Kerangka Materi

Pendahuluan 5G dan Edge AI

  • Overview of 5G networks and edge computing
  • Perbedaan kunci antara 4G dan 5G untuk aplikasi AI
  • Tantangan dan peluang dalam AI dengan latensi ultra rendah

Arsitektur 5G dan Edge Computing

  • Memahami pemotongan jaringan 5G untuk beban kerja AI
  • Peran Multi-Access Edge Computing (MEC)
  • Strategi penempatan Edge AI dalam lingkungan telekomunikasi

Menempatkan Model AI pada Perangkat Edge dengan 5G

  • Menggunakan TensorFlow Lite dan OpenVINO untuk Edge AI
  • Memoptimalkan model AI untuk pemrosesan real-time
  • Studi kasus: Analisis video yang dipacu AI melalui 5G

Aplikasi dengan Latensi Ultra Rendah yang Diaktifkan oleh 5G

  • Kendaraan autonom dan transportasi cerdas
  • Pemeliharaan prediktif yang dipacu AI dalam pengaturan industri
  • Aplikasi kesehatan: diagnostik jarak jauh dan pemantauan

Keamanan dan Kehandalan dalam Sistem Edge AI 5G

  • Tantangan privasi data dan keamanan siber dalam AI 5G
  • Memastikan keterbeban model AI dalam aplikasi real-time
  • Kepatuhan regulasi untuk solusi telekomunikasi yang dipacu AI

Tren Masa Depan dalam 5G dan Edge AI

  • Perkembangan dalam 6G dan jaringan yang dipacu AI
  • Integrasi federated learning dengan AI 5G
  • Aplikasi generasi berikutnya dalam kota cerdas dan IoT

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai arsitektur jaringan 5G
  • Kenyamanan dengan konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan komputasi tepi dan aplikasi IoT

Target Peserta

  • Profesional telekomunikasi
  • Insinyur kecerdasan buatan
  • Spesialis IoT
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait