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コース概要
5GとエッジAIの基礎概説
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5Gネットワークおよびエッジコンピューティングの概要
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AIアプリケーション向け4Gと5Gの主な違い
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超低遅延AI実現に伴う課題と可能性
5Gアーキテクチャとエッジコンピューティング
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AIワークロード用の5Gネットワークスライシング機能について理解する
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マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)の役割
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通信環境下でのエッジAI導入戦略
5G環境におけるエッジデバイス上でのAIモデルの導入手法
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TensorFlow LiteおよびOpenVINOを用いたエッジAI開発方法
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リアルタイム処理向けに最適化されたAIモデルの構築手法
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5Gネットワークを活用したAI駆動型映像解析の事例紹介
5Gが可能にする超低遅延アプリケーション
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自動運転車両およびスマート交通システムの実現
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IoT環境におけるAIを用いた予知保全技術
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遠隔診断や患者モニタリングなど医療分野での応用事例
5GエッジAIシステムにおけるセキュリティと信頼性確保
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5GベースのAIシステムで直面するデータプライバシーおよびサイバーセキュリティ課題
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AIモデルのロバスト性維持とリアルタイムアプリケーションにおける信頼性の確保方法
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AI活用型通信ソリューションに適用される法規制要件
5GおよびエッジAIの今後の動向
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6G技術とAI主導型ネットワークの発展性
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フェデレーテッドラーニングと5G AIとの統合方法
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スマートシティやIoT分野における次世代アプリケーションの展望
講座のまとめおよび今後の取り組みについて
要求
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5Gネットワークアーキテクチャに関する基本的な知識
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AIおよび機械学習の基本概念に精通していること
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エッジコンピューティングやIoTアプリケーションでの実務経験があること
対象者層
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通信業界の専門家
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AIエンジニア
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IoT技術者
21 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