6G og den intelligente kanten Treningskurs

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.

Infrastruktur og nettverksdesign klar for 6G er et spesialisert utdanningsprogram fokuset på å forberede eksisterende tele- og virksomhetssentraler for den neste generasjonens trådløse tilkobling gjennom avanserte arkitektur- og teknikker. Dette omfatter transport og fronthaul-utvikling, cloud-native og åpne RAN-løsninger, edge- og distribuert beregning, timing og synkronisering, spektrum og RF-beredskap, automatisering og AI-integrasjon, samt praktiske migreringsstrategier for operatører og virksomheter.

Dette instruktørbaserte, live-utdanningsprogrammet (online eller på stedet) er rettet mot mellomenivje telekommunikasjonsteknikere og nettverksarkitekter som ønsker å designe, optimalisere og utvikle deres nåværende 4G/5G-infrastruktur for å møte kravene til 6G i forhold til ytelighet, skalerbarhet og pålitelighet.

Ved fullførelse av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Vurdere infrastrukturhull i det nåværende nettverket og beredskap for 6G-utvikling.
• Designe transport- og fronthaul/backhaul-arkitekturer som passer for ultralav latensteid og høy gjenomstrøming.
• Bruke cloud-native-prinsipper, vRAN/O-RAN-integrasjon og edge-beregning plassering for 6G-bruksscenarier.
• Planlegge timing, synkronisering og RF-oppgraderinger som er nødvendige for mmWave/THz og tett distribusjon.
• Definere test-, validiserings- og operasjonsmessige overvåkingstrategier for å sikre ytelighet og pålitelighet.
• Utvikle en fased migreringsplan og investeringsveiledning som er justert etter virksomhetens prioriteter og risikostyring.

Kursformat

• Tekniske forelesninger og arkitektur-dykk ned.
• Fallstudier og designværksteder.
• Praktiske øvelser med simulering- og verifiseringsverktøy.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset utdanning for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot ledere som ønsker å forstå det globale 6G-landskapet, vurdere dets businesspotensial og planlegge tidlige strategiske investeringer.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne ha oppnådd innsikten de trenger til å:

• Identifisere fremkommende markedstrender og globale initiativer som former 6G-økosystemet.
• Forstå reguleringsmessige og spektrumallokasjonsplaner relatert til IMT-2030.
• Vurdere den evolvende leverandørlandskapet og teknologirenehusnivåene.
• Utvikle en vei for tidlige investeringer, forskningspartnerskaper og pilotinisiativer.

Denne instruktørledede, live opplæringskurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-praktikere, forskere og utviklere som ønsker å mestre de siste fremskrittene innen Edge AI, optimalisere sine AI-modeller for edge-deployering, og utforske spesialiserte applikasjoner innen forskjellige industrier.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforske avanserte teknikker innen Edge AI-modellutvikling og optimalisering.
• Implementere fremskrittelige strategier for å deployere AI-modeller på edge-enheter.
• Bruke spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimalisere ytelse og effektivitet i Edge AI-løsninger.
• Utforske innovative bruksområder og fremvoksende trender innen Edge AI.
• Håndtere avanserte etiske og sikkerhetshensyn i Edge AI-deployeringer.

AI og Digitale Twin i 6G-nettverk er et avansert, spesialisert kurs som utforsker hvordan digital twin-teknologi og AI-native optimering konvergerer for å modellere, simulere og driftssette neste generasjons 6G-infrastrukturer.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avansert nivå profesjonelle som ønsker å bruke digital twin-metodologier og AI-teknikker til å designe, validere og optimer 6G-nettverksatferd i realistiske, gjentakelige miljøer.

Etter fullføring av dette treetingsprogrammet vil deltakerne kunne:

• Forklare rollen og arkitekturen til digitale twin i livssyklusen for 6G-nettverk.
• Bygge og konfigurere digital twin-modeller for RAN, transport, og edge compute-komponenter.
• Anvende AI/ML-metoder for closed-loop-optimering, feilsøking av anomali, og prediktiv vedlikehold av nettverkskomponenter.
• Integrere realtids-telemetri og simuleringdata for å aktivere modelldrevet orchestrering og intent-basert kontroll.
• Designe validering- og verifikasjonsarbeidsganger ved hjelp av co-simulering, emulering, og digital twin-testbeds.

Kursformatet

• Tekniske foredrag og arkitektur dykkdypper.
• Hånd-on labs med simulatører, twin-modeller, og ML-verktøykjeder.
• Casestudier og en praktisk mini-prosjekt integrasjonsøvelse.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Denne instruktørlede, live opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, datasientister og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på kant-enheter for ulike applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene for Edge AI og dens fordeler.
• Opprette og konfigurere kant-datamiljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for kant-distribusjon.
• Implementere praktiske AI-løsninger på kant-enheter.
• Vurdere og forbedre ytelsen til kant-distribuerte modeller.
• Ta hensyn til etiske og sikkerhetsaspekter i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå robotikkingeniører, utviklere av autonome kjøretøy og AI-forskere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative løsninger på autonome systemer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i autonome systemer.
• Utvikle og distribuere AI-modeller for sanstidsbehandling på edge-enheter.
• Implementere Edge AI-løsninger i autonome kjøretøy, droner og robotikk.
• Utforme og optimalisere styringssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i autonome AI-applikasjoner.

Dette instruktørledede, live-training (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere og IT-profesjonelle som ønsker å få en omfattende forståelse av Edge AI fra begrep til praktisk implementering, inkludert oppsett og distribusjon.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende konsepter i Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle, trene og optimalisere Edge AI-modeller.
• Distribuere og administrere Edge AI-applikasjoner.
• Integrere Edge AI med eksisterende systemer og arbeidsflyter.
• Behandle etiske overveielser og beste praksis ved implementering av Edge AI.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsefagsfolk, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsevesen-løsninger.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelen med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og implementere AI-modeller på edge-enheter for helsevesen-applikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i barneledd og diagnostiske verktøy.
• Designe og implementere pasientoversiktssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overvegelser i helsevesen-AI-applikasjoner.

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 (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-byplanleggere, sivile ingeniører og smartby-prosjektledere som ønsker å utnytte Edge AI for smartby-initiativ.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Edge AI i smartby-infrastrukturer.
• Implementere Edge AI-løsninger for trafikkstyring og overvåking.
• Optimalisere byressurser ved hjelp av Edge AI-teknologier.
• Integrere Edge AI med eksisterende smartby-systemer.
• Behandle etiske og regulerende hensyn i smartby-utplasseringer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

6G er det neste generasjonens trådløse nettverksparadigme som bygger på 5G-utviklingen for å muliggjøre ultra-lav forsinkelse, ekstremt høy gjenomføringshastighet, omfattende intelligens og integrerte senseringskapasiteter for nye typer applikasjoner og tjenester.

Denne instruktørførte, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle med begynner til mellomnivås erfaring som ønsker å forstå de tekniske grunnlagene, reguleringslandskapet og strategiske virksomhetspåvirkninger av 6G for planlegging og beslutningstaking.

Ved fullførelse av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forklare kjernekonsepter for 6G og hvordan de skiller seg fra 5G.
• Identifisere nøkkeltrekkende teknologier og deres praktiske implikasjoner.
• Vurdere høyverdibrukssaker og brancher som 6G vil muliggjøre.
• Forstå spektrum, regulerings- og politiske overvegelser for innføring av 6G.
• Utdra en overordnet renessansplan for 6G for deres organisasjon.

Kursformat

• Interaktive forelesninger med konseptuelle gjennomganger.
• Tilfeller og sektorspesifikke eksempler.
• Gruppeværksted for å utvikle en organisatorisk 6G-klarhetsplan.

Kursanpassningsmuligheter

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

Denne instruktørledede, live opplæringen på nett eller på stedet, er rettet mot utviklere og IT-profesjonelle på begynnernivå som ønsker å forstå grunnleggende konsepter og introduserende applikasjoner innen Edge AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Edge AI.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer.
• Utvikle og distribuere enkle Edge AI-applikasjoner.
• Identifisere og forstå bruksområder og fordeler med Edge AI.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå sikkerhetsprofesjonelle innen cybersikkerhet, systemadministratorer og forskere i AI-etikk som ønsker å sikre og etisk bruke Edge AI-løsninger.

Ved kursets slutt vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå sikkerhets- og personvernutfordringene i Edge AI.
• Implementere beste praksis for å sikre enhets- og data på kanten.
• Utvikle strategier for å redusere sikkerhetsrisikoer i Edge AI-utplasseringer.
• Behandle etiske hensyn og sikre overholdelse av reguleringer.
• Utføre sikkerhetsvurderinger og revisjoner for Edge AI-applikasjoner.