Course Outline

5G 및 Edge AI 소개

  • 5G 네트워크 및 엣지 컴퓨팅 개요
  • AI 애플리케이션을 위한 4G와 5G의 주요 차이점
  • 초저지연 AI의 과제와 기회

5G 건축 및 Edge Computing

  • AI 워크로드를 위한 네트워크 슬라이싱 이해5G
  • 다중Access Edge Computing (MEC)의 역할
  • Edge AI 통신 환경에서의 배포 전략

5G을 사용하여 에지 장치에 AI 모델 배포

  • Edge AI에 대해 TensorFlow Lite 및 OpenVINO 사용
  • 실시간 처리를 위한 AI 모델 최적화
  • 사례 연구: AI 기반 비디오 분석 5G

5G을 통해 가능한 초저지연 애플리케이션

  • 자율 주행차와 스마트 교통
  • 산업 현장에서의 AI 기반 예측 유지 관리
  • 의료 애플리케이션: 원격 진단 및 모니터링

5G Edge AI 시스템의 보안 및 안정성

  • 5G AI의 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 과제
  • 실시간 애플리케이션에서 AI 모델 견고성 보장
  • AI 기반 통신 솔루션에 대한 규정 준수

5G 및 Edge AI의 미래 동향

  • 6G 및 AI 기반 네트워킹의 발전
  • 5G AI와 연합 학습의 통합
  • 스마트 시티와 IoT의 차세대 애플리케이션

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 5G 네트워크 아키텍처에 대한 기본적인 이해
  • AI 및 머신 러닝 개념에 대한 지식
  • 엣지 컴퓨팅 및 IoT 애플리케이션 경험

청중

  • Telecom전문가
  • AI 엔지니어
  • 사물인터넷 전문가
 21 Hours

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