Schulungsübersicht

Einführung in 5G und Edge AI

  • Überblick über 5G-Netze und Edge Computing
  • Hauptunterschiede zwischen 4G und 5G für KI-Anwendungen
  • Herausforderungen und Möglichkeiten der KI mit extrem niedriger Latenzzeit

5G-Architektur und Edge Computing

  • Verständnis von 5G Netzwerk-Slicing für KI-Workloads
  • Die Rolle von Multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Edge AI Einsatzstrategien in Telekommunikationsumgebungen

Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten mit 5G

  • Verwendung von TensorFlow Lite und OpenVINO für Edge AI
  • Optimierung von KI-Modellen für die Echtzeitverarbeitung
  • Fallstudie: KI-gestützte Videoanalyse über 5G

Anwendungen mit ultra-niedriger Latenz, ermöglicht durch 5G

  • Autonome Fahrzeuge und intelligenter Transport
  • KI-gesteuerte vorausschauende Wartung in der Industrie
  • Anwendungen im Gesundheitswesen: Ferndiagnose und -überwachung

Sicherheit und Zuverlässigkeit in 5G Edge AI Systemen

  • Datenschutz und Cybersicherheit in der 5G KI
  • Sicherstellung der Robustheit von KI-Modellen in Echtzeitanwendungen
  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für KI-gestützte Telekommunikationslösungen

Zukünftige Trends in 5G und Edge AI

  • Fortschritte bei 6G und KI-gesteuerten Netzwerken
  • Integration von föderalem Lernen mit 5G KI
  • Anwendungen der nächsten Generation in Smart Cities und IoT

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der 5G-Netzwerkarchitektur
  • Vertrautheit mit Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Edge Computing und IoT-Anwendungen

Zielgruppe

  • Telecom Fachleute
  • KI-Ingenieure
  • IoT-Spezialisten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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