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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
Reseñas (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática