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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: