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코스 개요
5G와 엣지 AI 개요
- 5G 네트워크 및 엣지 컴퓨팅에 대한 기본 설명
- AI 애플리케이션 측면에서 4G와 5G의 주요 차이점
- 초저지연 환경에서의 AI 활용 시 직면하게 되는 도전 과제 및 기회
5G 아키텍처와 엣지 컴퓨팅
- AI 워크로드에 적합한 5G 네트워크 슬라이싱 기법 이해
- 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 역할과 기능
- 통신 환경 내에서 엣지 AI를 구축하기 위한 전략적 접근 방식
5G 기반 엣지 기기에서의 AI 모델 배포
- TensorFlow Lite 및 OpenVINO를 활용한 엣지 AI 구현 방법
- 실시간 처리에 최적화된 AI 모델 개발 기법
- 5G 네트워크를 통한 AI 기반 영상 분석 사례 연구
5G가 가능케 하는 초저지연 애플리케이션
- 자율주행 차량 및 스마트 교통 시스템
- 산업 현장에서의 AI 기반 예측 유지보수 체계
- 원격 진단 및 건강 모니터링 등 의료 분야 애플리케이션
5G 엣지 AI 시스템의 보안 및 신뢰성 확보 방안
- 5G 기반 AI 환경에서 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제점
- 실시간 애플리케이션용 AI 모델의 안정성 확보 방안
- AI가 적용된 통신 솔루션 관련 규제 준수 사항
5G와 엣지 AI의 미래 전망
- 6G 개발 동향 및 인공지능이 결합된 네트워킹 기술
- 연합학습 방식과 5G 기반 AI의 통합 가능성
- 스마트 시티와 IoT 환경에서 나타날 차세대 애플리케이션 예시
요약 및 향후 실행 방향 제시
요건
- 5G 네트워크 구조에 대한 기초 지식
- AI 및 머신러닝 관련 개념에 대한 이해
- 엣지 컴퓨팅 및 IoT 애플리케이션 활용 경험
수강 대상
- 통신 분야 전문가
- AI 엔지니어
- IoT 전문가
21 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