Hansen W
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AIHANS沙龍是一個結合AI技術實戰、產業策略與自我成長的知識平台，主題涵蓋機器學習、生成式AI、創業經驗、財務規劃及哲學思辨。這裡不只提供系統化學習資源與實作案例，更強調理性思維與行動力的結合。無論你是AI初學者、創業者，還是追求人生升維的行者，都能在這裡找到前進的方向與志同道合的夥伴。
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由新到舊
本章總結AI驅動的電信網規劃全貌，從OSI模型、接取技術、IP規劃到資安與AI流量預測，建構完整理論與實務鏈結。學員能掌握5G/6G核心設計、雲端架構、安全防護與智慧運維，具備獨立規劃城市級智慧網路的能力。
面對 AI、自駕與量子運算時代，電信網路須建立多層資安防線。從模型防毒、零信任車聯網、PQC 加密升級到國際聯防合作，形成「預防＋韌性」的安全體系，使資安成為 6G 智慧網路的核心競爭力與永續基石。
電信網路規劃受各國法規與監管機構高度影響。NCC、FCC 等負責頻譜分配、設備認證與資安管理。合規是確保網路安全與永續營運的基礎，企業必須在規劃階段預判法規風險，確保頻譜使用、資料保護與設備設計皆符合法定要求。
本單元介紹電信網路故障的常見類型、診斷流程與工具應用，從偵測、定位、分析到修復，建立完整維運機制。透過AI與經驗結合，可實現主動預測、快速排除與持續優化，打造穩定高效的智慧網路。
本單元說明電信業如何在 5G/6G 建設中落實低碳與節能。
透過 AI 能源管理、再生能源、循環經濟與 ESG 機制，達成高效率與永續並重的網路規劃。
綠色網路已成未來行動通訊的核心競爭力標準。
本單元說明 CAPEX（資本支出）與 OPEX（營運支出）的差異與平衡。
透過 TCO 模型評估長期成本，可決定自建或租用策略。
AI與雲化時代促使企業從CAPEX轉向OPEX，以彈性部署、降低風險並提升投資效益。
本單元說明頻譜規劃在電信網中的核心角色。
透過頻段劃分、干擾管理與AI智慧分配，可兼顧覆蓋、容量與效率。
從2G到6G，頻譜重耕與動態共用技術讓有限頻率資源發揮最大效益，確保通訊穩定與高品質。
本單元介紹電信網路拓撲設計與模擬應用。
利用 NS-3 與 OPNET 可在實際部署前預測延遲、吞吐與QoS表現，分析不同拓撲（星狀、網狀、混合）的效能差異。
模擬結果能提前發現瓶頸、優化架構，降低建置成本並確保網路穩定可靠。
本單元說明電信網路的需求與流量預測如何支撐頻寬與設備規劃。
工程師需根據人口分布、應用型態與高峰時段流量建模，預估設備數與頻寬容量。
透過 AI 輔助預測，可動態調整資源、降低成本並提升 QoE，避免網路塞車與投資浪費。
本單元說明電信網路規劃的四大核心流程：需求分析、拓撲設計、設備選型與測試驗證。
透過完整閉環與反饋修正，確保設計精準、運作穩定。
未來6G時代將導入AI自動化分析與驗證，使網路實現智慧化、自我優化與數位孿生化發展。
