5G og IoT Treningskurs

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot telekom-profesjonelle, AI-ingeniører og IoT-spesialister på mellomnivå som ønsker å utforske hvordan 5G-nettverk akselererer Edge AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Deploy AI-modeller optimalisert for lav-latens-applikasjoner i 5G-miljøer.
• Implementere sanntidsbeslutningssystemer ved bruk av Edge AI og 5G-kobling.
• Optimalisere AI-belastninger for effektiv ytelse på kant-enheter.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å forstå og vurdere oppførselen, omfanget og implementeringen av 5G-nettverk i tekniske miljøer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Analyser oppførselen til 5G-nettverk i klusterede miljøer.
• Forstå RF-miljøet som er spesifikt for 5G-teknologien.
• Vurdere reelle implementasjonsfall av 5G fra andre land.
• Vurdere dekkningskapabiliteter og begrenninger for 5G.
• Tolk og analyser 5G-nettverkskvalitetsparametere på teknisk nivå.

5G er den femte generasjonen av mobilnettverksteknologi som muliggjør høyere hastigheter, lavere forsinkelse og mer pålitelige tilkoblinger på tvers av et bredt spekter av applikasjoner.

Dette instruktørledede, live-løpet (online eller på plass) er rettet mot IT-profesjonelle og tekniske ledere på mellomnivå som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper, arkitektur og forretningsmessige konsekvenser av 5G-nettverk.

Etter fullført opplæring vil deltakerne ha kunnskap og ferdigheter til å:

• Forstå nøkkelpunkter og utvikling av 5G-teknologi.
• Identifisere hovedkomponentene og arkitekturen i 5G-nettverk.
• Genkjenne forskjellene mellom 4G LTE og 5G når det gjelder ytelse og design.
• Evaluere 5G-brukstilfeller og applikasjoner på tvers av bransjer.
• Vurdere 5G-utplasseringsstrategier og regulatoriske hensyn.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og gruppediskusjon.
• Case-studier og øvelser basert på scenarier.
• Håndgripelig utforskning av 5G-nettverksarkitektur gjennom live-demonstrasjoner.

Muligheter for tilpasning av kurset

• Dette kurset kan tilpasses for å fokusere på spesifikke bransjeapplikasjoner eller regionale 5G-utplasseringskontekster på forespørsel.

6G er den neste generasjonens trådløse kommunikasjonsstandard som er stilt opp til å transformere IoT-ekosystemer gjennom ultra-rask kobling, avansert sensoring og integrerte AI-kapasiteter.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med avansert nivå som ønsker å forstå og utnytte det oppkommet skjegsnittet mellom 6G-teknologier og IoT-applikasjoner.

Ved å fullføre denne kursen, vil deltakerne få evnen til:

• Forklare de kjernetekniske konseptene bak 6G.
• Vurdere hvordan 6G vil forandre IoT-enhetskommunikasjon og arkitektur.
• Evaluere 6G-oppdrivne IoT-brukstilfeller i ulike sektorer.
• Forberede strategier for å integrere 6G-kapasiteter i eksisterende IoT-løsninger.

Kursformat

• Forelesninger fokusert på konsepter kombinert med ekspertdiskusjon.
• Anvendte øvelser designet for å styrke nøkkelinngeniørprinsipper.
• Fallbasert utforskning og scenariouanalyse i en veiledet miljø.

Kurstilpasningsmuligheter

• For tilpassede versjoner av denne treningen som er justert med organisasjonens teknologiruteplan, vennligst kontakt oss for å arrangere dette.

Teknologifremgang og den økende mengden informasjon transformerer hvordan virksomheter drives i mange industrier, inkludert regering. Genereringen av regjeringsdata og rate for digital arkivering øker på grunn av den raske veksten i mobil enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, skytjenester, og borgerorienterte portaler. Som digitale informasjon expanderer og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, behandling, lagring, sikkerhet og utsortering mer kompleks også. Nyteknologi for inndatafangst, søk, oppdaging og analyse hjelper organisasjoner med å innse innsikt fra deres ustrukturerte data. Regjeringsmarkedet er ved en vendepunkt, og realiserer at informasjon er et strategisk eiendom, og regeringen må beskytte, utnytte og analysere både strukturerte og ustrukturerte informasjon for å bedre serve og møte misjonskrav. Mens ledere i offentlig sektor strever etter å utvikle datastyret organisasjoner for å lykkes med misjonen, legger de grunnlaget for å knytte sammen avhengigheter over hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Høyverdifulle regjeringsløsninger vil bli skapt fra en kombinasjon av de mest disruptivt teknologi:

• Mobil enheter og applikasjoner
• Skytjenester
• Sosial virksomhetsteknologi og netverk
• Big Data og analyse

Big Data er en av de intelligente industriløsningene og tillater regjeringen å ta bedre beslutninger ved å handle basert på mønstre som oppdages ved analysen av store mengder data - relaterte og urelaterte, strukturerte og ustrukturerte.

Men å fullføre disse oppgavene tar mye mer enn bare å akkumulere massive mengder data. “Å ta fornuftige ut av disse volumene med Big Data krever skjærpemessige verktøy og teknologi som kan analysere og trekke nytte av nyttig kunnskap fra store og diverse informasjonsstrømmer,” skrev Tom Kalil og Fen Zhao fra White House Office of Science and Technology Policy i et innlegg på OSTP Blog.

