L’IA per le comunicazioni wireless con MATLAB

Dettagli dei corsi

Questo corso di un giorno mostra come applicare tecniche di intelligenza artificiale (AI) alle applicazioni di comunicazioni wireless utilizzando MATLAB^®. I partecipanti impareranno a creare, addestrare e valutare reti neurali profonde utilizzando MATLAB e Python^®.

Elenco degli argomenti:

Utilizzo di 5G Toolbox per generare forme d’onda conformi allo standard
Configurazione di un canale MIMO a fading con cluster delay line
Esecuzione parallela di for-loops per velocizzare la generazione di dataset
Utilizzo di reti di Deep Learning per sistemi di feedback CSI
Configurazione dell’ambiente Python in MATLAB per l’esecuzione di codice Python
Utilizzo delle applicazioni per i workflow interattivi

Giorno 1/1

Generazione, importazione e gestione dei dati

Obiettivo: Usa l’app Wireless Waveform Generator per generare interattivamente forme d’onda conformi allo standard 5G NR. Configura ed esegui modelli di canale 5G per generare dataset. Usa for-loops paralleli per accelerare i calcoli. Usa i signal datastore per importare e organizzare i dati dei segnali in MATLAB.

App per la generazione di forme d’onda wireless
Generazione e visualizzazione di forme d’onda conformi allo standard 5G NR
Configurazione di un canale MIMO a fading con cluster delay line
Generazione di dataset per l’addestramento e la verifica di reti neurali profonde
Esecuzione parallela di for-loops
Importazione di dati tramite i datastore del segnale

Creazione e addestramento di reti

Obiettivo: Crea e addestra una rete di Deep Learning basata su autoencoder per comprimere le stime del canale in un sistema di feedback CSI. Usa l’app Experiment Manager per eseguire esplorazioni parametriche (parameter sweep) e gestire i risultati.

Creazione di set di addestramento, validazione e test
Creazione e visualizzazione di reti di Deep Learning
Addestramento di reti di Deep Learning utilizzando la GPU
App Experiment Manager

Esecuzione di Python da MATLAB

Obiettivo: Eseguire comandi e script Python dall'interno di MATLAB e restituire le variabili di output al workspace di MATLAB. Crea e addestra una rete neurale basata su autoencoder in PyTorch per il feedback CSI in sistemi massive MIMO.

Configurazione dell’ambiente Python in MATLAB
Esecuzione di comandi Python da MATLAB
Esecuzione di script Python da MATLAB
Creazione e addestramento di reti di Deep Learning in Python

Livello: Avanzato

Prerequisiti:

Fondamenti di MATLAB e conoscenza dei sistemi di comunicazioni wireless. Per questo corso non è necessaria alcuna conoscenza preliminare di Deep Learning.

Durata: 1 giorno

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