5G网络背景下人工智能教学技术应用的探讨.docx

《5G网络背景下人工智能教学技术应用的探讨.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

5G网络背景下人工智能教学技术应用的探讨摘要：网络技术的发展为人工智能教学教学技术的应用提供了机遇，将网络技术应用于人工智能救学技术的发展中，无疑将其推向新的发展高度，促使其向人工智能教学化方向转型，更好的推动人工智能教学技术的发展，充分将网络技术的优势与时代发展要求结合在一起，将其优势最大化呈现。网络技术的不断发展，促使其不断进行升级换代，在新时期，5G网络顺势而上，逐渐展露头角，因此本文通过人工智能教学技术在5G网络中的应用情况等方面进行分析，期使人们能对5G网络技术形象一个较为清晰的认识，以此加大5G网络的推广力度。关键词：人工智能教学技术；5G网络；应用引言在新媒体大坏境的不断影响下，5G网络技术应运而生，在此背景下，新一代无线网络不断在市场上进行推广，一批崭新的无线服务即将得以应用，且新的网络系统与传统网铭系统相比，不仅系统更加复杂而且要接受的挑战更多，在满足用户的多元化需求的前提下，还要对网络系统进行维护。而人工智能教学技术不仅发展空间无限且市场潜力有待开发，当前其发展虽处于初级阶段，但其优越性得以凸显，而且其未来发展趋势较为明朗，将其与网络技术进行蛇毒结合，其未来发展前景不可估量。15G网络与人工智能教学技术面临的挑战5G网络得以广泛推广，其主要是为推广以无线网络为首的蜂窝网络架构，虽然其蜂窝部署、毫米波通信以及设备通信均已被定义为实现集成应用，但其通信服务与传统网络的通信服务之间的差异较大，尤其是在语音服务方面，这种变化不仅会加大对无线网络流量使用数据的增长，并且会在此基础上带动新的服务项目的产生，比如像虚拟现实服务、实时高清流媒体等。虽然其发展空间较为广阔，但是在发展的背后所带来的维护工作也是一项巨大的挑战，其挑战主要包含以下两方面内容：5G网络将要面临的应用场景更加广泛，高清视频、R、智慧城市等在内的多样化场景的应用，对其而言是难度较大的挑战之一，不仅要考虑到不同用户的不同需求，还要尽可能的满足其需求，且每个用户的需求不尽相同，不仅加大其运营难度，而且会造成其运营效率降低，此外，因5G网络的动态性较高，进而导致管理人员对用户网络性能的动态化无法进行有效预测。网络设备以及用户流量的大幅度增长，网络性能得以升级换代激起了用户的好奇心与体验性，5G网络在性能以及技术上相较于传统网络进行了全新改良，此外，由于其新技术的大力推广，用户体验远远超过预期所想，导致网站难度管理升级，其复杂的管理程序加大了管理人员的工作量，如何对产生的大量数据进行高效处理，成为当前亟待解决的问题之一，工作人员在面临庞大的数据时如何有效进行网络运营也是不可忽视的问题。将5G网络应用于人工智能教学技术中，一方面是因为人工智能教学技术具有强大的信息提取以及数据分析能力，能够通过网络承载、用户产生的网络流量以及用户行为等可供参考的参数对网络配置进行不断优化，以便其更好地适用当前的网络系统，此外，还可以将系统资源生成的数据进行优化处理，与此同时，借助人工智能教学的优越性为复杂的无线网络以及用户需求提供决策能力，以此保证捂脸网络的服务符合不同层次的用户需求，不断推动无线网络向智能化转型。2人工智能教学在5G网络中的应用模式研究人工智能教学是当前能够为无线网络提供智能技术的重要工具。由于其处在初级发展阶段，其应用模式较为有限，在当前这个阶段，无线网络领域的人工智能教学模式智只能实现两种应用，其一主要是利用人工智能教学与无线网络的结合，将通过相关设备收集而来的数据在分析的基础上进行预测，换言之，对数据进行分析和预测，而且两者是相互依存的关系，数据分析是数据预测的前提和基础，数据预测是数据分析的发展和补充：其二主要是利用人工智能教学 技术实现对王阔进行控制以及自主优化处理网络信息的目的。以下就这两方面进行简要分析。2.1利用无线网络进行数据分析和预测工作人员通过利用人工智能教学技术对收集而来的信息进行分析，并以此为基础进行数据的预测工作，数据预测的内容主要是对网络用户以及网络所处的环境，进而实现数据驱动全网运营决策效力。在进行数据分析时，因为无线网络的设备数量和传感器的数量都比较多，且较为复杂，在数量较多的情况下容易发生设备之间交叉传感现象，在这种情况下，传感器失去了其原有的功能，直接进行传感无法获取有效信息，但人工智能教学能够对传感器中的间接特征进行采集，并对其进行处理，从而更准确的对无线网络故障和其他的破坏性事件进行资源的合理分配，提高对此类事件的应急处理能力。2.2利用无线网络实现智能控制和优化处理无线网络智能控制与优化主要体现在线资源管理机制方面，凭借人工智能教学进行资源管理工具打造，能够有效解决频率控制、功率控制等诸多问题，这些管理及时都是传统网络所不能达到的，此外，传统优化技术大多是利用离线的方式实现优化处理，而人工智能教学管理机制不仅能达到在线方式对网络环境及其装状态的监测，且成效较为显著。在自身性能得到优化的同时，使得资源管理更为有效。3结束语综上所述，5G网络背景下的人工智能教学技术在应用初期效果较为显著，通过分析我们能够得知，人工智能教学技术是未来社会发展的大势所趋，虽然在无线网络与人工智能教学技术融合初期，面临诸多挑战，但随着应用范围的不断扩大，人工智能教学技术在网络中的重要作用必将得以显现。