Cursusaanbod

Inleiding tot 5G en Edge AI

  • Overzicht van 5G-netwerken en edge computing
  • Belangrijke verschillen tussen 4G en 5G voor AI-toepassingen
  • Uitdagingen en mogelijkheden bij ultra-lage-latentie AI

5G Architectuur en Edge Computing

  • Begrip van 5G-netwerk slicing voor AI-werkbelastingen
  • Rol van Multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Edge AI-deploymentsstrategieën in telecomomgevingen

AI-modellen implementeren op Edge-apparaten met 5G

  • TensorFlow Lite en OpenVINO gebruiken voor Edge AI
  • AI-modellen optimaliseren voor real-time verwerking
  • Case study: AI-ondersteunde video-analyse via 5G

Ultra-lage-latentie toepassingen die worden mogelijk gemaakt door 5G

  • Autonome voertuigen en slim vervoer
  • AI-aangedreven voorspellende onderhoud in industriële omgevingen
  • Gehandicapte zorgtoepassingen: afstandsdiagnostiek en monitoring

Beveiliging en betrouwbaarheid in 5G Edge AI-systeem

  • Gegevensprivacy en cybersecurity-uitdagingen bij 5G AI
  • Zorg dragen voor de robustheid van AI-modellen in real-time toepassingen
  • Regelgeving naleving voor AI-ondersteunde telecomoplossingen

Toekomstige trends in 5G en Edge AI

  • Voortgang in 6G en AI-aangedreven netwerken
  • Integratie van federated learning met 5G AI
  • Volgende generatie toepassingen in slimme steden en IoT

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van de 5G netwerkarchitectuur
  • Kennis van AI en machine learning concepten
  • Ervaring met edge computing en IoT-applicaties

Doelgroep

  • Telecom professionals
  • AI-ingenieurs
  • IoT-specialisten
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën