AI for Wireless Communications with MATLAB
일정 예약 문의교육과정 세부 정보
본 1일 교육과정에서는 MATLAB®을 사용해 무선 통신 응용 분야에 AI(인공 지능) 기법을 적용하는 방법을 다룹니다. 수강생은 MATLAB 및 Python®을 사용해 심층 신경망(DNN, deep neural network)을 생성하고 훈련하며 평가하는 방법을 배우게 됩니다.
본 교육과정에서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다.
본 교육과정에서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 5G Toolbox를 사용한 표준 준수 파형 생성
- 클러스터 지연선 MIMO 페이딩 채널 구성
- 데이터셋 생성을 가속화하기 위해 병렬로 for 루프 실행
- CSI 피드백 시스템을 위해 딥러닝 신경망 사용
- MATLAB 내에서 Python 환경을 설정하여 Python 코드 실행
- 대화형 워크플로를 위한 앱 사용
1일차
데이터 생성, 가져오기 및 관리
학습목표: 무선 파형 생성기 앱을 사용해 5G NR 표준 준수 파형을 대화형 방식으로 생성합니다. 데이터셋을 생성하기 위해 5G 채널 모델을 구성하고 실행합니다. 병렬 for 루프를 사용해 연산 속도를 개선합니다. 신호 데이터저장소를 사용해 MATLAB에서 신호 데이터를 가져오고 구성합니다.
- 무선 파형 생성기 앱
- 5G NR 표준 준수 파형 생성 및 시각화
- 클러스터 지연선 MIMO 페이딩 채널 구성
- 심층 신경망의 훈련 및 테스트를 위한 데이터셋 생성
- 병렬로 for 루프 실행
- 신호 데이터저장소를 사용하여 데이터 가져오기
신경망 생성 및 훈련
학습목표: CSI 피드백 시스템의 채널 추정값을 압축하는 오토인코더 딥러닝 신경망을 생성하고 훈련합니다. 실험 관리자 앱을 사용해 파라미터 스윕을 수행하고 결과를 관리합니다.
- 훈련, 검증 및 테스트 세트 생성
- 딥러닝 신경망 생성 및 시각화
- GPU를 사용한 딥러닝 신경망 훈련
- 실험 관리자 앱
MATLAB에서 Python 실행하기
학습목표: MATLAB 내에서 Python 명령과 스크립트를 실행하고 출력 변수를 MATLAB 작업 공간에 반환합니다. 대규모 MIMO CSI 피드백을 위한 PyTorch 오토인코더 기반 신경망을 생성하고 훈련시킵니다.
- MATLAB에서 Python 환경 설정
- MATLAB에서 Python 명령 실행
- MATLAB에서 Python 스크립트 실행
- Python에서 딥러닝 신경망 생성 및 훈련
수준: 고급
수강자 필수조건:
MATLAB Fundamentals 이수 및 무선 통신 시스템에 대한 지식 본 교육과정에서는 딥러닝에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다.
기간: 1 일
