План на курса

Введение в 5G и Edge AI

  • Преглед на мрежите 5G и обработка на периферните устройства
  • Основни разлики между 4G и 5G за приложения на AI
  • Проблеми и възможности в приложения на AI с ултра-ниска закъснение

Архитектура на 5G и обработка на периферните устройства

  • Разбиране на разделянето на мрежите 5G за обработка на работни натоварвания на AI
  • Ролята на Multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Стратегии за развързване на Edge AI в телекомуникационни среди

Развързване на модели на AI на периферни устройства с 5G

  • Използване на TensorFlow Lite и OpenVINO за Edge AI
  • Оптимизиране на модели на AI за реално време обработка
  • Примерен случай: Видео аналитика с AI над 5G

Приложения с ултра-ниска закъснение, овозможени от 5G

  • Автономни превозни средства и интелигентен транспорт
  • Предвидително поддържане с AI в индустриални среди
  • Здравеопазване: дистанционна диагностика и мониторинг

Сигурност и надеждност в системи на 5G Edge AI

  • Проблеми със защита на данни и киберсигурност в 5G AI
  • Осигуряване на устойчивост на модели на AI в приложения за реално време
  • Съответствие с регулации за решения на телекомуникации с AI

Будни тенденции в 5G и Edge AI

  • Напрежки в 6G и мрежи с AI
  • Интеграция на федеративно обучение с 5G AI
  • Приложения на следващото поколение в интелигентни градове и IoT

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на архитектурата на мрежите 5G
  • Запознаване с концепциите на изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Опит с edge computing и IoT приложения

Целева аудитория

  • Телекомуникационни специалисти
  • Инженери на изкуствен интелигент
  • Специалисти по IoT
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории