دوره آموزشی مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی ایجنتی در 5G: شبکه‌های خودمختار هوشمندتر

توی این دوره قراره وارد دنیای پیشرفته «هوش مصنوعی عامل‌محور» یا همون Agentic AI بشید که مرحله‌ای فراتر از هوش مصنوعی مولد معمولیه. تفاوت اصلی اینجاست که مدل‌های عامل‌محور فقط اطلاعات تولید نمی‌کنن، بلکه می‌تونن محیط رو درک کنن، تصمیم بگیرن و مهم‌تر از همه، «عمل» کنن. توی فضای مخابرات و شبکه‌های 5G، این قابلیت معجزه می‌کنه؛ چون به شما اجازه میده سیستم‌هایی بسازید که به‌طور خودکار خرابی‌ها رو تشخیص میدن و تعمیر می‌کنن (Self-healing)، پیکربندی شبکه رو مدیریت می‌کنن و ظرفیت شبکه رو پیش‌بینی می‌کنن. در این آموزش، چرخه «درک، استدلال، عمل و یادگیری» رو در قلب شبکه‌های مخابراتی بررسی می‌کنیم و می‌بینیم که چطور سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تونن با زیرساخت‌های فعلی OSS و BSS یکپارچه بشن. این دوره به شما یاد میده چطور با ترکیب مدل‌های تخصصی و عمومی، تیمی از «ایجننت‌ها» (عوامل هوشمند) بسازید که بتونن در کنار هم بهینه‌سازی شبکه‌های رادیویی (RAN) و نگهداری پیش‌گیرانه رو انجام بدن و در نهایت، بهره‌وری و هوشمندی کل اکوسیستم مخابراتی رو چند پله ارتقا بدن.

اهداف یادگیری
تعریف هوش مصنوعی عامل‌محور و اجزای اصلی آن و تمایز آن با اتوماسیون معمولی و هوش مصنوعی مولد در فضای مخابرات
تحلیل نیروهای تکنولوژیک و بازار که باعث همگرایی هوش مصنوعی و مخابرات شده و نقشه‌برداری چرخه عامل‌محور (درک، استدلال، عمل، یادگیری) بر چالش‌های عملیاتی شبکه
مقایسه معماری‌های سنتی شبکه 5G با معماری‌های یکپارچه با هوش مصنوعی و ارزیابی نحوه تعامل سیستم‌های عامل‌محور با زیرساخت‌های فعلی OSS/BSS
طراحی سیستم‌های چند عاملی با استفاده از الگوهای طراحی تخصصی و ارزیابی مبادله هزینه-عملکرد بین مدل‌های عمومی و تخصصی
نقد کاربرد سیستم‌های عامل‌محور در موارد کلیدی مخابراتی مانند بهینه‌سازی RAN و نگهداری پیش‌گیرانه و شبیه‌سازی گردش کار حل تیکت‌های پشتیبانی
فرمول‌بندی استراتژی‌های طراحی سیستم برای راهکارهای عامل‌محور با استفاده از اصول مهندسی زمینه و تجزیه گردش کار