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Temario del curso

Introducción al 5G y la IA en el Edge

  • Visión general de las redes 5G y la computación periférica (edge computing).
  • Diferencias clave entre 4G y 5G para aplicaciones de IA.
  • Desafíos y oportunidades en la IA con latencia ultra baja.

Arquitectura 5G y Computación Periférica (Edge)

  • Comprensión del segmentado de red (network slicing) de 5G para cargas de trabajo de IA.
  • Rol de la Computación en el Borde Multianálisis (MEC).
  • Estrategias de implementación de IA en el borde en entornos de telecomunicaciones.

Despliegue de Modelos de IA en Dispositivos Periféricos con 5G

  • Uso de TensorFlow Lite y OpenVINO para IA en el borde.
  • Optimización de modelos de IA para procesamiento en tiempo real.
  • Estudio de caso: Análisis de video impulsado por IA a través de 5G.

Aplicaciones con Latencia Ultra Baja Habilitadas por 5G

  • Vehículos autónomos y transporte inteligente.
  • Mantenimiento predictivo impulsado por IA en entornos industriales.
  • Aplicaciones en salud: diagnóstico remoto y monitoreo.

Seguridad y Confiabilidad en Sistemas de IA en el Edge con 5G

  • Desafíos de privacidad de datos y ciberseguridad en la IA con 5G.
  • Garantizar la robustez de los modelos de IA en aplicaciones en tiempo real.
  • Cumplimiento normativo para soluciones de telecomunicaciones impulsadas por IA.

Tendencias Futuras en 5G y IA en el Edge

  • Avances en 6G y redes impulsadas por IA.
  • Integración del aprendizaje federado con la IA en 5G.
  • Aplicaciones de próxima generación en ciudades inteligentes e IoT.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la arquitectura de redes 5G.
  • Familiaridad con conceptos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con computación periférica (edge computing) y aplicaciones IoT.

Público Objetivo

  • Profesionales de telecomunicaciones.
  • Ingenieros de IA.
  • Especialistas en IoT.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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