Μονάδες
1. Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στη Μηχανική Ηλεκτρονικών και Επικοινωνιών: Όρια, Επικύρωση, Υπευθυνότητα και Δεοντολογία 2. Τεχνητή νοημοσύνη στη σχεδίαση κυκλωμάτων και υποστήριξη διάταξης PCB 3. Επεξεργασία σήματος: Φίλτρα, δειγματοληψία και ανάλυση συχνότητας 4. Διαμόρφωση, ψηφιακή επικοινωνία και ανάκτηση σφαλμάτων 5. Ανάλυση προϋπολογισμού RF, κεραίας και σύνδεσης 6. Τεχνητή νοημοσύνη σε ενσωματωμένα συστήματα και ανάπτυξη υλικολογισμικού 7. Πρωτόκολλα επικοινωνίας και στοίβα δικτύου 8. Τεχνητή Νοημοσύνη στην Απόδοση και Βελτιστοποίηση Δικτύων 9. Τεχνητή Νοημοσύνη σε EMC/EMI, Δοκιμή και Μέτρηση 10. Τεχνητή Νοημοσύνη στην Προγνωστική Συντήρηση και Υγεία Εξοπλισμού 11. Επαλήθευση Τυποποιημένης και Ρυθμιστικής Έρευνας 12. Ανάλυση δεδομένων σήματος και τηλεπικοινωνιών και σύνορα τεχνητής νοημοσύνης με Python
Μονάδα 8 / 12

Τεχνητή Νοημοσύνη στην Απόδοση και Βελτιστοποίηση Δικτύων

Κέρδη:

  • Δυνατότητα σύνοψης και ερμηνείας KPI όπως λανθάνουσα κατάσταση, jitter, απόδοση και απώλεια πακέτων με AI
  • Δυνατότητα ανίχνευσης προτύπων και σημείων συμφόρησης σε δεδομένα δικτύου κινητής τηλεφωνίας/RF (RSRP, SINR) με υποστήριξη AI
  • Δυνατότητα επαλήθευσης των βημάτων βελτιστοποίησης που προτείνει η τεχνητή νοημοσύνη μέσω μέτρησης πεδίου, δοκιμής κίνησης και κρίσης μηχανικού δικτύου
Πρώην Επόμενος