The White House tok et skritt mot å hjelpe organisasjoner med å finne disse teknologiene da de etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 million for å maksimere effekten av Big Data-explosjonen og verktøyene som trengs til å analysere det.

Utmeldelses utfordringer Big Data stiller er nesten like forbittelige som dets lovende er oppmunterende. Effektiv lagring av data er en av disse utfordringene. Som vanlig, er budsjettet knyttet, så organisasjoner må minimere prisen per megabyte for lagring og holde data lette tilgjengelig slik at brukerne kan få det når de ønsker det og slik de trenger det. Sikring av massive mengder data øker utfordringen.

Effektivt å analysere data er en annen stor utfordring. Mange organisasjoner bruker kommersielle verktøy som lar dem gjennomsøke de store datamountene, og oppdage trender som kan hjelpe dem med å operere mer effektivt. (En nylig studie av MeriTalk fant at federal IT-eksekutive tror at Big Data kan hjelpe organisasjoner spare over $500 billion mens de også fyller misjonskrav.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også organisasjoner adressere behovet for å analysere deres data. For eksempel, har Oak Ridge National Laboratory's Computational Data Analytics Group gjort sin Piranha dataanalyzesystem tilgjengelig for andre organisasjoner. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne et link som kan varsle legene om aortalaneurysmer før de inntrer. Det brukes også til mer vanlige oppgaver, slik som gjennomsøking av cv'er for å koble jobbkandidater med ansatte.

Dette underviser-ledede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-professionelle og virksomhetsledere som ønsker å forstå potensialet ved IoT og edge computing for å gjøre bedriftene mer effektive, tilby reell tidsbehandling og skape innovasjon i ulike industrier.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifisere brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjon, logistikk og energi-sektorene.
• Skille mellom edge- og cloud-beregningarkitekturen og -distribusjonsscenarioer.
• Implementere edge computing-løsninger for prediktiv vedlikehold og reell tidsbeslutningstaking.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, systemarkitekter og fagfolk innen industri som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligent datahåndtering og analysekapabiliteter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelse i IoT.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuere AI-modeller på Edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids datahåndtering og beslutningsprosesser i IoT-systemer.
• Integtere Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Behandle etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Embedded systems er datamaskinsystemer som er bygget for å utføre dedikerte funksjoner innen større systemer. IoT (Internet of Things) er et nettverk av fysisk koblete enheter med sensorer og programvare som kommuniserer og utveksler data over internett.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle på begynner-nivå som ønsker å forstå og anvende embedded systems-og IoT-konsepter ved hjelp av C og mikrokontrollerarkitektur.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i embedded systems.
• Skrive og oversette C-kode for interaksjon med embeddet hardvare.
• Arbeide med mikrokontrollerperiferier som timers og ADCs (Analog-to-Digital Converters).
• Forstå hvordan embedded systems bidrar til IoT-arkitekturer.

Kursformatet

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljø.

Kursinnhold tilpassningsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte IoT-utviklere og smarthusentusiaster som ønsker å automatisere IoT-prosesser og skape innovative løsninger ved hjelp av n8n.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer og konfigurer n8n for automatisering av IoT-arbeidsflyt.
• Integrer IoT-enheter og plattformer ved å bruke n8n noder og kontakter.
• Implementer tilpassede arbeidsflyter for å automatisere IoT-oppgaver og prosesser.
• Bruk IoT-protokoller som MQTT og REST APIer innenfor n8n arbeidsflyter.
• Overvåk, feilsøk og optimaliser arbeidsflyter for IoT-automatisering.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge vil deltakerne lære hvordan de kan maksimere ytelsen til Nginx når de setter opp, konfigurerer, overvåker og feilsøker Nginx for håndtering av ulike former for HTTP/TCP-trafikk. Emner som dekkes inkluderer hvordan du konfigurerer de viktigste parameterne i Nginx, operativsystemet og en virtuell maskin for å få maksimal verdi ut av Nginx.

Den instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot telecom-ingeniører og feltfagfolk med begynnende til mellomliggende nivå som ønsker å bruke strukturerte utplasseringsmetodologier og bransje-beste praksis for å installere, overvåke, integrere og administrere trådløse nettverk med flere leverandører fra 2G til 5G i operator- og enterprise-miljøer.

Etter gjennomført opplæring vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere multi-vendor BTS-systemer (Huawei, ZTE, Ericsson) fra 2G til 5G.
• Overvåke stedutplasseringsaktiviteter og koordine RF-, overførings-, kraft-, sivilt- og sentralnettverks-team under integrering.
• Forberede telekom-steder for ATP (Acceptance Test Procedure) og håndtere operator-overføring.
• Overvåke trådløse KPI-er og administrere cluster-basert og region-basert nettverksoperativt arbeid innenfor kommersielle og tekniske rapporteringsstrukturer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IoT-utviklere på middels nivå, innebygde ingeniører og AI-utøvere som ønsker å implementere TinyML for prediktivt vedlikehold, avviksdeteksjon og smarte sensorapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TinyML og dets applikasjoner i IoT.
• Sett opp et TinyML utviklingsmiljø for IoT-prosjekter.
• Utvikle og distribuer ML-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Implementer prediktivt vedlikehold og oppdagelse av anomalier ved å bruke TinyML.
• Optimaliser TinyML-modeller for effektiv strøm- og minnebruk.