Curso de 5G y Edge AI: Habilitando Aplicaciones con Ultra-Bajo Retardo
5G y Edge AI están transformando las industrias al habilitar aplicaciones con latencias ultra-bajas para la toma de decisiones en tiempo real y la automatización.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios del sector telecom, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de Edge AI.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en el Edge AI.
- Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones con baja latencia en entornos 5G.
- Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando Edge AI y conectividad 5G.
- Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción a 5G y Edge AI
- Visión general de las redes 5G y el cómputo en la nube
- Diferencias clave entre 4G y 5G para aplicaciones de IA
- Desafíos y oportunidades en IA con latencia ultra-baja
Arquitectura 5G y Cómodo de Bordes
- Comprender el cortado de redes 5G para cargas de trabajo de IA
- Rol del Cómputo en la Nube Multiacceso (MEC)
- Estrategias de implementación de Edge AI en entornos de telecomunicaciones
Implementación de Modelos de IA en Dispositivos de Bordes con 5G
- Uso de TensorFlow Lite y OpenVINO para IA de bordes
- Optimización de modelos de IA para el procesamiento en tiempo real
- Estudio de caso: Análisis de video impulsado por IA sobre 5G
Aplicaciones con Latencia Ultra-Baja Habilitadas por 5G
- Vehículos autónomos y transporte inteligente
- Mantenimiento predictivo impulsado por IA en entornos industriales
- Aplicaciones de salud: diagnóstico y monitoreo remotos
Seguridad y Confianza en Sistemas Edge AI 5G
- Desafíos de privacidad de datos y ciberseguridad en IA 5G
- Garantizar la robustez del modelo de IA en aplicaciones en tiempo real
- Cumplimiento regulatorio para soluciones de telecomunicaciones impulsadas por IA
Tendencias Futuras en 5G y Edge AI
- Avances en la red impulsionada por IA y 6G
- Integración del aprendizaje federado con IA de 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 los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con computación en la nube y aplicaciones IoT
Publido objetivo
- Profesionales de telecomunicaciones
- Ingenieros de IA
- Especialistas en IoT
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA Edge.
- Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
- Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA Edge.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA Edge.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA Edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA Edge.
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- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de AI autónomas.
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- Configurar y establecer entornos de IA Edge.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA Edge.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA Edge.
- Integrar IA Edge con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA Edge.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA al borde (Edge AI) en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para gestión de riesgos y toma de decisiones.
- Deploy and manage Edge AI solutions in financial environments.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.
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- Comprender el papel de la Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
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- Optimizar procesos industriales mediante Edge AI.
- Implementar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
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- Configurar entornos de IA al borde para dispositivos IoT.
- Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones IoT.
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- Comprender el papel de la IA Edge en las infraestructuras de ciudades inteligentes.
- Implementar soluciones de IA Edge para la gestión del tráfico y la vigilancia.
- Optimizar los recursos urbanos utilizando tecnologías de IA Edge.
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- Comprender los desafíos y requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
- Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
- Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
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- Implementar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.
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