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Temario del curso

Introducción a 5G y Edge AI

  • Panorama general de las redes 5G y la computación periférica
  • Principales diferencias entre 4G y 5G para aplicaciones de IA
  • Desafíos y oportunidades en la IA de ultra baja latencia

Arquitectura 5G y Computación Periférica

  • Comprensión del rebanado de redes 5G para cargas de trabajo de IA
  • Papel de la Computación en el Borde de Acceso Múltiple (MEC)
  • Estrategias de implementación de Edge AI en entornos de telecomunicaciones

Implementación de Modelos de IA en Dispositivos Periféricos con 5G

  • Uso de TensorFlow Lite y OpenVINO para Edge AI
  • Optimización de modelos de IA para procesamiento en tiempo real
  • Estudio de caso: análisis de video impulsado por IA sobre 5G

Aplicaciones de Ultra Baja Latencia Habilitadas por 5G

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

Seguridad y Confiabilidad en Sistemas de Edge AI 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 Edge AI

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la arquitectura de red 5G
  • Conocimiento de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con computación periférica y aplicaciones IoT

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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