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 undervisningsbaserte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot business managers som ønsker å lære den kritiske informasjonen som trengs for å ta viktige beslutninger om adopsjon av 5G. Denne kurset er ikke et teknisk kurs, men en kurs i den strategiske tenkningen som trengs for å forberede seg på ankomsten av 5G. Det tekniske dekket og industriområdene vil bli tilpasset målgruppen.

Ved slutten av denne treningen, vil deltakerne være i stand til:

• Identifisere mulighetene som 5G gir organisasjonen.
• Identifisere risikoen 5G utgjør for bedrift og industri.
• Forstå og skille mellom de forskjellige teknologiene og standarder som ligger til grunn for 5G.
• Forstå rollen 5G vil spille i videre utvikling av AI og IoT.
• Ledet 5G-initiativ som fører til forbedringer i kundeservice og operasjonsmessig effektivitet.
• Innta en strategi for å adopere 5G-produkter og -tjenester innen organisasjonen samt tvers-over eksterne partnerorganisasjoner.

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.

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.

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.

Internet of Things (IoT) er en nettverksinfrastruktur som kobler sammen fysiske objekter og programvareapplikasjoner trådløst, slik at de kan kommunisere med hverandre og utveksle data via nettverkskommunikasjon, cloud computing og datafangst. C er et generelt programmeringsspråk som anbefales for IoT på grunn av dets allestedsnærvær og programmeringsfordeler på lavt nivå.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å programmere IoT-løsninger med C.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer NetBeans for programmering av IoT-systemer med C
• Forstå det grunnleggende om IoT-arkitektur
• Lær fordelene ved å bruke C i programmering av IoT-systemer
• Bygg, test, distribuer og feilsøk et IoT-system ved hjelp av C

Publikum

• Utviklere
• Ingeniører

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.

Internet of Things (IoT) er en nettverksinfrastruktur som kobler sammen fysiske objekter og programvareapplikasjoner trådløst, slik at de kan kommunisere med hverandre og utveksle data via nettverkskommunikasjon, cloud computing og datafangst. Java er et generelt språk som er kjent for å være "skriv en gang, løp hvor som helst." Java anbefales for IoT på grunn av dens portabilitet og effektivitet.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å programmere IoT-løsninger med Java.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer verktøy og rammeverk (Eclipse Open IoT Stack) for programmering av IoT-systemer med Java
• Forstå det grunnleggende om IoT-arkitektur
• Bruk Eclipse Open IoT Stack for Java for å koble til og administrere enheter i en IoT-løsning
• Bygg, test og distribuer et IoT-system ved å bruke Java

Publikum

• Utviklere
• Ingeniører

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.

Tilkoblingsenheter revolutionerer mange virksomheter, og strømleverandører er ingen unntak. Strømforsyningsselskapene står overfor fire utmaninger som følge av IoT-veksten.

1. Maskiner, kontrollere, HMI (Human Machine Interface) og SCADA-systemer blir stadig mer skybasert, og leverandørene lover å tilby mer analyse og innsikt gjennom sine data for prediktiv og forebyggende vedlikehold. Men karantene-politikken for kritiske anlegg betyr at disse nye IoT-funksjonene fra maskin-/kontrollleverandørene ikke kan benyttes av strømselskapene.
2. Med den stadig dalkomende kostnaden av sol- og vindenergi, vil nättselskapene snart se en nedgang i inntekt fra kraftproduksjon. For å kompensere for den tapte inntekten fra kraftproduksjon, må selskapet ivrigt etterlyse nye inntektskilder som energiadministration av hjem som tjeneste (Home as a Service), energilagering som tjeneste, tilbud om nett-tjenester for elbil-opplassing, nett-tjenester for P2P-energihandel mellom hjem, hjem og mikronetts, mikronett til mikronett, mikronett til batteri, hjem til batteri etc. Alt dette må fremmes gjennom smarte måler, smart nätter og smarte & sikre transaksjoner som kun er mulige via DLT (distributed ledger technology) som IOTA. Strømselskapene utforsker også å tilby noen av de smarte bytjenestene til bymyndighetene.
3. For kritisk infrastruktur som dammer, ønsker ICOLD (International Committee Of Large Dams) å se strukturell helseovervåking (SHM) av dammene i sanntid slik at eventuelle fare for kollaps av en damm eller stein- eller tunnel kan informeres om på forhånd for å rydde ut folk som kan bli berørt.
4. Et nytt opptredende inntektsområde vil være elbil-lading ved parkeringsplasser - hvordan kan IoT fremme smart lading og smart parkering?

