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課程簡介
基礎:數位分身與 6G 的融合
- 應用於電信網路的數位分身概念
- 促成分身使用的 6G 服務類別與需求
- 資料來源、保真度層級及分身生命週期管理
6G 組件與環境建模
- 在分身模型中表現 RAN 元件、前傳/中傳/後傳及邊緣運算
- 通道、傳播及 THz/mmWave 建模考量因素
- 數位與物理層級間的時序粒度與同步
模擬與共模擬架構
- 獨立模擬與結合真實網路遙測的共模擬
- Ns-3、Unity 及用於整合測試的模擬工具鍊
- 大規模分身場景的可擴展性策略
AI 原生優化技術
- 用於無線資源管理的監督式與強化學習
- 線上學習、遷移學習及領域適應,以實現分身到現場的轉移
- 閉環控制工作流程及政策部署模式
即時遙測、推論與回饋迴路
- 串流架構與低延遲推論配置
- 邊緣與雲端推論的權衡及模型分割
- 設計安全的回饋迴路及人機協作控制
數位分身保真度、驗證與不確定性量化
- 分身準確度指標與驗證方法學
- 量化及減輕模型不確定性的技術
- 使用數位分身進行 SLA 驗證與效能保證
編排、自動化及意圖驅動操作
- 將分身整合至編排層級與基於意圖的 APIs
- CI/CD 及針對分身模型與 ML 產物的測試管道
- 政策引擎與自動修復策略
分身支援網路中的安全、隱私與信任
- 資料治理、保全隱私建模及聯合分身方法
- 分身同步與模型完整性的威脅模型
- AI 驅動決策的審計、溯源及可解釋性
案例研究與領域應用
- 工業自動化與用於製造的網路數位分身
- 行動性、自主系統及 XR 服務驗證
- 預測性維護與容量規劃的操作範例
實作實驗室與小型專案
- 使用 ns-3 及視覺化引擎建構 RAN 區段的微型數位分身
- 使用分身產生的資料訓練輕量級 ML 模型以進行異常偵測
- 實施閉環測試:遙測 → 模型推論 → 模擬中的政策變更
總結與後續步驟
最低要求
- 具備電信網路、RAN 或核心網路工程經驗
- 熟悉模擬工具或網路模擬
- 掌握 Python 及基本機器學習概念
受眾
- 專注於新一代網路的電信工程師與網路架構師
- 從事網路優化及數位分身應用的 AI/ML 工程師
- 探索 6G 應用案例的研究工程師與模擬專家
21 小時