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코스 개요
5G 및 에지 AI 소개
- 5G 네트워크와 에지 컴퓨팅 개요
- AI 애플리케이션을 위한 4G와 5G의 주요 차이점
- 초저지연 AI의 도전과 기회
5G 아키텍처와 에지 컴퓨팅
- AI 워크로드를 위한 5G 네트워크 슬라이싱 이해
- Multi-Access Edge Computing (MEC)의 역할
- 통신 환경에서의 에지 AI 배포 전략
5G를 활용한 에지 디바이스에서의 AI 모델 배포
- 에지 AI를 위한 TensorFlow Lite와 OpenVINO 사용
- AI 모델을 실시간 처리용으로 최적화
- 사례 연구: 5G를 통한 AI 기반 비디오 분석
5G에 의해 가능해진 초저지연 애플리케이션
- 자율 주행 차량 및 스마트 교통
- 산업 환경에서의 AI 기반 예측 유지보수
- 원격 진단 및 모니터링을 위한 의료 애플리케이션
5G 에지 AI 시스템의 보안 및 신뢰성
- 5G AI의 데이터 개인정보 및 사이버 보안 도전
- 실시간 애플리케이션에서의 AI 모델 강인성 보장
- AI 기반 통신 솔루션의 규제 준수
5G 및 에지 AI의 미래 동향
- 6G 및 AI 기반 네트워킹의 발전
- 5G AI와의 연방 학습 통합
- 스마트 시티 및 IoT의 다음 세대 애플리케이션
요약 및 다음 단계
요건
- 5G 네트워크 아키텍처에 대한 기본 이해
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 익숙함
- 엣지 컴퓨팅 및 IoT 애플리케이션 경험
대상 독자
- 통신 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