5G和Edge AI:实现超低延迟应用 培训
5G和边缘AI正在通过实现超低延迟应用来改变行业,支持实时决策和自动化。
本次由讲师主导的培训(线上或线下)面向中级电信专业人士、AI工程师和物联网专家,旨在探讨5G网络如何加速边缘AI应用。
培训结束后,参与者将能够:
- 了解5G技术的基础知识及其对边缘AI的影响。
- 在5G环境中部署针对低延迟应用优化的AI模型。
- 使用边缘AI和5G连接实现实时决策系统。
- 优化AI工作负载,以在边缘设备上实现高效性能。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
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
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培训结束后,学员将能够:
- 探索边缘AI模型开发和优化的高级技术。
- 实施在边缘设备上部署AI模型的前沿策略。
- 利用专门工具和框架进行高级边缘AI应用。
- 优化边缘AI解决方案的性能和效率。
- 探索边缘AI的创新用例和新兴趋势。
- 解决边缘AI部署中的高级伦理和安全问题。
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- 理解Edge AI的原理及其优势。
- 设置和配置边缘计算环境。
- 开发、训练和优化用于边缘部署的AI模型。
- 在边缘设备上实现实用的AI解决方案。
- 评估并改进边缘部署模型的性能。
- 解决Edge AI应用中的伦理和安全问题。
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- 在自动驾驶汽车、无人机和机器人中实施Edge AI解决方案。
- 使用Edge AI设计和优化控制系统。
- 解决自主AI应用中的伦理和监管问题。
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- 理解边缘AI的基本概念。
- 设置和配置边缘AI环境。
- 开发、训练和优化边缘AI模型。
- 部署和管理边缘AI应用。
- 将边缘AI与现有系统和工作流集成。
- 解决边缘AI实施中的伦理问题和最佳实践。
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- 在边缘设备上开发和部署用于医疗应用的AI模型。
- 在可穿戴设备和诊断工具中实施Edge AI解决方案。
- 设计和部署基于Edge AI的患者监护系统。
- 解决医疗AI应用中的伦理和监管问题。
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- 理解Edge AI的基础知识及其在物联网中的应用。
- 为物联网设备设置和配置Edge AI环境。
- 在边缘设备上开发和部署用于物联网应用的AI模型。
- 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
- 将Edge AI与各种物联网协议和平台集成。
- 解决Edge AI在物联网中的伦理问题和最佳实践。
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- 理解Edge AI在智慧城市基础设施中的作用。
- 实施Edge AI解决方案,用于交通管理和监控。
- 利用Edge AI技术优化城市资源。
- 将Edge AI与现有智慧城市系统集成。
- 解决智慧城市部署中的伦理和监管问题。
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- 理解TensorFlow Lite的基础知识及其在Edge AI中的作用。
- 使用TensorFlow Lite开发和优化AI模型。
- 在各种边缘设备上部署TensorFlow Lite模型。
- 掌握模型转换和优化的工具与技术。
- 使用TensorFlow Lite实现实际的Edge AI应用。
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- 理解 Edge AI 的基本概念和架构。
- 设置和配置 Edge AI 环境。
- 开发和部署简单的 Edge AI 应用。
- 识别并理解 Edge AI 的用例和优势。
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- 了解在节能设备上运行AI的挑战。
- 优化神经网络以进行低功耗推理。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解在边缘设备上部署AI模型的挑战和需求。
- 应用模型压缩技术,减少AI模型的规模和复杂性。
- 利用量化方法,提升模型在边缘硬件上的效率。
- 实施剪枝和其他优化技术,提升模型性能。
- 在各种边缘设备上部署优化后的AI模型。
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通过本培训,参与者将能够:
- 理解边缘AI中的安全与隐私挑战。
- 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
- 制定缓解边缘AI部署中安全风险的策略。
- 解决伦理问题并确保合规。
- 对边缘AI应用进行安全评估和审计。