampi, tra cui l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e la robotica. Esploriamo l'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, e in particolare nelle telecomunicazioni e nei settori correlati. Alla fine del corso, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita dei concetti, delle tecniche e delle loro applicazioni nel mondo reale, in particolare nelle telecomunicazioni, e saranno attrezzati per proseguire gli studi sull'intelligenza artificiale o applicare le loro conoscenze a diversi settori in cui l'intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo. Prerequisiti Non ci sono prerequisiti specifici per questo corso. Tuttavia, una conoscenza di base dei concetti di programmazione sarebbe utile. Contenuti del corso               Introduzione all'intelligenza artificiale Apprendimento automatico Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) Visione artificiale Robotica e sistemi autonomi L'intelligenza artificiale nell'industria Etica e IA responsabile

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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'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore delle telecomunicazioni e portando l'innovazione connessa a nuovi livelli. Questo corso completo approfondisce il ruolo dell'IA nelle telecomunicazioni e ne esplora le diverse applicazioni, dall'apprendimento automatico all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla visione artificiale alla robotica. I partecipanti acquisiranno una solida comprensione di come l'IA stia rimodellando le reti di telecomunicazioni per renderle più efficienti e sostenibili, nonché della sua integrazione in architetture in evoluzione per supportare casi d'uso all'avanguardia come il Metaverso, il Trasporto Intelligente e la Guida Autonoma. Inoltre, il corso mette in luce la sinergia tra IA e Internet of Things (IoT), dando vita al potente concetto di AIoT (Intelligenza Artificiale delle Cose). I partecipanti scopriranno come l'IA stia catalizzando l'innovazione in tutti i settori, consentendo città più intelligenti, processi produttivi più efficienti e soluzioni sanitarie personalizzate. Al termine del programma, i partecipanti saranno esperti nei concetti e nelle tecniche dell'IA, pronti ad applicare le proprie conoscenze al settore delle telecomunicazioni e oltre. Che intendano proseguire gli studi sull'IA o sfruttare le proprie competenze in diversi ambiti, i partecipanti saranno in grado di orientarsi nell'entusiasmante intersezione tra IA e innovazione nel settore delle telecomunicazioni. In un panorama digitale in rapida evoluzione, comprendere i fondamenti dell'IA è essenziale per i professionisti del settore delle telecomunicazioni. Questo corso non solo fornisce ai partecipanti competenze pratiche in materia di IA, ma infonde anche un profondo apprezzamento per le considerazioni etiche e l'implementazione responsabile delle tecnologie di IA. Con un focus sulle applicazioni nel mondo reale e sulla rilevanza per il settore, questo corso consente ai partecipanti di sfruttare l'IA per guidare l'innovazione, migliorare l'efficienza e sbloccare nuove possibilità nel dinamico mondo delle telecomunicazioni e dell'innovazione connessa. Contenuti del corso               Introduzione all'intelligenza artificiale Apprendimento automatico Applicazione dell'apprendimento automatico all'intelligenza artificiale Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) Visione artificiale Robotica e sistemi autonomi L'intelligenza artificiale nell'industria AIoT (Intelligenza Artificiale delle Cose) Etica e intelligenza artificiale responsabile

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