План на курса

Въведение в 5G и Edge AI

  • Преглед на 5G мрежи и периферни компютри
  • Основни разлики между 4G и 5G за AI приложения
  • Предизвикателства и възможности в AI със свръхниска латентност

5G Архитектура и Edge Computing

  • Разбиране на 5G мрежово нарязване за натоварвания на AI
  • Роля на мулти-Access Edge Computing (MEC)
  • Edge AI стратегии за внедряване в телеком среди

Внедряване на AI модели на Edge устройства с 5G

  • Използване на TensorFlow Lite и OpenVINO за Edge AI
  • Оптимизиране на AI модели за обработка в реално време
  • Казус от практиката: Видео анализи, задвижвани от AI над 5G

Приложения с изключително ниска латентност, разрешени от 5G

  • Автономни превозни средства и интелигентен транспорт
  • Предсказуема поддръжка, управлявана от изкуствен интелект в промишлени условия
  • Приложения в здравеопазването: дистанционна диагностика и мониторинг

Сигурност и надеждност в 5G Edge AI системи

  • Предизвикателства пред поверителността на данните и киберсигурността в 5G AI
  • Осигуряване на устойчивост на AI модела в приложения в реално време
  • Съответствие с нормативната уредба за базирани на AI телекомуникационни решения

Бъдещи тенденции в 5G и Edge AI

  • Напредък в 6G и управлявани от AI мрежи
  • Интегриране на обединено обучение с 5G AI
  • Приложения от следващо поколение в интелигентни градове и IoT

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на 5G мрежовата архитектура
  • Познаване на концепциите за AI и машинно обучение
  • Опит с edge computing и IoT приложения

Публика

  • Telecom професионалисти
  • AI инженери
  • IoT специалисти
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории