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.

Denne instruktørledede, live-training (online eller på stedet) er rettet mot bedriftsledere som ønsker å lære bare den kritiske informasjonen som trengs for å ta viktige beslutninger om innføring av 5G. Denne kurset er ikke en teknisk kurs, men heller en kurs om den strategiske tenkningen som trengs for å forberede seg på ankomsten av 5G. Teknisk dekning og dekning av industrien vil tilpasses publikum.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere mulighetene som 5G bringer til organisasjonen.
• Identifisere risikoene som 5G utgjør for næringslivet og industrien.
• Forstå og skille mellom de forskjellige teknologiene og standardene som ligger til grunn for 5G.
• Forstå rollen som 5G vil spille i den videre utviklingen av AI og IoT.
• Ledelse av 5G-initiativ som fører til forbedringer i kundeservice og operativ effektivitet.
• Innlede en strategi for innføring av 5G-produkter og tjenester innenfor organisasjonen, samt i eksterne samarbeidsorganisasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å forstå og vurdere atferd, omfang og implementering av 5G-nettverk i tekniske miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Analysere atferden til 5G-nettverk i klustrede miljøer.
• Forstå RF-miljøet spesifikt for 5G-teknologi.
• Vurdere virkelige eksempler på 5G-implementering fra andre land.
• Vurdere 5G-dekningsevner og begrensninger.
• Tylle og analysere 5G-nettverks kvalitetsparametere på et teknisk nivå.

Denne instruktørdrevne, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot ingeniører som ønsker å forstå de arkitekturelle komponentene som utgjør 5G for å begynne å implementere egne løsninger på toppen av dette banebrytende nye nettverket.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Lære grunnleggende om 5G.
• Forstå 5G arkitektur og standarder.
• Utføre virtuell nettverksfunksjonalitet og nettverksdeling.

Denne instruktørledede, levende opplæring i Norge (online eller på sted) er rettet mot logistikkprofesjonelle som ønsker å lære den kritiske informasjonen som trengs for å ta viktige beslutninger om adopsjonen av 5G. Denne kurset er ikke en teknisk kurs, men snarere en kurs i strategisk tenkning som trengs for å forberede seg på den kommende påvirkningen av 5G på logistikkkjeden. Den tekniske dekningen og industridekningen vil bli tilpasset publikum.

Til slutt vil deltakerne kunne:

• Identifisere mulighetene som 5G vil bringe til logistikkledelse.
• Identifisere risikoene som 5G utgjør for logistikkkjeder.
• Forstå og skille mellom de ulike teknologiene og standardene som ligger til grunn for 5G.
• Forstå rollen som 5G vil spille for å forbedre sporing, overvåking og automatisering av produkter.
• Ledere 5G-initiativ som fører til forbedringer i kundeservice og operativ effektivitet i logistikkkjeder.
• Initiere en strategi for å innføre 5G-produkter og -tjenester i logistikkkjeden.

Fremskritt innen teknologi og den økende informasjonsmengden endrer hvordan virksomheten drives i mange bransjer, inkludert myndigheter. Gostatens datagenerering og digital arkivering øker på grunn av den raske veksten av mobile enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, cloud computing-løsninger og innbyggervendte portaler. Etter hvert som digital informasjon utvides og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, prosessering, lagring, sikkerhet og disponering også mer kompleks. Nye verktøy for fangst, søk, oppdagelse og analyse hjelper organisasjoner med å få innsikt fra deres ustrukturerte data. Det offentlige markedet er på et vippepunkt, og innser at informasjon er en strategisk ressurs, og myndighetene må beskytte, utnytte og analysere både strukturert og ustrukturert informasjon for å bedre tjene og møte oppdragskravene. Ettersom regjeringsledere streber etter å utvikle datadrevne organisasjoner for å lykkes med oppdraget, legger de grunnlaget for å korrelere avhengigheter på tvers av hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Offentlige løsninger av høy verdi vil bli laget fra en blanding av de mest forstyrrende teknologiene:

Mobile enheter og applikasjoner Skytjenester Sosiale forretningsteknologier og nettverk Big Data og analyser

IDC spår at innen 2020 vil IT-industrien nå 5 billioner dollar, omtrent 1,7 billioner dollar større enn i dag, og at 80 % av industriens vekst vil bli drevet av disse 3. plattformteknologiene. På lang sikt vil disse teknologiene være sentrale verktøy for å håndtere kompleksiteten i økt digital informasjon. Big Data er en av de intelligente bransjeløsningene og lar myndigheter ta bedre beslutninger ved å iverksette tiltak basert på mønstre avslørt ved å analysere store datamengder – relatert og urelatert, strukturert og ustrukturert.

Men å oppnå disse bragdene krever langt mer enn bare å samle enorme mengder data. «Å gi mening om disse volumene av Big Data krever banebrytende verktøy og teknologier som kan analysere og trekke ut nyttig kunnskap fra enorme og mangfoldige informasjonsstrømmer,» og Tom Kalil og Fen Zhao fra Det hvite hus Office of Science and Technology Policy skrev i et innlegg på OSTP-bloggen.

Det hvite hus tok et skritt mot å hjelpe byråer med å finne disse teknologiene da det etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 millioner for å få mest mulig ut av eksplosjonen av Big Data og verktøyene som trengs for å analysere det.

Utfordringene som Big Data utgjør er nesten like skremmende som løftet er oppmuntrende. Å lagre data effektivt er en av disse utfordringene. Som alltid er budsjettene stramme, så byråer må minimere lagringsprisen per megabyte og holde dataene lett tilgjengelige slik at brukerne kan få det når de vil ha det og hvordan de trenger det. Sikkerhetskopiering av enorme mengder data øker utfordringen.

Å analysere dataene effektivt er en annen stor utfordring. Mange byråer bruker kommersielle verktøy som gjør dem i stand til å sile gjennom fjellene av data, og oppdage trender som kan hjelpe dem å operere mer effektivt. (En fersk studie av MeriTalk fant at føderale IT-ledere tror Big Data kan hjelpe byråer med å spare mer enn 500 milliarder dollar samtidig som de oppfyller oppdragsmålene.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også byråer dekke behovet for å analysere dataene deres. For eksempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalysesystem tilgjengelig for andre byråer. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne en kobling som kan varsle leger om aortaaneurismer før de slår til. Den brukes også til mer hverdagslige oppgaver, for eksempel å søke gjennom CV-er for å koble jobbkandidater med ansettelsesledere.

Insurtech (aka Digital Insurance) refererer til konvergensen av forsikring + nye teknologier. Innenfor Insurtech "digitale forsikringsselskaper" anvender teknologiinnovasjoner til sine forretnings- og driftsmodeller for å redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og øke smidigheten i deres operasjoner.

I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankesettet som trengs for å få til en digital transformasjon i deres organisasjoner og i bransjen for øvrig. Opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få en stor bildeforståelse, bryte ned hypen og sjargongen, og ta de første stegene i å etablere en Insurtech strategi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Diskuter Insurtech og alle dens komponenter intelligent og systematisk
• Identifiser og avmystifiser rollen til hver nøkkelteknologi innen Insurtech.
• Lag en generell strategi for implementering av Insurtech i deres organisasjon

Publikum

• Forsikringsselskaper
• Teknologer innen forsikringsbransjen
• Forsikringsinteressenter
• Konsulenter og forretningsanalytikere

Format på kurset

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og gruppeaktiviteter

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk og bedriftsledere på middels nivå som ønsker å forstå potensialet til IoT og edge computing for å muliggjøre effektivitet, sanntidsbehandling og innovasjon i ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifiser brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjons-, logistikk- og energisektorene.
• Skille mellom edge- og cloud computing-arkitekturer og distribusjonsscenarier.
• Implementer edge computing-løsninger for prediktivt vedlikehold og sanntids beslutningstaking.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktledere og utviklere som ønsker å bruke Edge Computing til å desentralisere dataadministrasjon for raskere ytelse, ved å utnytte smarte enheter plassert på kildenettverket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og fordelene ved Edge Computing.
• Identifiser brukstilfellene og eksemplene der Edge Computing kan brukes.
• Design og bygg Edge Computing løsninger for raskere databehandling og reduserte driftskostnader.

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.

I motsetning til andre teknologier, er IoT langt mer komplekst og omfatter nesten alle grener av kjerneteknikk-mekanikk, Electronics, fastvare, mellomvare, sky, analyse og mobil. For hvert av dets ingeniørlag er det aspekter av økonomi, standarder, forskrifter og utviklingsstatus. Dette er for første gang et beskjedent kurs tilbys for å dekke alle disse kritiske aspektene ved IoT Engineering.

Sammendrag

Et avansert opplæringsprogram som dekker den nåværende toppmoderne innen Internet of Things

Går på tvers av flere teknologidomener for å utvikle bevissthet om et IoT-system og dets komponenter og hvordan det kan hjelpe bedrifter og organisasjoner.

Live-demo av modell-IoT-applikasjoner for å vise frem praktiske IoT-distribusjoner på tvers av forskjellige industridomener, for eksempel Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation og brukssaker rundt tilkoblede enheter og ting

Målgruppe

Ledere som er ansvarlige for forretnings- og operasjonelle prosesser i sine respektive organisasjoner og ønsker å vite hvordan de kan utnytte IoT for å gjøre systemene og prosessene mer effektive.

