コース概要

5GとエッジAIの概要

  • 5Gネットワークとエッジコンピューティングの概要
  • AIアプリケーションにおける4Gと5Gの主な違い
  • 超低遅延AIにおける課題と機会

5Gアーキテクチャとエッジコンピューティング

  • AIワークロード向けの5Gネットワークスライシングの理解
  • マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)の役割
  • 通信環境におけるエッジAI展開戦略

5Gを使用したエッジデバイスへのAIモデルの展開

  • TensorFlow LiteとOpenVINOを使用したエッジAI
  • リアルタイム処理向けにAIモデルを最適化する方法
  • 事例:5GでのAI駆動ビデオ分析

5Gによって実現される超低遅延アプリケーション

  • 自動運転車とスマート交通システム
  • 工業環境でのAI駆動予測保守
  • ヘルスケアアプリケーション:遠隔診断とモニタリング

5GエッジAIシステムのセキュリティと信頼性

  • 5G AIにおけるデータプライバシーとサイバーセキュリティの課題
  • リアルタイムアプリケーションでのAIモデルの堅牢性を確保する方法
  • AI駆動の通信ソリューションにおける規制遵守

5GとエッジAIの将来のトレンド

  • 6GとAI駆動ネットワーキングの進歩
  • 5G AIとの連携によるフェデレーテッドラーニングの統合
  • スマートシティとIoTにおける次世代アプリケーション

まとめと今後のステップ

要求

  • 5Gネットワークアーキテクチャに関する基本的な理解
  • AIと機械学習の概念に精通していること
  • エッジコンピューティングとIoTアプリケーションに関する経験

対象者

  • 通信専門家
  • AIエンジニア
  • IoTスペシャリスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー