Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Fundamenten: Digitale Tweelingen en 6G Samenvoeging
- Concepten van digitale tweelingen toegepast op telecom-netwerken
- 6G serviceklassen en vereisten die twin-gebruik motiveren
- Datasources, fideliteitsniveaus en beheer van de twin-levenscyclus
Modelleren van 6G-componenten en omgevingen
- RAN-elementen, fronthaul/midhaul/backhaul en randberekening vertegenwoordigen in twin-modellen
- Kanal- en propagatiemodellering en overwegingen voor THz/mmWave-models
- Tijdsgranulariteit en synchronisatie tussen digitale en fysieke lagen
Simulatie- & Co-simulatiearchitecturen
- Standaalone simulatie vs co-simulatie met echt netwerkstelemetrie
- Ns-3, Unity en emulatietoolchains voor geïntegreerde testing
- Schaalbaarheidsstrategieën voor large-scale twin-scenario's
AI-gebaseerde Optimalisatietechnieken
- Supervised en reinforcement learning voor radioresourcemanagering
- Online learning, transfer learning en domeinadaptatie voor twin-naar-veldoverdracht
- Gesloten-lus controle workflows en policydeploystrategieën
Real-Time Telemetrie, Inference & Feedback Loops
- Streaming telemetrie-architecturen en low-latency inferentiaplacement
- Edge vs cloud inference trade-offs en modelpartitioning
- Veilige feedback loops ontwerpen en mens-in-the-loop controles
Digitale Twin Fideliteit, Validatie & Onzekerheidskwantificatie
- Metrische kwaliteiten voor twin-accurate en validatiemethoden
- Technieken om modelonzekerheid te kwantificeren en te verminderen
- Digitale tweelingen gebruiken voor SLA-verificatie en prestatiegewaarborging
Orkestratie, Automatisering & Intentie-gebaseerde Operaties
- Tweelingen integreren met orkestatielagen en intentie-gebaseerde APIs
- CI/CD en testingpipelines voor twin-modellen en ML-artefacten
- Policy-engines en automatische remediatiestrategieën
Veiligheid, Privacy & Vertrouwen in Twin-gestuurde Netwerken
- Datagovernance, privacy-preserverende modellering en gefedereerde twin-aanpak
- Bedreigingsmodellen voor twin-synchronisatie en modelintegriteit
- Auditing, herkomst en verklaring voor AI-geleide beslissingen
Case Studies en Domeinapplicaties
- Industriële automatisering en netwerkgedreven digitale tweelingen voor de productie
- Mobiliteit, autonome systemen en XR-servicevalidatie
- Operationele voorbeelden van voorspellend onderhoud en capaciteitsplanning
Praktijkopdrachten en Mini-project
- Een klein-schaal digitale tweeling van een RAN-segment bouwen met ns-3 en een visualisatie-engine
- Een lichtgewicht ML-model trainen voor anomaliedetectie met behulp van twin-genererde data
- Een gesloten-lus test implementeren: telemetrie → modelinference → beleidswijziging in simulatie
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Ervaring in telecommunicatie-netwerken, RAN of kernnetwerktechnieken
- Vertrouwdheid met simulatietools of netwerkemulatie
- Werkervaring met Python en basis kennis van machine learning concepten
Doelgroep
- Telecommunicatie-ingenieurs en netwerkarchitecten gericht op volgende-generatie netwerken
- AI/ML-ingenieurs die werken aan netwerkoptimalisatie en toepassingen van digitale tweelingen
- Onderzoek ingenieurs en simulatiespecialisten die 6G-use cases onderzoeken
21 Uren