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Schulungsübersicht

Einführung in 5G und Edge AI

  • Überblick über 5G-Netzwerke sowie Edge Computing
  • Hauptunterschiede zwischen 4G und 5G im Hinblick auf KI-Anwendungen
  • Herausforderungen und Chancen bei der Entwicklung von Anwendungen mit extrem geringer Latenz

5G-Architektur und Edge Computing

  • Verständnis von 5G-Netzwerkschichtung für KI-Arbeitslasten
  • Die Rolle des Multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Strategien zur Implementierung von Edge AI in Telekommunikationsumgebungen

Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten unter Nutzung von 5G

  • Einsatz von TensorFlow Lite sowie OpenVINO für Edge AI
  • Optimierung von KI-Modellen für Echtzeitverarbeitung
  • Fallbeispiel: KI-gestützte Videoanalyse über 5G

Anwendungen mit extrem geringer Latenz durch 5G möglich gemacht

  • Autonome Fahrzeuge und intelligente Verkehrssysteme
  • KI-gestützte vorausschauende Wartung in industriellen Umgebungen
  • Einsatzbereiche im Gesundheitswesen: Ferndiagnostik und -überwachung

Sicherheit und Zuverlässigkeit bei 5G-basierten Edge-AI-Systemen

  • Datenschutz sowie Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit bei KI im 5G-Umfeld
  • Gewährleistung der Robustheit von KI-Modellen in Echtzeitanwendungen
  • Regulatorische Vorgaben für telekommunikationstechnische Lösungen mit KI-Komponenten

Zukünftige Entwicklungen bei 5G und Edge AI

  • Fortschritte im Bereich von 6G sowie künstlicher Intelligenz in Netzwerken
  • Integration des Federated Learning mit KI-Anwendungen auf Basis von 5G
  • Zukunftspotenziale für intelligente Städte sowie IoT-Anwendungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über die Architektur von 5G-Netzwerken
  • Vertrautheit mit Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
  • Erfahrung im Bereich Edge Computing sowie IoT-Anwendungen

Zielgruppe

  • Telekommunikationsexperten
  • KI-Ingenieure
  • IoT-Spezialisten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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