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コース概要

5GとエッジAIの基礎概説

  • 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
  • AIアプリケーション向け4Gと5Gの主な違い
  • 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

  • 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
  • マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)の役割
  • 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

  • TensorFlow LiteおよびOpenVINOを用いたエッジAI開発方法
  • 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
  • 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

  • 自動運転車両およびスマート交通システムの実現
  • IoT環境におけるAIを用いた予知保全技術
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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

  • 6G技術とAI主導型ネットワークの発展性
  • フェデレーテッドラーニングと5G AIとの統合方法
  • 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

  • 5Gネットワークアーキテクチャに関する基本的な知識
  • AIおよび機械学習の基本概念に精通していること
  • 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

  • 通信業界の専門家
  • AIエンジニア
  • IoT技術者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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