L’IA pour les télécommunications avec MATLAB

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Détails de la formation

Cette formation d'une journée montre comment appliquer les techniques d'intelligence artificielle (IA) aux applications de télécommunications en utilisant MATLAB^®. Les participants apprendront comment créer, entraîner et évaluer des réseaux de neurones profonds à l'aide de MATLAB et de Python^®.

Les aspects suivants sont abordés :

Utilisation de 5G Toolbox pour générer des formes d'onde conformes aux normes
Configuration d’un canal MIMO à évanouissement selon le modèle cluster delay line
Exécution des boucles for en parallèle pour accélérer la génération de jeux de données
Utilisation de réseaux de Deep Learning pour le système de retour d'information CSI
Configuration de l'environnement Python dans MATLAB pour exécuter du code Python
Utilisation d’applications pour des workflows interactifs

Jour 1 sur 1

Génération, importation et gestion des données

Objectif: Utiliser l'application Wireless Waveform Generator pour générer de manière interactive des formes d'onde conformes à la norme 5G NR. Configurer et exécuter des modèles de canal 5G pour générer le jeu de données. Utiliser des boucles for parallèles pour accélérer les calculs. Utilisez les datastores de signaux pour importer et organiser les données de signaux dans MATLAB.

Application Wireless Waveform Generator
Générer et visualiser des formes d'onde conformes à la norme 5G NR
Configurer un canal MIMO à évanouissement selon le modèle cluster delay line
Générer un jeu de données pour l'apprentissage et les tests des réseaux profonds
Exécuter des boucles for en parallèle
Importer les données avec des datastores de signaux

Création et apprentissage des réseaux

Objectif: Créer et entraîner un réseau d'autoencodeur en Deep Learning pour compresser l'estimation du canal dans un système de retour d'information CSI. Utiliser l'application Experiment Manager pour effectuer un balayage des paramètres et gérer les résultats.

Créer des jeux d'apprentissage, de validation et de test
Créer et visualiser des réseaux de Deep Learning
Utiliser un GPU pour entraîner les réseaux de Deep Learning
Application Experiment Manager

Exécuter du Python depuis MATLAB

Objectif: Exécuter des commandes et des scripts en Python depuis MATLAB et récupérer les variables en sortie dans l’espace de travail MATLAB. Créer et entraîner un réseau de neurones basé sur un autoencodeur PyTorch pour le retour d'information CSI en massive MIMO.

Configurer l'environnement Python dans MATLAB
Exécuter des commandes Python depuis MATLAB
Exécuter des scripts Python depuis MATLAB
Créer et entraîner des réseaux de Deep Learning en Python

Niveau: Avancé

Pré-requis:

Fondamentaux MATLAB et connaissances des systèmes de télécommunications. Aucune connaissance préalable du Deep Learning n’est nécessaire pour cette formation.

Durée: 1 jour

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