مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در 5G: تقویت هوش

مدرس Rahul Kaundal

انتشار 2026/04/22

مدت زمان 2h 38m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Introduction to Large Language Models (LLM) in 5G: Enhancing Intelligence

شبکه‌های مخابراتی حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند - از گزارش‌های شبکه گرفته تا تعاملات با مشتری - و هوش مصنوعی برای استخراج ارزش از آن ضروری است. این دوره یک پایه عملی برای استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی مولد در چالش‌های مخابراتی در دنیای واقعی فراهم می‌کند. مفاهیم اصلی LLM و ترانسفورماتور را کاوش کنید، سپس مدل‌های شناسایی موجودیت با نام سفارشی را برای تجزیه و تحلیل گزارش شبکه بسازید، سیستم‌های طبقه‌بندی متن و هدف را برای اتوماسیون پشتیبانی مشتری توسعه دهید، و مدل‌های از پیش آموزش دیده را برای موارد استفاده خاص مخابراتی تنظیم کنید. این دوره خط لوله کامل را پوشش می دهد - از آماده سازی داده ها و حاشیه نویسی تا ارزیابی مدل - با تمرکز بر تأثیر تجاری، نه فقط معیارهای دقت. در پایان، به مهارت‌ها و چارچوب استراتژیک مورد نیاز برای انتقال پروژه‌های هوش مصنوعی از مرحله آزمایشی به تولید مجهز خواهید شد، و بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در سیستم‌های CRM و گردش‌های کاری عملیاتی ادغام می‌کنید.این دوره توسط Itelcotech ایجاد شده است. ما خوشحالیم که میزبان این آموزش در کتابخانه خود هستیم.

5G Generative AI مدل‌های زبان بزرگ (LLM) Network Automation

Introduction

Introduction ()

1. Introduction to Large Language Models (LLMs)

Overview of generative AI concepts ()

Working principles of generative AI ()

Role of transformers in GenAI ()

Large language models: Structure and capabilities ()

Industrial transformation through language models ()

Tokens as the fundamental units of large language models ()

From tokens to contextual semantics ()

2. Core Concept: Token Classification

What is token classification? From theory to telecom ()

Named entity recognition (NER) and beyond ()

Visualizing token classification: From chaos to structure ()

3. Core Concept: Text Classification

What is text classification? Automating categorization at scale ()

Few-shot learning and intent classification ()

Why LLMs have transformed data and performance ()

Preview: Building a telecom-specific intent classifier ()

4. Building a Custom NER Model for Network Logs

Building a custom NER model for network logs ()

Architecture: Classification layer for token labeling ()

Data preparation and tokenization pipeline for telecom logs ()

Data preparation and tokenization pipeline: Simulation ()

The annotation process: Creating telecom training data ()

Fine-tuning a pretrained model for custom entity recognition: Simulation ()

Evaluating your NER model: Beyond accuracy to business impact ()

5. Extracting Information: Building Models

Building models for customer-specific entity recognition ()

Compliance-focused NER model for telecom: Simulation ()

Building a telecom entity taxonomy: From generic to domain specific ()

6. Automating Customer Support with Intent Classification

From model output to business logic: Creating actionable intent rules ()

Evaluating model performance and improving accuracy ()

7. Sentiment Analysis for Customer Experience

Combining intent and sentiment: The complete telecom customer picture ()

Sentiment analysis for telecom customer experience ()

From analysis to action: Integrating insights into CRM ()

Building your telecom AI road map: From pilot to production ()

Conclusion

Conclusion ()

Ex_Files_Intro_to_LLM_in_5G.zip (72 KB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.