AI-Enabled Network Management and Service Assurance
Lingua: inglese
Editore: Notion Press, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - AI-Enabled Network Management and Service Assurance explores how artificial intelligence and machine learning are transforming modern communication networks into intelligent, adaptive, and increasingly autonomous systems. The book provides a structured understanding of AI-driven network management, covering network data, analytics, machine learning, service assurance, fault management, automation, orchestration, and cybersecurity. It explains practical applications such as predictive analytics, root cause analysis, predictive maintenance, intent-based networking, zero-touch automation, and AI-driven threat detection. The book also examines explainable and trustworthy AI, ethical and regulatory considerations, and emerging AI-native networking technologies. The final chapter presents future-oriented autonomous networking frameworks, including closed-loop automation, self-healing networks, multi-domain integration, edge intelligence, and pathways toward fully autonomous networks. Designed for students, researchers, network professionals, and technology practitioners, this book offers a comprehensive foundation for understanding how AI can improve network performance, reliability, security, efficiency, and service quality in next-generation digital infrastructures.…
Codice articolo 9798906964243
- Titolo
- AI-Enabled Network Management and Service Assurance
- Autore
- Uday Kiran Bokam
- Editore
- Notion Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798906964243
- Peso dell'articolo
- 493 grammi
- Dimensioni
- 235x157x17 mm
AI-Enabled Network Management and Service Assurance explores how artificial intelligence and machine learning are transforming modern communication networks into intelligent, adaptive, and increasingly autonomous systems. The book provides a structured understanding of AI-driven network management, covering network data, analytics, machine learning, service assurance, fault management, automation, orchestration, and cybersecurity. It explains practical applications such as predictive analytics, root cause analysis, predictive maintenance, intent-based networking, zero-touch automation, and AI-driven threat detection. The book also examines explainable and trustworthy AI, ethical and regulatory considerations, and emerging AI-native networking technologies. The final chapter presents future-oriented autonomous networking frameworks, including closed-loop automation, self-healing networks, multi-domain integration, edge intelligence, and pathways toward fully autonomous networks. Designed for students, researchers, network professionals, and technology practitioners, this book offers a comprehensive foundation for understanding how AI can improve network performance, reliability, security, efficiency, and service quality in next-generation digital infrastructures.
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