真实的网络人工智能

降低不断发展的 IT 网络的复杂性。

我们可以二者兼顾。人人都在讲 AI，

AI 最纯粹的定义，是可以执行任务且执行效果与人类专家水平无异的软件。作为 AI 的一个子集，机器学习 (ML) 通过算法组提供从经验中学习和改进的能力。

人工智能技术正在渗入到各行各业。在网络行业中，设备、数据和人员的激增使得 IT 基础架构的管理比以往更加复杂，许多人都在寻求 AI 的帮助。在应对不断增长的 IT 网络复杂性方面，AI 和机器学习发挥着越来越重要的作用。

让我们为您的 AI 和机器学习之旅提供帮助。我们的高层级概述探讨了 AI 在网络行业中的意义。通过与专家的讨论和对其他资源的研究，我们深入了解了 AI 的实际应用和业务优势。

在我们技术系列的第一个视频中，您将了解我们在 AI 平台中使用的一些核心工具：互信息、决策树、强化学习和长短期记忆循环神经网络 (LSTM RNN)。

在进入更高级的主题之前，先了解 AI 的基础知识。

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了解若干结合 AI 的数据科学模型。

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了解我们如何将 AI 引入网络，并取得实际成果。

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行业专家对 AI 道德和偏见、AI 对部分工种未来发展的意义等方面进行了权衡。

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互信息能够如何帮助您了解哪些网络功能最能够预测服务级别预期 (SLE) 客户端指标的成败。

如何利用数据和决策树模型构建来预测常见网络问题。

NLP 如何与我们的人工智能引擎 Marvis 协同工作，帮助您更有效地解决问题。

强化学习如何帮助优化通道和 RF 功率设置。