A certificação AI+ Telecommunications™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a integrar a Inteligência Artificial na indústria das telecomunicações, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais da conectividade digital. O foco está na aplicação da IA para otimizar redes, melhorar a experiência do cliente e suportar a evolução para tecnologias como 5G e IoT.
Ao longo do percurso, os participantes exploram como aplicar técnicas de machine learning, analytics e automação em diferentes domínios das telecomunicações, incluindo gestão de redes, previsão de falhas, segurança e operações. São também abordadas aplicações como network optimization, predictive maintenance, customer experience e integração com IoT, permitindo uma visão abrangente da transformação digital do setor.
A componente prática assume um papel central, com projetos, estudos de caso e um capstone project que permite aplicar conceitos a desafios reais, como otimização de redes ou melhoria de serviços, reforçando a capacidade de implementar soluções de IA em ambientes telecom complexos.
Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender a aplicação da IA no setor das telecomunicações;
- Aplicar técnicas de machine learning na otimização de redes;
- Utilizar IA para previsão de falhas e manutenção preditiva;
- Melhorar a experiência do cliente com soluções inteligentes;
- Integrar IA com tecnologias como 5G e IoT;
- Reforçar a segurança e resiliência das infraestruturas telecom;
- Desenvolver soluções inovadoras orientadas por dados para telecom.
Destinatários
- Engenheiros de telecomunicações;
- Profissionais de redes e operações;
- Analistas de dados aplicados ao setor telecom;
- Especialistas em segurança de redes;
- Gestores de projeto e profissionais envolvidos em iniciativas de inovação no setor das telecomunicações
Condições
Detalhes do exame
- Duração: 90 minutos;
- Pontuação mínima de aprovação: 70% (35/50);
- Formato: 50 questões de escolha múltipla e múltipla resposta;
- Realização online, através de plataforma com proctoring por IA e agendamento flexível.
Pré-Requisitos
- Conhecimentos básicos de telecomunicações (redes, 5G, IoT);
- Familiaridade com programação, preferencialmente Python;
- Noções de análise de dados;
- Conhecimentos introdutórios de Inteligência Artificial são benéficos
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 40 horas de conteúdos on-demand, incluindo vídeos, e-book, podcasts e atividades práticas interativas. A aprendizagem pode ser realizada em qualquer momento e a partir de qualquer lugar, com quizzes modulares para acompanhar o progresso.
Programa
- Course Introduction
- Introduction to AI in Telecommunications
- Data Engineering for Telecom AI
- AI for 5G Networks
- AI in Network Optimization
- AI in Network Security
- Enhancing Customer Experience with AI
- IoT Integration with Telecommunications
- AI-Integrated Network Operations Centers (NOC)
- Ethical Considerations in Artificial Intelligence
- Capstone Project
Introduction to AI in Telecommunications
- AI Fundamentals in Telecommunications
- AI Technologies for Telecom
- Emerging Trends in AI for Telecommunications
Data Engineering for Telecom AI
- Designing and Managing the Telecom Data Pipeline
- Data Engineering tools and Technology
- Case Study: Telecom Big Data Analytics
AI for 5G Networks
- Introduction to 5G
- AI Applications in 5G
- Enhancing Network Management with AI
AI in Network Optimization
- Predictive Network Management
- Performance Enhancement Techniques
- Traffic Management Strategies
AI in Network Security
- Security Threats in Telecom
- AI Security Solutions
- Advanced Security Frameworks
Enhancing Customer Experience with AI
- Personalized Customer Service
- Service Quality Improvement
- Enhancing Customer Engagement
IoT Integration with Telecommunications
- IoT Fundamentals
- Managing IoT Security Challenges
- Enhancing Operational Efficiency with IoT
AI-Integrated Network Operations Centers (NOC)
- Transitioning to AI-driven NOCs
- Automating escalations and root cause analyses
- Closed-loop automation with AI and SDN integration
Ethical Considerations in Artificial Intelligence
- Ethical Implications of Using Artificial Intelligence
- Responsible Deployment Practices
- Emerging Trends and Challenges
Capstone Project
- Real-world telecom problem solving with AI
- Design and implementation of AI-driven solutions
