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ASPEN培训课程
从事无线网络规划与优化的网优工程师
需要运用AI技术提升网络性能的运营商技术人员
通信设备商网络优化产品线的研发人员
希望转型智能网络优化的高校师生
通过本课程的系统学习，使学员全面掌握人工智能技术在无线网络优化中的应用方法与实战技能。学员将能够理解AI智网优化的核心理念与价值，熟悉机器学习基础算法及其在网络优化中的适用场景，掌握基于AI的覆盖优化、干扰优化、容量预测、故障诊断等技术，具备使用Python及相关工具进行网络数据分析与模型训练的能力，能够将AI技术与传统网优经验相结合，提升网络智能化水平。
AI智网优化概述：介绍人工智能在通信网络中的应用现状与发展趋势。分析传统网络优化面临的挑战：海量数据、复杂场景、实时性要求。讲解AI智网优化的核心理念：从被动响应到主动预测，从人工经验到数据驱动，从单点优化到全局协同。
机器学习基础：系统学习机器学习的基本概念与算法分类：监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。掌握常用算法原理：线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、K-means聚类。了解特征工程与模型评估方法。
网络优化数据采集与处理：学习网络优化数据的来源与类型：MR数据、PM性能指标、DT/CQT测试数据、工参数据、用户感知数据。掌握数据预处理方法：数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化。介绍Python数据分析工具栈：Pandas、NumPy、Matplotlib。
覆盖优化AI方法：讲解基于MR数据的覆盖空洞智能识别方法。学习利用聚类算法（DBSCAN、K-means）自动识别弱覆盖区域。掌握基于传播模型与机器学习的混合预测方法，实现覆盖质量的精准评估。通过案例演练AI辅助的覆盖优化决策。
干扰分析与优化：介绍移动通信网络干扰类型：系统内干扰（同频干扰、邻频干扰）、系统间干扰、杂散干扰、阻塞干扰。学习基于干扰矩阵的干扰源智能定位方法。掌握利用机器学习算法（随机森林、XGBoost）建立干扰预测模型，识别干扰模式与规律。
容量预测与负荷均衡：讲解网络容量预测的方法与价值。学习时间序列分析方法（ARIMA、LSTM）在业务量预测中的应用。掌握基于预测结果的负荷均衡优化策略：负载均衡参数调整、载波聚合配置优化、多频段协同调度。通过案例演练AI驱动的容量优化。
移动性优化：介绍切换参数优化的传统方法与挑战。学习基于用户轨迹聚类分析的移动性优化方法。掌握利用强化学习（Q-learning）进行切换参数的自适应优化，平衡乒乓切换与切换失败率。通过4G/5G互操作优化案例演练AI移动性优化。
故障预测与智能运维：讲解基于AI的故障预测技术：利用历史告警数据和性能指标预测潜在故障。学习异常检测算法（孤立森林、自编码器）在网络故障诊断中的应用。掌握故障根因分析（RCA）的智能方法：关联规则挖掘、因果推理。通过基站故障预测案例演练智能运维流程。
用户感知分析与优化：介绍QoE与KQI的映射关系。学习基于网络KPI的用户感知预测模型构建方法。掌握影响用户感知的关键因素识别与优化策略。通过视频业务、游戏业务等典型场景的感知优化案例演练AI应用。
自动化网优平台与工具：介绍主流厂商的AI智网优化平台功能：中兴VMAX智能化平台、华为iMaster MAE。学习Python机器学习库（Scikit-learn、TensorFlow）在网络优化数据分析中的应用。掌握自动化优化流程的实现方法：数据接入、特征工程、模型训练、策略生成、效果评估。
5G-Advanced与6G智能化趋势：介绍3GPP对网络智能化的标准演进：NWDAF（网络数据分析功能）架构与接口。讲解RAN智能化趋势：RAN Intelligent Controller（RIC）、xApps/rApps架构。展望6G网络的内生AI能力：AI原生空口、分布式学习、语义通信。
综合项目实战：基于AI的无线网络优化：给定实际网络场景（如某城市区域4G/5G协同优化），学员综合运用所学知识完成从数据采集处理、问题识别、AI模型训练、优化策略生成到效果评估的完整AI智网优化流程，实现从理论到工程实践的全面提升。
