Course Outline
소개
인공지능의 기초와 Machine Learning
이해 Deep Learning
- 딥러닝의 기본 개념 개요 Machine Learning와 딥러닝의 차이점 딥러닝 응용 개요
Neural Networks 개요
- Neural Networks Neural Networks 대 회귀 모델이란 무엇입니까 수학적 기초 및 학습 메커니즘 이해 인공 신경망 구축 신경 노드 및 연결 이해 뉴런, 레이어 및 입력 및 출력 데이터 작업 단일 레이어 퍼셉트론 이해 지도 학습과 비지도 학습의 차이점 학습 피드포워드 및 피드백 Neural Networks 순방향 전파 및 역전파 이해 장단기 기억(LSTM) 이해 순환 탐색 Neural Networks 실습 콘볼루션 탐색 Neural Networks 방식 개선 Neural Networks 학습
Telecom에 사용된 딥러닝 기술 개요
- 신경망 자연어 처리 이미지 인식 Speech Recognition 감정 분석
Telecom에 대한 딥 러닝 사례 연구 탐색
- 실시간 네트워크 트래픽 분석을 통한 라우팅 및 서비스 품질 최적화 네트워크 및 장치 장애, 중단, 수요 급증 등 예측 실시간 통화 분석을 통한 사기 행위 식별 고객 행동 분석을 통한 신제품 및 서비스 수요 파악 대량의 SMS 처리 SDN 및 가상화된 네트워크를 실시간으로 구성하는 지원 통화에 대한 통찰력을 얻기 위한 메시지 Speech Recognition
Telecom에 대한 딥 러닝의 이점 이해
Python에 대한 다양한 딥러닝 라이브러리 탐색
- TensorFlow 하드
딥 러닝을 위해 TensorFlow을 사용하여 Python 설정
- TensorFlow Python API 설치 TensorFlow 설치 테스트 개발을 위한 설정 TensorFlow 첫 번째 TensorFlow 신경망 모델 교육
딥러닝을 위해 Keras를 사용하여 Python 설정
Keras를 사용하여 간단한 딥러닝 모델 구축
- Keras 모델 생성 데이터 이해 딥 러닝 모델 지정 모델 컴파일 모델 피팅 분류 데이터 작업 분류 모델 작업 모델을 사용하여
통신을 위한 딥 러닝을 위해 TensorFlow과 협력
- 데이터 준비 데이터 다운로드 교육 데이터 준비 테스트 데이터 준비 자리 표시자 및 변수를 사용하여 입력 크기 조정
Requirements
- Python 프로그래밍 경험
- 통신 개념에 대한 일반적인 지식
- 통계 및 수학적 개념에 대한 기본 지식
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
회원 평가 (5)
examples based on our data
Witold - P4 Sp. z o.o.
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
code examples:-)
Marcin - P4 Sp. z o.o.
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
I liked that the instructor had many pre-written scripts to show off many different aspects of ML and AI. I really enjoyed being able to see live demos of so many ways ML and AI is being used. Much of what we covered was cutting edge technology that is still in its early stages of development.
Matthew Pepper - Motorola Solutions
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
The colab notebooks we get to keep
Palmer Greer - Motorola Solutions
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
The clarity with which it was presented