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.

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

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

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

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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