De siste tre årene har sett en massiv endring i IoT-innovasjon, hovedsakelig drivet av Microsoft, Google og Amazon. Disse store virksomhetene har investert milliarder dollar for å utvikle IoT-plattformer som er lettere å administrere og sikre. I tillegg har IoT-kant (edge) fått stor impulss med både forskning og drift som den eneste praktiske implementering av IoT. 5G lover å transformere IoT-næringen, noe som har ført til et uprecedentedt stort utvalg med nye forskningsområder i IoT. Derfor er det absolutt essensielt for enhver praksisbasert ingeniør akkurat nå å forstå IoT-plattformer utviklet av de store aktørene som AWS, Google og spesielt Microsoft.

Ingen av de ovennevnte plattformene tilbyr imidlertid en totalt komplet løsning for en skalerbar IoT. Bare for å distribuere smarte måler til millioner av hjem, vil det være nødvendig med ekstra teknologi for å sikre smart måler, radionettverk, IoT-håndteringsteknologi og mange andre sikrede tjenester. Strategi, pris og sikkerhet i ethvert IoT-oppsett må være optimalt og akseptabelt. Gitt så mye tverskyldende kunnskap, er det nesten umulig for noen virksomhet å sette sammen et team som kan møte alle kravene.

Dette kurset er et modest forsøk på å informere nøkkeltakere, utviklere og sikkerhetseksperter om hvilke utfordringer, risikoer og praktiske veier det finnes for å implementere IoT i deres neste generasjon av strømforsyningsselskap.

I tillegg, med skalerbar drift, har håndtering av IoT-tjenester for tusenvis av sensorer og tilkoblinger vokst til å bli et separat ingeniøringsfag. Dette området, formelt kjent som managed IoT services, opplever rask vekst da utfordringer med skalerbar IoT er mye større enn å bygge dem. Dette inkluderer sikkerhet for over-the-top firmware/software-oppdatering, håndtering av kalibrering av sensorer og systemer, automatisert diagnosering av eventuelle tilkoblingsproblemer, nedsizing av rotårsaken til API-feil, sporering av maskin- og tjenestehelsen i det distribuerte systemet etc.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere de oppkomne teknologiske alternativene, plattformer og casestudier for IoT-utformidling i strømforsyningsselskap - smarte måler, smarte biler, SHM (strukturell helseovervåking), kraftkvalitetsdiagnose og smarte kontrakter. En kort innføring i alle IoT-elementene: mekanikk, elektronikk/sensorplattform, trådløse og trådforbindelser, mobil til elektronikk-integrasjon, mobil til virksomhetsintegrasjon, dataanalytikk og styringsapplikasjoner.

1. IoT-teknologistak: Enheter, Gatveier, Kanten, Kanten sky, Offentlig sky, IoT-databaser, Web & Mobilaplikasjoner for IoT, Sentralisert vs. Desentralisert IoT
2. IoT-økosystem for virksomheter, tredjeparts enhetsstyring, risikostyring av det totale IoT-økosystemet
3. M2M trådløse protokoller for IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Når og hvor skal hvilken brukes?
4. Grunnleggende om IoT-gatveier - Risikoer, Styring og Økosystem
5. Mobil/Dekstop/Web-app - for registrering, datainnsamling og styring – Tilgjengelige M2M-datainnsamlingsplattformer for IoT—AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Sikkerhetsproblemer og løsninger for IoT - Gjennomgang av sikkerheten til alle teknologistakene
7. Virksomhetens IoT-plattformer som Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Smarte måler, Open Smart Grid Protokoller (OSGP), ANSI C 2.18-protokoller, NIST-standard for HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Sikkerhetstandard for smart måler - IEC 62056
9. Distributed Ledger Technology (DLT) som Blockchain, HyperLedger og DAG (Direct Acyclic Graph) for smarte kontrakter, P2P-transaksjoner, smart bil-lading
10. IoT for kritisk infrastruktur som damm, transformator, understation, høyspenningstråd

Dette instruktørflytede, live-treningen (online eller plassert) er rettet mot nybegynner- til mellomnivås telekomingeniører og feltprofesjonelle som ønsker å bruke strukturerte deploymetodologier og bransjebeste praksis for å lykkes med installasjon, overvåking, integrasjon og styring av flerleverandør-wireless-nettverk fra 2G til 5G i operatør- og virksomhetsmiljøer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere flerleverandør-BTS-systemer (Huawei, ZTE, Ericsson) fra 2G til 5G.
• Overvåke sidetilsettningaktiviteter og koordinere RF-, overføring-, strøm-, feltarbeid- og kjernenett-team under integrering.
• Forberede telekomsenter for ATP (Acceptance Test Procedure) og administrere operatørhåndoveringsprosesser.
• Overvåke wirelesss KPI-er og administrere klusterbaserte og regionbaserte nettverksoperasjoner innen kommersielle og tekniske rapporteringsstrukturer.