Esta página fue traducida automáticamente.
Complete una encuesta de 1 minuto sobre la calidad de esta traducción.
Southern University of Science and Technology utiliza inteligencia artificial para impulsar la enseñanza innovadora de telecomunicaciones avanzadas
Nuevo enfoque impulsa el desarrollo de habilidades y participación en clase
“El curso incluye proyectos experimentales de IA y sistemas de comunicación de vanguardia basados en MATLAB y Deep Learning Toolbox para mejorar el avance y nivel de desafío del curso en el contexto de nuevas disciplinas de ingeniería”.
Resultados principales
- MATLAB proporciona demostraciones detalladas de IA, lo que reduce el tiempo necesario para preparar materiales didácticos.
- La documentación y anotaciones facilitan el aprendizaje al mismo que mejoran sus habilidades de investigación.
- El soporte estable para MATLAB hace que tanto el software como el hardware sean fácilmente accesibles a estudiantes
Experimento de transmisión de imágenes por Wi-Fi del taller de diseño de sistemas de comunicación avanzados.
La integración de IA y dispositivos de radio definidos por software es un tema de investigación popular en los cursos de telecomunicaciones de los departamentos de ingeniería universitaria. En Southern University of Science and Technology (SUSTech), el curso de diseño de sistemas de comunicación avanzados del Dr. Guang Wu es un curso fundamental para los estudiantes de ingeniería de comunicaciones e ingeniería de la información. Los proyectos experimentales del curso tienen como objetivo desarrollar la capacidad de estudiantes para resolver problemas de ingeniería complejos en aplicaciones de telecomunicaciones.
El taller de diseño de sistemas de comunicación avanzadosse centra en sistemas de vanguardia, como Wi-Fi.®, LTE/5G y sistemas integrados de comunicación y detección, e incluye una serie de proyectos prácticos basados en MATLAB®. En este curso, el Dr. Wu presentó proyectos experimentales de sistemas de comunicación avanzados de IA, basados en Deep Learning Toolbox™, que integran resultados de investigación en la enseñanza experimental y emplean escenarios experimentales utilizando casos de aplicación proporcionados por MATLAB. Durante los experimentos, los estudiantes utilizan USRP para el reconocimiento de modulación y localización basados en Deep Learning. El Dr. Wu organiza los datos recopilados por USRP en conjuntos de datos estándar, que luego se ponen a disposición junto con los materiales didácticos y los vídeos para otras universidades que no cuentan con equipos experimentales. Este proyecto ganó el segundo premio en el Concurso Nacional de Diseño de Casos de Enseñanza Experimental Eléctrica y Electrónica de Universidades en 2023 en la región del Sur de China.
El Dr. Wu eligió MATLAB por sus abundantes ejemplos, documentación detallada y anotaciones. Esto no sólo facilitó la mejora continua y optimización del contenido del curso por parte de los profesores, sino que también ayudó a los estudiantes a aprender por sí mismos, comprender los avances tecnológicos de vanguardia en el campo de telecomunicaciones y a publicar artículos académicos. Además, la versión actual de MATLAB ofrece soporte de hardware más estable que las versiones anteriores, lo que facilita el desarrollo de software y hardware.
Productos utilizados
Recursos relacionados
