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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
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