Plan du cours

Introduction aux 5G et Edge AI

  • Vue d'ensemble des réseaux 5G et de l'informatique de pointe
  • Principales différences entre la 4G et 5G pour les applications d'IA
  • Défis et opportunités de l'IA à très faible latence

Architecture 5G et Edge Computing

  • Comprendre le découpage du réseau 5G pour les charges de travail d'IA
  • Rôle des stratégies de déploiement multiAccess Edge Computing (MEC)
  • (MEC) dans les environnements de télécommunications

Déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie avec 5G

  • Utilisation de TensorFlow Lite et OpenVINO pour Edge AI
  • Optimisation des modèles d'IA pour le traitement en temps réel
  • Étude de cas : Analyse vidéo alimentée par l'IA sur 5G

Applications à très faible latence rendues possibles par 5G

  • Véhicules autonomes et transports intelligents
  • Maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les environnements industriels
  • Applications dans le domaine de la santé : diagnostics et surveillance à distance

Sécurité et fiabilité des systèmes 5G Edge AI

  • Défis en matière de confidentialité des données et de cybersécurité dans l'IA 5G.
  • Garantir la robustesse des modèles d'IA dans les applications en temps réel
  • Conformité réglementaire des solutions de télécommunications basées sur l'IA

Tendances futures des systèmes 5G et Edge AI

  • Progrès de la 6G et des réseaux pilotés par l'IA
  • Intégration de l'apprentissage fédéré à l'IA 5G.
  • Applications de prochaine génération dans les villes intelligentes et l'IdO

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'architecture du réseau 5G.
  • Familiarité avec les concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec les applications edge computing et IoT

Public

  • Professionnels du Telecom
  • Ingénieurs en IA
  • Spécialistes de l'IdO
 21 Heures

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