Entreprenører og investorer som ønsker å bygge nye satsinger og ønsker å utvikle en bedre forståelse av IoT-teknologilandskapet for å se hvordan de kan utnytte det på en effektiv måte.

Estimater for Internet of Things eller IoT-markedsverdier er enorme, siden IoT per definisjon er et integrert og diffust lag av enheter, sensorer og datakraft som overlapper hele forbruker-, business-to-business- og offentlig industri. IoT vil utgjøre et stadig større antall tilkoblinger: 1,9 milliarder enheter i dag, og 9 milliarder innen 2018. Det året vil det være omtrent lik antallet smarttelefoner, smarte TV-er, nettbrett, bærbare datamaskiner og PC-er til sammen.

I forbrukerområdet har mange produkter og tjenester allerede gått over til IoT, inkludert kjøkken- og husholdningsapparater, parkering, RFID, belysnings- og varmeprodukter og en rekke applikasjoner innen industrielt internett.

Imidlertid er de underliggende teknologiene til IoT ikke noe nytt ettersom M2M-kommunikasjon eksisterte siden internett ble født. Men det som har endret seg de siste par årene er fremveksten av en rekke rimelige trådløse teknologier lagt til ved overveldende tilpasning av smarttelefoner og nettbrett i alle hjem. Eksplosiv vekst av mobile enheter førte til nåværende etterspørsel etter IoT.

På grunn av ubegrensede muligheter i IoT-virksomhet, hoppet et stort antall små og mellomstore gründere på en vogn av IoT-gullrush. Også på grunn av fremveksten av åpen kildekode-elektronikk og IoT-plattform, blir kostnadene for utvikling av IoT-systemet og videre administrasjon av den betydelige produksjonen stadig rimeligere. Eksisterende eiere av elektroniske produkter opplever press for å integrere enheten sin med Internett eller mobilapp.

Denne opplæringen er ment for en teknologi- og forretningsgjennomgang av en fremvoksende industri, slik at IoT-entusiaster/entreprenører kan forstå det grunnleggende om IoT-teknologi og -virksomhet.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere nye teknologiske alternativer, plattformer og casestudier av IoT-implementering i hjemme- og byautomatisering (smarte hjem og byer), Industrielt Internett, helsevesen, Govt., Mobile Cellular og andre områder.

Grunnleggende introduksjon av alle elementene i IoT-mekanisk, Electronics/sensorplattform, trådløse og wireline-protokoller, mobil til Electronics-integrasjon, mobil til bedriftsintegrasjon, dataanalyse og total kontrollplan

M2M trådløse protokoller for IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Når og hvor skal du bruke hvilken?

Mobil/Desktop/Web app- for registrering, datainnsamling og kontroll –Tilgjengelig M2M datainnsamlingsplattform for IoT-–Xively, Omega og NovoTech, etc.

Sikkerhetsproblemer og sikkerhetsløsninger for IoT

Åpen kildekode/kommersiell elektronikkplattform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC osv.

Åpen kildekode/kommersiell bedriftsskyplattform for AWS-IoT-apper, Azure -IOT, Watson-IOT-sky i tillegg til andre mindre IoT-skyer

Studier av virksomhet og teknologi for noen av de vanlige IoT-enhetene som hjemmeautomatisering, røykvarsler, kjøretøy, militær, hjemmehelse etc.

Maskin-til-maskin (M2M) refererer til direkte automatisert kommunikasjon mellom mekaniske eller elektroniske enheter i nettverk.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om de ulike aspektene ved NB-IoT (også kjent som LTE Cat NB1) når de utvikler og distribuerer en prøve NB-IoT-basert applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifiser de forskjellige komponentene i NB-IoT og hvordan de passer sammen for å danne et økosystem.
• Forstå og forklar sikkerhetsfunksjonene innebygd i NB-IoT-enheter.
• Utvikle en enkel applikasjon for å spore NB-IoT enheter.

ThingsBoard er en åpen kildekode IoT-plattform som tilbyr enhetsadministrasjon, datainnsamling, prosessering og visualisering for din IoT-løsning.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan integrere ThingsBoard i sine IoT-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer ThingsBoard
• Forstå det grunnleggende om ThingsBoard funksjoner og arkitektur
• Bygg IoT-applikasjoner med ThingsBoard
• Integrer ThingsBoard med Kafka for dataruting for telemetrienheter
• Integrer ThingsBoard med Apache Spark for dataaggregering fra flere enheter

Publikum

• Programvareingeniører
• Maskinvareingeniører
• Utviklere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.