"Telekommunikasiyada süni intellekt"(Artificial intelligence in telecommunications)Sillabus

Fənn kodu

MS1224

Kredit

6

Tələbənin iş yükü

1

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2026-2027

Fənnin tipi

Məcburi

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

a) 30 saat - mühazirə b) 15 saat- seminar

Auditoriyadan kənar saatlar

a) 45 saat – sərbəst iş b)90 saat – layihə işi

Bu fənn telekommunikasiya sistemlərində və rabitə şəbəkələrində süni intellekt (Sİ) və maşın öyrənməsi texnologiyalarının tətbiqi prinsiplərini öyrənir. Fənn çərçivəsində süni intellektin əsas anlayışları, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə alqoritmləri, telekommunikasiya şəbəkələrindən əldə edilən məlumatların təhlili və intellektual qərar qəbuletmə metodları araşdırılır.

• mühazirə
• layihə əsaslı öyrənmə
• interaktiv müzakirə
• problem-based learning
• komanda işi
• seminar
• case study
• təqdimatlar

Təlim nəticəsi əlavə edilməyib.

1. 1.
   Foundations and Architectures of Artificial Intelligence in Telecommunication NetworksMühazirə

   Telekommunikasiya şəbəkələrində süni intellektin əsasları, tətbiq sahələri, arxitekturaları və şəbəkə idarəetməsində rolu öyrənilir.

2. 2.
   Collection, Processing and Preparation of Telecommunication Data for Machine LearningMühazirə

   elekommunikasiya məlumatlarının toplanması, təmizlənməsi, emalı, normallaşdırılması və maşın öyrənməsi üçün hazırlanması üsulları araşdırılır.

3. 3.
   AI-Based Evaluation of Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE)Mühazirə

   Xidmət keyfiyyətinin (QoS) və istifadəçi təcrübəsinin (QoE) qiymətləndirilməsində süni intellekt metodları, şəbəkə göstəriciləri və proqnozlaşdırma üsulları araşdırılır.

4. 4.
   Machine Learning and Deep Learning Algorithms in TelecommunicationsMühazirə

   Telekommunikasiya sistemlərində istifadə olunan maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə alqoritmləri, onların tətbiqi və qiymətləndirilməsi öyrənilir.

5. 5.
   AI-Based Channel Estimation and Beamforming in Wireless CommunicationsMühazirə

   Simsiz rabitədə kanal parametrlərinin qiymətləndirilməsi, şüaformalaşdırma və ötürmə keyfiyyətinin süni intellekt vasitəsilə yaxşılaşdırılması üsulları öyrənilir.

6. 6.
   Dynamic Radio Resource Allocation Using Reinforcement LearningMühazirə

   Möhkəmləndirici öyrənmə əsasında radioresursların dinamik bölüşdürülməsi, spektrdən səmərəli istifadə və şəbəkə resurslarının optimallaşdırılması araşdırılır.

7. 7.
   Intelligent Orchestration of Network Slicing and Virtualized Cloud ResourcesMühazirə

   Şəbəkə dilimlərinin idarə olunması, virtuallaşdırılmış bulud resurslarının bölüşdürülməsi və xidmət tələblərinə uyğun avtomatik koordinasiya üsulları öyrənilir.

8. 8.
   Mobility Prediction and Handover Optimization in Mobile NetworksMühazirə

   Mobil şəbəkələrdə istifadəçi hərəkətinin proqnozlaşdırılması, baza stansiyaları arasında keçidin (handover) optimallaşdırılması və əlaqənin fasiləsizliyi öyrənilir.

9. 9.
   Artificial Intelligence Applications in Multi-access Edge Computing (MEC) SystemsMühazirə

   Çoxgirişli kənar hesablama (MEC) sistemlərində süni intellektin tətbiqi, məlumatların emalının optimallaşdırılması və hesablama yükünün bölüşdürülməsi araşdırılır.

10. 10.
    AI-Driven Management in O-RAN (Open Radio Access Network) ArchitectureMühazirə

    O-RAN arxitekturasında süni intellektin tətbiqi, şəbəkə elementlərinin idarə edilməsi, avtomatlaşdırma və radioresursların optimallaşdırılması araşdırılır.

11. 11.
    AI-Based Optimization of Energy Efficiency in Mobile NetworksMühazirə

    Mobil şəbəkələrdə enerji sərfiyyatının təhlili, baza stansiyalarının enerji rejimlərinin idarə olunması və enerji səmərəliliyinin artırılması üsulları öyrənilir.

12. 12.
    Network Anomaly Detection and Fault Prediction Using Artificial IntelligenceMühazirə

    Şəbəkə trafikində anomaliyaların aşkarlanması, avadanlıq nasazlıqlarının proqnozlaşdırılması və texniki xidmətin optimallaşdırılması üsulları araşdırılır.

13. 13.
    Generative Artificial Intelligence and Large Language Models in Telecommunication Network ManagementMühazirə

    Generativ süni intellekt və böyük dil modellərinin şəbəkə monitorinqi, nasazlıqların təhlili, hesabatların hazırlanması və idarəetmə proseslərində tətbiqi araşdırılır.

14. 14.
    AI-Based Cyberattack Detection and Adaptive Defense in Telecommunication NetworksMəşğələ

    Telekommunikasiya şəbəkələrində kiberhücumların aşkarlanması, şübhəli trafikin təhlili və adaptiv müdafiə mexanizmləri öyrənilir.

15. 15.
    Federated and Distributed Machine Learning in Telecommunication Networks Mühazirə FTN1-4 13Mühazirə

    Paylanmış və federativ maşın öyrənməsinin prinsipləri, məlumat məxfiliyinin qorunması və müxtəlif şəbəkə qovşaqlarında modellərin birgə öyrədilməsi üsulları araşdırılır.

16. 16.
    Digital-Twin-Based Modeling and Optimization of Telecommunication NetworksMəşğələ

    Telekommunikasiya şəbəkələrinin rəqəmsal əkizlərinin yaradılması, modelləşdirilməsi, simulyasiyası və şəbəkə parametrlərinin optimallaşdırılması öyrənilir.

17. 17.
    Explainable, Robust and Trustworthy Artificial Intelligence in Telecommunication SystemsMühazirə

    Süni intellekt modellərinin izaholunanlığı, dayanıqlılığı, etibarlılığı, qərarların şərh edilməsi və təhlükəsiz tətbiqi prinsipləri öyrənilir.

18. 18.
    AI-Native Communications and Integrated Sensing in 6G (Sixth-Generation Mobile Networks) Mühazirə FTN1-4 15Məşğələ

    6G mobil şəbəkələrində süni intellektin sistem arxitekturasına inteqrasiyası, rabitə və hissiyyat funksiyalarının birləşdirilməsi, mühitin aşkarlanması və məlumatların birgə emalı araşdırılır.

19. 19.
    Collection, Processing and Preparation of Telecommunication Data for Machine Learning Mühazirə FTN 1 1Məşğələ

    Telekommunikasiya məlumatlarının toplanması, təmizlənməsi, emalı, normallaşdırılması və maşın öyrənməsi üçün hazırlanması üsulları araşdırılır.

20. 20.
    Advanced Applications and Future Trends of Artificial Intelligence in TelecommunicationsMəşğələ

    Telekommunikasiya sahəsində süni intellektin inkişaf istiqamətləri, yeni nəsil şəbəkələrdə tətbiqləri, avtomatlaşdırma və intellektual idarəetmə imkanları araşdırılır.

Ədəbiyyat əlavə edilməyib.