Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

Deep Learning dla telekomunikacji z Pythonem

Szkolenie koncentruje się na zastosowaniu technik deep learning w rozwiązywaniu problemów branży telekomunikacyjnej z wykorzystaniem języka Python. Program prowadzi uczestników przez proces budowy i wdrażania modeli głębokiego uczenia, które znajdują praktyczne zastosowanie w optymalizacji sieci, przewidywaniu awarii i analizie zachowań użytkowników. Zajęcia łączą solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi warsztatami praktycznymi, podczas których uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych telekomunikacyjnych.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Współczesne organizacje coraz częściej potrzebują specjalistów kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie koncentruje się na zastosowaniu technik deep learning w rozwiązywaniu problemów branży telekomunikacyjnej z wykorzystaniem języka Python.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Uczestnik zdobędzie zaawansowaną wiedzę z zakresu zastosowania deep learning w rozwiązywaniu problemów telekomunikacyjnych, Rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie projektowania i implementacji modeli predykcyjnych dla sieci telekomunikacyjnych, Nauczy się efektywnie przetwarzać i analizować dane telekomunikacyjne przy użyciu nowoczesnych technik uczenia głębokiego, Pozna metody optymalizacji sieci z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Inżynierowie danych pracujący w sektorze telekomunikacyjnym, Specjaliści ds. optymalizacji sieci telekomunikacyjnych, Analitycy danych z branży telekomunikacyjnej.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT łączy wiedzę teoretyczną z intensywnymi warsztatami praktycznymi. W ciągu 4 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

  • Uczestnik zdobędzie zaawansowaną wiedzę z zakresu zastosowania deep learning w rozwiązywaniu problemów telekomunikacyjnych
  • Rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie projektowania i implementacji modeli predykcyjnych dla sieci telekomunikacyjnych
  • Nauczy się efektywnie przetwarzać i analizować dane telekomunikacyjne przy użyciu nowoczesnych technik uczenia głębokiego
  • Pozna metody optymalizacji sieci z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
  • Opanuje techniki wdrażania i monitorowania modeli deep learning w środowisku produkcyjnym sieci telekomunikacyjnej

Dla kogo jest to szkolenie?

Inżynierowie danych pracujący w sektorze telekomunikacyjnym
Specjaliści ds. optymalizacji sieci telekomunikacyjnych
Analitycy danych z branży telekomunikacyjnej
Inżynierowie uczenia maszynowego
Programiści Python zainteresowani telekomunikacją
Specjaliści ds. planowania sieci
Inżynierowie RF i transmisji

Wymagania wstępne

  • Znajomość programowania w języku Python
  • Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
  • Rozumienie podstaw sieci telekomunikacyjnych
  • Znajomość statystyki i analizy danych

Program szkolenia

01

Specyfika danych telekomunikacyjnych

  • Architektura sieci neuronowych dla telekomunikacji
  • Przygotowanie środowiska rozwojowego
  • Wstępne przetwarzanie danych telekomunikacyjnych
  • Modele predykcyjne w telekomunikacji
02

Przewidywanie awarii sieci

  • Analiza jakości usług (QoS)
  • Prognozowanie obciążenia sieci
  • Detekcja anomalii w ruchu sieciowym
03

Optymalizacja sieci

  • Optymalizacja parametrów sieci
  • Automatyczna konfiguracja elementów sieciowych
  • Zarządzanie zasobami radiowymi
04

Planowanie pojemności sieci

  • Wdrażanie i monitoring modeli
  • Integracja z systemami telekomunikacyjnymi
05

Monitoring wydajności modeli

  • Aktualizacja modeli w czasie rzeczywistym
  • Zarządzanie cyklem życia modeli

Formy realizacji

Online

  • Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
  • Interaktywne sesje na żywo z trenerem
  • Materiały dostępne przez 30 dni
  • Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

  • Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
  • Intensywne warsztaty praktyczne
  • Networking z innymi uczestnikami
  • Pełne skupienie na nauce

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu Deep Learning dla telekomunikacji z Pythonem zalecamy: Znajomość programowania w języku Python; Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego; Rozumienie podstaw sieci telekomunikacyjnych.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 4 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Inżynierowie danych pracujący w sektorze telekomunikacyjnym; Specjaliści ds. optymalizacji sieci telekomunikacyjnych; Analitycy danych z branży telekomunikacyjnej.

Klaudia Janecka
Klaudia Janecka Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90