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课程大纲
5G与边缘AI简介
- 5G网络与边缘计算概述
- 4G与5G在AI应用中的关键差异
- 超低延迟AI的挑战与机遇
5G架构与边缘计算
- 了解5G网络切片在AI工作负载中的应用
- 多接入边缘计算(MEC)的作用
- 电信环境中的边缘AI部署策略
在5G边缘设备上部署AI模型
- 使用TensorFlow Lite和OpenVINO进行边缘AI开发
- 优化AI模型以实现实时处理
- 案例研究:基于5G的AI视频分析
5G支持的超低延迟应用
- 自动驾驶与智能交通
- 工业环境中的AI驱动预测性维护
- 医疗应用:远程诊断与监控
5G边缘AI系统的安全性与可靠性
- 5G AI中的数据隐私与网络安全挑战
- 确保实时应用中的AI模型鲁棒性
- AI驱动的电信解决方案的法规合规性
5G与边缘AI的未来趋势
- 6G与AI驱动网络的进展
- 联邦学习与5G AI的集成
- 智慧城市与物联网中的下一代应用
总结与下一步
要求
- 对5G网络架构的基本理解
- 熟悉AI和机器学习概念
- 具备边缘计算和物联网应用的经验
受众
- 电信专业人士
- AI工程师
- 物联网专家
21 小时