IA real em redes

Domine a complexidade em sua crescente rede de TI.

Nós entendemos. Todos estão falando sobre IA.

Corte o ruído da IA.

A definição mais pura da IA é software que executa uma tarefa em pé de igualdade com um especialista humano. Um subconjunto da IA, o aprendizado de máquina (ML) fornece uma capacidade através de um conjunto de algoritmos para aprender e melhorar a partir da experiência.

A tecnologia da IA está entrando em todas as indústrias. Na indústria de redes, a proliferação de dispositivos, dados e pessoas tornou o gerenciamento da infraestrutura de TI mais complexo do que nunca, com muitos recorrendo à IA para ajuda. Juntos, a IA e a ML desempenham um papel cada vez mais crítico no domínio da complexidade para as crescentes redes de TI.

Deixe-nos ajudá-lo em sua jornada pela IA e ML. Nossas visões gerais de alto nível exploram o significado da IA na indústria de redes. Nossas discussões com especialistas e outros recursos fornecem informações sobre aplicativos da vida real e benefícios empresariais da IA.

Série técnica de Whiteboard: Visão geral da IA

No primeiro vídeo da nossa série técnica, você aprenderá sobre algumas das ferramentas centrais que usamos em nossa plataforma de IA: informações mútuas, árvores de decisão, aprendizado de reforço e rede neural recorrente de memória longa de curto prazo (LSTM RNN).

Faça uma viagem pela IA.

Conheça os conceitos básicos da IA antes de entrar em tópicos mais avançados.

Saiba mais sobre alguns modelos de ciência de dados que compõe a IA.

Confira como estamos integrando a IA às redes com resultados reais.

Especialistas da indústria opinam sobre a ética e o viés da IA, o que a IA significa para o futuro de alguns empregos e muito mais.

Explore nossa Série técnica de Whiteboard.

Confira outros vídeos na Série técnica de IA do Whiteboard.

Informações mútuas

Como as informações mútuas ajudam você a entender quais recursos de rede têm mais informações para prever falhas ou o sucesso nas métricas de expectativas de nível de serviço (SLE) do cliente.

Árvores de decisão

Como modelos de árvores de decisão de dados e construção são usados para prever falhas de problemas comuns de redes.

Processamento de linguagem natural

Como a PLN trabalha com Marvis, nosso mecanismo de IA, para ajudá-lo a resolver problemas de forma mais eficaz.

Aprendizado de reforço

Como o aprendizado de reforço ajuda a otimizar as configurações de energia de RF e de canal.

Clientes