网络AI培训课程-曙海培训

 一、培训目标

1. 掌握网络AI核心定义、技术定位及在通信网络中的应用价值；

2. 理解网络AI关键技术、核心架构，明晰其与传统网络技术的融合逻辑；

3. 结合案例熟悉网络AI在网络规划、运维、优化中的应用要点及实操思路；

4. 掌握网络AI典型应用场景适配逻辑，提升岗位技术应用与创新能力。

二、核心培训模块

模块1：网络AI基础认知

• 核心内容：网络AI定义、核心内涵及发展历程；网络AI在通信网络（4G/5G/RedCap）中的应用价值；与传统网络管理模式的核心差异及优势。

• 案例说明：某运营商网络AI赋能网络运维，将故障排查效率提升60%的简化案例。

模块2：网络AI核心技术与架构

• 核心内容：网络AI核心架构（数据层、算法层、应用层）及各层功能；关键技术（机器学习、深度学习、强化学习在网络中的适配应用）；网络AI与通信网络的融合逻辑。

• 案例说明：网络AI算法（如异常检测算法）在网络故障识别中的应用案例，呈现技术落地逻辑。

模块3：网络AI在网络全生命周期中的应用

• 核心内容：网络AI在规划阶段（容量预测、站点选址）、运维阶段（故障预警、自动排查）、优化阶段（速率优化、干扰调节）的应用要点；核心应用流程。

• 案例说明：网络AI在5G网络优化中的应用案例，实现网络速率动态调节、资源精准分配。

模块4：网络AI常见问题与落地要点

• 核心内容：网络AI项目落地中的数据采集、算法适配、模型训练等常见问题；核心解决思路与实操要点；网络AI与现有网络系统的兼容适配方法。

• 案例说明：某企业网络AI项目数据采集不规范导致模型精度不足，通过优化数据方案解决的简化案例。

模块5：网络AI典型应用场景

• 核心内容：网络AI在智能运维、智慧组网、流量调度、边缘计算协同等场景的应用要点；场景化方案设计逻辑。

• 案例说明：2个典型场景简化案例（如网络AI智能故障预警、AI驱动的流量动态调度）。

模块6：培训总结与答疑

• 核心内容：回顾各模块核心要点，解答学员疑问，梳理网络AI知识体系，明确技术应用重点与落地注意事项。