Modelar el Comportamiento Estocástico de Fallos en Sistemas de Telecomunicaciones o TI

Resumen

Explore la modelización de fallos estocásticos en sistemas de telecomunicaciones/IT utilizando Machine Learning. Aprenda sobre la recolección de datos, redes neuronales y la implementación práctica para mejorar la fiabilidad del sistema.

Programa de estudio

• Introducción a la Modelización de Fallos Estocásticos
Resumen de los procesos estocásticos
Importancia en sistemas de telecomunicaciones/IT
Objetivos del curso y expectativas
• Fundamentos de Aprendizaje Automático en la Fiabilidad del Sistema
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático
Tipos de datos e ingeniería de características
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
• Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Fuentes de datos de fallos en sistemas de telecomunicaciones/IT
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
Manejo de datos faltantes y desbalanceados
• Modelos y Métodos Estocásticos
Procesos de Poisson y distribuciones exponenciales
Procesos de Markov y sus aplicaciones
Simulaciones de Monte Carlo
• Redes Neuronales para Predicción de Fallos
Introducción a las redes neuronales
Arquitecturas adecuadas para modelización de fallos
Estrategias de entrenamiento y optimización
• Implementación Práctica con Herramientas de Aprendizaje Automático
Resumen de los marcos de programación (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Construcción de un modelo de predicción de fallos: paso a paso
Validación y evaluación de modelos predictivos
• Estudios de Caso en Sistemas de Telecomunicaciones/IT
Ejemplos reales de modelos de fallos
Análisis del rendimiento y resultados del modelo
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Mejora de la Fiabilidad del Sistema
Integración de modelos predictivos con sistemas de monitoreo
Estrategias para detección de fallos en tiempo real
Reducción del tiempo de inactividad y costos de mantenimiento
• Consideraciones Éticas y Desafíos
Privacidad y seguridad de datos en modelización de fallos
Sesgo e imparcialidad en modelos predictivos
Tendencias futuras y desafíos en el campo
• Conclusión del Curso y Direcciones Futuras
Recapitulación de los resultados clave del aprendizaje
Oportunidades para estudios e investigaciones futuras
Retroalimentación y evaluación del curso

Asignaturas

Charlas de conferencia