課程簡介

5G與邊緣AI簡介

  • 5G網絡與邊緣計算概述
  • 4G與5G在AI應用中的關鍵差異
  • 超低延遲AI的挑戰與機遇

5G架構與邊緣計算

  • 瞭解5G網絡切片在AI工作負載中的應用
  • 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5G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模型以實現即時處理
  • 案例研究:基於5G的AI視頻分析

5G支持的超低延遲應用

  • 自動駕駛與智能交通
  • 工業環境中的AI驅動預測性維護
  • 醫療應用:遠程診斷與監控

5G邊緣AI系統的安全性與可靠性

  • 5G AI中的數據隱私與網絡安全挑戰
  • 確保即時應用中的AI模型魯棒性
  • AI驅動的電信解決方案的法規合規性

5G與邊緣AI的未來趨勢

  • 6G與AI驅動網絡的進展
  • 聯邦學習與5G AI的集成
  • 智慧城市與物聯網中的下一代應用

總結與下一步

最低要求

  • 對5G網絡架構的基本理解
  • 熟悉AI和機器學習概念
  • 具備邊緣計算和物聯網應用的經驗

受衆

  • 電信專業人士
  • AI工程師
  • 物聯網專家
 21 時間:

人數


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