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課程簡介

5G與邊緣AI介紹

  • 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面臨的挑戰與機會

5G架構與邊緣計算

  • 理解用於AI工作負載的5G網絡切片技術
  • 多接入邊緣計算(MEC)的作用
  • 電信環境中的邊緣AI部署策略

在配備5G的邊緣設備上部署AI模型

  • 使用TensorFlow Lite和OpenVINO進行邊緣AI開發
  • 優化AI模型以實現實時處理
  • 案例研究:基於5G的AI驅動視頻分析

由5G支持的超低延遲應用

  • 自動駕駛汽車與智能交通
  • 工業場景中基於AI的預測性維護
  • 醫療應用:遠程診斷與監測

5G邊緣AI系統的安全與可靠性

  • 5G AI中的數據隱私與網絡安全挑戰
  • 確保實時應用的AI模型健壯性
  • AI驅動電信方案的法規合規要求

5G與邊緣AI的未來趨勢

  • 6G進展與AI驅動的网络技術
  • 聯邦學習與5G AI的整合
  • 智慧城市與物聯網的下一代應用

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基本的5G網絡架構知識
  • 熟悉AI和機器學習概念
  • 擁有邊緣計算和物聯網應用經驗

受眾對象

  • 電信專業人員
  • AI工程師
  • 物聯網專家
 21 小時

人數


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