Struttura del corso

Introduzione a 5G e Edge AI

  • Panoramica delle reti 5G e dell'edge computing
  • Differenze chiave tra 4G e 5G per le applicazioni AI
  • Sfide e opportunità nell'intelligenza artificiale a bassissima latenza

5G Architettura e Edge Computing

  • Comprensione 5G dello slicing di rete per carichi di lavoro AI
  • Ruolo del multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Edge AI Strategie di distribuzione in ambienti di telecomunicazioni

Distribuzione di modelli AI su dispositivi Edge con 5G

  • Utilizzando TensorFlow Lite e OpenVINO per Edge AI
  • Ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale per l'elaborazione in tempo reale
  • Caso di studio: analisi video basata sull'intelligenza artificiale su 5G

Applicazioni a bassissima latenza abilitate da 5G

  • Veicoli autonomi e trasporto intelligente
  • Manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale in contesti industriali
  • Applicazioni sanitarie: diagnosi e monitoraggio a distanza

Sicurezza e affidabilità nei sistemi 5G Edge AI

  • Sfide per la privacy dei dati e la sicurezza informatica nell’intelligenza artificiale 5G
  • Garantire la robustezza del modello AI nelle applicazioni in tempo reale
  • Conformità normativa per soluzioni di telecomunicazione basate sull'intelligenza artificiale

Tendenze future in 5G e Edge AI

  • Progressi nel 6G e nelle reti basate sull'intelligenza artificiale
  • Integrazione dell'apprendimento federato con l'intelligenza artificiale 5G
  • Applicazioni di nuova generazione nelle smart city e nell'IoT

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dell'architettura di rete 5G
  • Familiarità con i concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con applicazioni edge computing e IoT

Pubblico

  • Telecom professionisti
  • Ingegneri dell'intelligenza artificiale
  • Specialisti IoT
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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