Curso de AI Awareness para Telecom
La IA es un conjunto de tecnologías para construir sistemas inteligentes capaces de comprender los datos y las actividades que los rodean para tomar "decisiones inteligentes". Para los proveedores Telecom, la creación de aplicaciones y servicios que hagan uso de la IA podría abrir la puerta a la mejora de las operaciones y los servicios en áreas como el mantenimiento y la optimización de la red.
En este curso examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades necesarias para ponerlas en práctica. A lo largo del curso, examinamos las aplicaciones específicas de la IA dentro de la industria Telecom.
Audiencia
- Ingenieros de redes
- Personal de operaciones de red
- Telecom Directores técnicos
Formato del curso
- Parte conferencia, parte discusión, ejercicios prácticos
Programa del Curso
Introducción
Casos de uso y oportunidades para Telecom proveedores
¿En qué consiste la IA?
Computer Vision, Procesión del lenguaje natural (PNL), Reconocimiento de voz, etcétera.
Los datos como el petróleo de la IA
Cómo la probabilidad y Statistics impulsan la IA
Las Programming habilidades lingüísticas necesarias para la IA
Comprensión Machine Learning
Aplicación de Machine Learning bibliotecas para desarrollar sistemas inteligentes
Los motores de procesamiento de datos detrás Data Analysis
Uso de motores de reglas y sistemas expertos para tomar decisiones
Enfoques avanzados para Machine Learning: Deep Learning
Ejercicio: Predicción de fallos de red con Machine Learning
Cómo la IA impulsa el IoT y las aplicaciones para el IoT en Telecom
Manejo de mayores volúmenes de datos con tecnologías en la nube
Tecnologías y enfoques de automatización para Telecom
Reuniendo todo
Casos de uso y oportunidades para Telecom proveedores
La fruta madura para Telecom empresas
Planificación y comunicación de una estrategia de IA
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de la industria de las telecomunicaciones
- Comprensión de las redes
- Una comprensión general de los conceptos de programación
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
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- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Guatemala (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.