KI-Revolution im Telekommunikationstraining Ppt

Folie 1

Auf dieser Folie wird die Bedeutung der künstlichen Intelligenz in der Telekommunikationsbranche erörtert. Wenn sich die Marktbedingungen ändern, stehen Telekommunikationsunternehmen vor mehreren neuen Problemen, wie z. B. der Notwendigkeit neuer Vorhersagemodelle und der Regelmäßigkeit, mit der diese aktualisiert werden müssen. Daher wird der Einsatz von KI-Technologien wichtig, da sie die Produktivität steigern, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Folie 2

Auf dieser Folie geht es um vorausschauende Wartung, die KI ermöglicht. Die Aufrechterhaltung eines Netzwerks wird mit zunehmender Entwicklung und Komplexität immer anspruchsvoller. Die Behebung von Problemen kann zeitaufwändig und teuer sein. Wenn es um vorausschauende Wartung geht, kann KI einen erheblichen Unterschied machen.

Folie 3

Auf dieser Folie wird die Netzwerkoptimierung als Einsatz künstlicher Intelligenz in der Telekommunikation erläutert. Der Aufbau selbstoptimierender Netzwerke (SONs) ist eine weitere beliebte Anwendung von KI in der Telekommunikation. KI-Algorithmen überwachen solche Netzwerke und können Netzwerkanomalien erkennen und genau vorhersagen.

Anmerkungen des Dozenten: Laut IDC sind Unternehmen zunehmend bereit, in KI zu investieren, da sie den Wert des Einsatzes dieser Technologie in der Telekommunikationsnetzwerkarchitektur erkennen. Über 63 Prozent der Telekommunikationsunternehmen integrieren KI, um ihre Netzwerkinfrastruktur zu verbessern.

Folie 4

Diese Folie hebt die Vorteile der Betrugserkennung und -prävention hervor, die sich aus der Integration künstlicher Intelligenz in die Telekommunikation ergeben. Die Fähigkeit, Betrug zu verhindern, ist der wichtigste Vorteil der KI-gestützten Betrugsanalyse.

Hinweise für den Kursleiter: Wenn das System eine verdächtige Aktivität erkennt, deaktiviert es den entsprechenden Benutzer oder Dienst und verhindert so den Betrug. All dies geschieht automatisch; Organisationen können so effektiv und zeitnah auf einen Angriff reagieren.

Folie 5

Auf dieser Folie wird RPA vorgestellt und seine Marktgröße für den Zeitraum 2021–2023 dargestellt. RPA ist eine Technologie, die Softwarerobotik/-tools und künstliche Intelligenz kombiniert, um menschliche Aktivitäten für Geschäftsprozesse teilweise oder vollständig zu automatisieren.

Hinweise des Kursleiters: Telekommunikationsunternehmen können RPA nutzen, um die Dateneingabe, Auftragsabwicklung, Abrechnung und andere Backoffice-Aufgaben zu automatisieren, die Zeit kosten und viel manuelle Arbeit erfordern. Dadurch gewinnen die Mitarbeiter mehr Zeit, sodass sie sich auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren können, und die Fehlerquote bei körperlicher Arbeit wird minimiert.

Folie 6

Diese Folie veranschaulicht die globale Marktgröße der künstlichen Intelligenz im Telekommunikationssektor. Es wird geschätzt, dass die globale KI in der Telekommunikationsbranche bis 2027 unglaubliche 14,99 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Folie 7

Diese Folie veranschaulicht die häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung künstlicher Intelligenz. Auch wenn die weltweite KI im Telekommunikationsmarkt zunimmt, haben viele Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, sie einzusetzen.

Folie 8

Auf dieser Folie wird das Problem unstrukturierter oder unvollständiger Daten erörtert. Es ist sinnlos, ein KI-System ohne Zugriff auf relevante Daten zu implementieren. Viele Unternehmen haben Probleme mit der Datenerfassung aufgrund fragmentierter, unstrukturierter und unvollständiger Daten.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Fragmentierte Daten: Verschiedene Systeme sammeln und speichern Daten, es gibt jedoch keine einheitliche Datenbank, aus der sie abgerufen werden können
• Unstrukturierte Daten: Jedes KI-System wird Schwierigkeiten haben, eine große Menge unkategorisierter Daten ohne Kontext oder Erklärung dafür, womit sie verbunden sind, zu verstehen
• Unvollständige Daten: Die Verwendung von Daten mit fehlenden Komponenten kann dazu führen, dass das KI-System inkonsistent oder ungenau lernt
• Lösung – Big-Data-Engineering-Ökosystem: Da KI-Algorithmen saubere, gut strukturierte Daten erfordern, nehmen ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Datenbereinigung etwa 80 % des Aufwands jedes ML-Projekts in Anspruch. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, ein Big-Data-Engineering-Ökosystem (basierend auf Apache, Hadoop oder Spark) einzurichten, das Daten aus isolierten Datenquellen sammeln, integrieren, speichern und analysieren kann

Folie 9

Auf dieser Folie geht es um die technische Erfahrung, die für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Telekommunikation erforderlich ist. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine relativ neue Technologie. Der Aufbau eines internen Teams kann länger dauern und vernachlässigbare Auswirkungen haben, wenn es an lokalen Talenten mangelt

Hinweise des Dozenten: Einen Anbieter zu finden, der über die Fähigkeit und Erfahrung verfügt, ein KI-System ordnungsgemäß aufzubauen, kann eine Aufgabe für sich sein. Da der Einsatz von KI außerdem kostspielig sein kann, ist es wichtig, Ihr Projekt mit dem richtigen Partner zu beginnen.

Folie 10

Auf dieser Folie geht es um die Bedeutung der technischen Integration in einem KI-Projekt, da der Einsatz veralteter Legacy-Systeme einer der Hauptgründe für das Scheitern eines Projekts ist. Die Leistungsfähigkeit der IT-Infrastruktur kann durch die Erstellung einer konsolidierten Datenbank, den Einsatz von Data Lakes oder Cloud Computing etc. sichergestellt werden.