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課程簡介
5G與邊緣AI導論
- 5G網絡與邊緣計算概覽
- 4G與5G在AI應用上的主要差異
- 超低延遲AI面臨的挑戰與機遇
5G架構與邊緣計算
- 了解用於AI工作負載的5G網絡切片技術
- 多接入邊緣計算(MEC)的角色
- 電信環境中的邊緣AI部署策略
在5G環境中於邊緣設備部署AI模型
- 使用TensorFlow Lite和OpenVINO進行邊緣AI開發
- 優化AI模型以支持實時處理
- 案例研究:基於5G的AI視頻分析
由5G驅動的超低延遲應用
- 自動駕駛與智慧交通
- 工業場景中基於AI的預測性維護
- 醫療健康應用:遠程診斷與監測
5G邊緣AI系統的安全性与可靠性
- 5G AI中的數據隱私與網絡安全挑戰
- 確保實時應用中AI模型的健壯性
- 面向AI電信解決方案的法律法規合規性
5G與邊緣AI的未來趨勢
- 6G進展與AI驅動網絡技術
- 聯邦學習與5G AI的整合
- 智慧城市與物聯網領域的下一代應用
總結與後續步驟
最低要求
- 具備5G網絡架構的基本知識
- 熟悉AI和機器學習概念
- 具有邊緣計算與物聯網應用經驗
對象
- 電信專業人員
- AI工程師
- 物聯網專家
21 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