네트워킹의 진정한 AI

성장하는 IT 네트워크의 복잡성을 조정합니다.

우리는 그것을 가지고 있습니다. 모두가 AI에 대해 이야기하고 있습니다.

AI에 대한 잘못된 견해를 제거하십시오.

AI의 가장 순수한 정의는 인간 전문가와 함께 작업을 수행하는 소프트웨어라는 것입니다. AI의 하위 집합인 머신러닝(ML)은 알고리즘 세트를 통해 경험을 배우고 개선할 수 있는 능력을 제공합니다.

AI 기술이 모든 산업에 서서히 도입되고 있습니다. 네트워킹 업계에서 디바이스, 데이터 및 사람들이 늘어남에 따라 IT 인프라를 관리하는 것이 더 복잡해졌으며 많은 사람들은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 받기 위해 AI를 찾고 있습니다. AI 및 ML은 함께 성장하는 IT 네트워크의 복잡성을 조정하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다.

AI 및 ML을 통해 여정을 도와드리겠습니다. 높은 수준의 개요를 통해 네트워킹 업계에서 AI 의미를 탐구할 수 있습니다. 전문가와의 대화 및 다른 소스는 실제 애플리케이션 및 AI 비즈니스 혜택에 대한 통찰력을 제공합니다.

화이트보드 기술 시리즈: AI 개요

기술 시리즈에 대한 첫 번째 비디오에서 AI 플랫폼에서 사용하는 몇 가지 핵심 도구에 대해 배울 것입니다. 상호 정보, 의사 결정 트리, 심화 학습 및 장단기 메모리 순환 신경망(LSTM RNN).

AI를 통해 여정을 시작하세요.

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더 고급 주제를 다루는 과정으로 가기 전에 AI의 기본부터 살펴보겠습니다.

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AI를 한 데 모으는 일부 데이터 사이언스 모델에 대해 알아보십시오.

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실제적인 결과를 가지고 AI를 네트워킹에 적용하는 방법을 확인해보세요.

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업계 전문가들은 AI 윤리 및 편견, 일부 직업군의 미래에 있어 AI가 의미하는 바 등에 무게를 두고 있습니다.

화이트보드 기술 시리즈를 탐색하세요.

화이트보드 AI 기술 시리즈의 다른 비디오를 확인하세요.

상호 정보

상호 정보가 어떠한 네트워크 기능이 서비스 수준 기대치(SLE) 클라이언트 메트릭에서 실패 또는 성공을 예측하는 가장 많은 정보를 보유하고 있는지 이해하도록 지원하는 방법.

의사 결정 트리

데이터 및 빌딩 의사 결정 트리 모델을 사용하여 일반적인 네트워킹 고장 문제를 예측하는 방법.

자연어 처리

보다 효율적으로 문제를 해결하도록 지원하기 위해 NLP가 당사의 AI 엔진인 Marvis와 작동하는 방법.

강화 학습

심화 학습이 채널 및 RF 전력 설정을 최적화하는 데 도움이 되는 방법.

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