Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Cơ sở: Sự hội tụ giữa Song sinh số hóa và 6G
- Khái niệm của song sinh số hóa áp dụng cho mạng viễn thông
- Các lớp dịch vụ 6G và yêu cầu thúc đẩy việc sử dụng song sinh
- Nguồn dữ liệu, mức độ trung thực, và quản lý chu kỳ sống của song sinh
Mô hình hóa Các Thành phần và Môi trường 6G
- Đại diện cho các thành phần RAN, fronthaul/midhaul/backhaul, và tính toán tại rìa trong mô hình song sinh
- Các cân nhắc về kênh, truyền dẫn, và mô hình THz/mmWave
- Độ phân giải thời gian và đồng bộ hóa giữa các lớp số hóa và vật lý
Kiến trúc Mô phỏng & Đồng mô phỏng
- Mô phỏng độc lập vs đồng mô phỏng với telemetry mạng thực tế
- Ns-3, Unity, và các công cụ mô phỏng cho kiểm thử tích hợp
- Chiến lược khả năng mở rộng cho các kịch bản song sinh quy mô lớn
Kỹ thuật Tối ưu hóa Bản địa AI
- Học có giám sát và học tăng cường cho quản lý tài nguyên radio
- Học trực tuyến, chuyển giao học, và thích ứng miền cho việc chuyển đổi từ mô hình đến thực tế
- Các quy trình kiểm soát vòng lặp khép kín và các mẫu triển khai chính sách
Dữ liệu Telemetry Thời gian Thực, Suy luận, và Vòng lặp Phản hồi
- Kiến trúc telemetry thời gian thực và vị trí suy luận độ trễ thấp
- Cân nhắc giữa suy luận tại rìa và suy luận trên đám mây, và phân chia mô hình
- Thiết kế các vòng lặp phản hồi an toàn và kiểm soát có sự can thiệp của con người
Độ Trung thực, Kiểm chứng & Đánh giá Không chắc chắn của Song sinh số hóa
- Các chỉ số cho độ chính xác của song sinh và phương pháp kiểm chứng
- Kỹ thuật đánh giá và giảm thiểu không chắc chắn của mô hình
- Sử dụng song sinh số hóa để kiểm chứng SLA và đảm bảo hiệu suất
Quản lý, Tự động hóa & Hoạt động Dựa trên Ý định
- Tích hợp song sinh với các mặt phẳng quản lý và API dựa trên ý định
- CI/CD và đường ống thử nghiệm cho mô hình song sinh và các thành phần ML
- Máy chủ chính sách và chiến lược khắc phục tự động
An ninh, Bảo mật & Tin cậy trong Mạng được Kích hoạt bởi Song sinh số hóa
- Quản lý dữ liệu, mô hình bảo vệ quyền riêng tư, và cách tiếp cận song sinh liên kết
- Các mô hình đe dọa cho việc đồng bộ hóa song sinh và tính toàn vẹn của mô hình
- Kiểm toán, nguồn gốc, và khả năng giải thích cho các quyết định AI
Trường hợp Nghiên cứu và Ứng dụng Lĩnh vực
- Tự động hóa công nghiệp và song sinh số hóa mạng cho sản xuất
- Di động, hệ thống tự hành, và xác minh dịch vụ XR
- Ví dụ hoạt động về bảo trì dự đoán và quy hoạch năng lực
Thực hành và Dự án Nhỏ
- Xây dựng một mô hình song sinh số hóa quy mô nhỏ của một đoạn RAN sử dụng ns-3 và một động cơ trực quan hóa
- Đào tạo một mô hình ML nhẹ nhàng để phát hiện bất thường sử dụng dữ liệu từ mô hình song sinh
- Thực hiện thử nghiệm vòng lặp khép kín: telemetry → suy luận mô hình → thay đổi chính sách trong mô phỏng
Tóm tắt và Bước Kế tiếp
Yêu cầu
- Kinh nghiệm trong mạng viễn thông, RAN hoặc kỹ thuật mạng lõi
- Hiểu biết về công cụ mô phỏng hoặc mô phỏng mạng
- Kiến thức làm việc với Python và các khái niệm học máy cơ bản
Đối tượng
- Kỹ sư viễn thông và kiến trúc sư mạng tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo
- Kỹ sư AI/ML làm việc về tối ưu hóa mạng và ứng dụng song sinh số hóa
- Kỹ sư nghiên cứu và chuyên gia mô phỏng khám phá các trường hợp sử dụng 6G
21 Giờ
