5G i IoT - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do telekomunikacyjnych profesjonalistów średniozaawansowanych, inżynierów AI oraz specjalistów IoT, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI optymalizowane dla aplikacji o niskiej opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdawać systemy decyzyjne w czasie rzeczywistym za pomocą Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla efektywnej wydajności na urządzeniach Edge.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do menedżerów biznesowych, którzy chcą poznać tylko kluczowe informacje niezbędne do podjęcia ważnych decyzji dotyczących wprowadzenia 5G. Kurs ten nie jest kursiem technicznym, ale raczej kursiem na strategiczne myślenie potrzebne do przygotowania się na pojawienie się 5G. Zasób techniczny i branżowy będzie dostosowany do publiczności.

Po zakończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:

• Identyfikować możliwości, jakie 5G niesie organizacji.
• Identyfikować ryzyka, jakie 5G niesie dla biznesu i branży.
• Rozumieć i odróżniać różne technologie i standardy podstawowe dla 5G.
• Rozumieć rolę, jaką 5G będzie odgrywać w dalszym rozwoju AI i IoT.
• Kierować inicjatywami 5G prowadzącymi do poprawy obsługi klienta i efektywności operacyjnej.
• Inicjować strategię wprowadzania produktów i usług 5G w organizacji oraz u zewnętrznych partnerów.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening w Polsce (online lub na miejscu) skierowana jest do profesjonalistów o poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i ocenić zachowanie, zakres i implementację sieci 5G w środowiskach technicznych.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Analizować zachowanie sieci 5G w zgrupowanych środowiskach.
• Zrozumieć środowisko RF specyficzne dla technologii 5G.
• Ocenić rzeczywiste przypadki implementacji 5G z innych krajów.
• Oceń możliwości i ograniczenia pokrycia sieci 5G.
• Interpretować i analizować parametry jakości sieci 5G na poziomie technicznym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą zrozumieć składniki architektury 5G, aby mogli zacząć implementować własne rozwiązania na tej pionierskiej nowej sieci.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Poznać podstawy 5G.
• Zrozumieć architekturę i standardy 5G.
• Wykonywać wirtualizację funkcji sieciowych i segmentację sieci.

Postępy w technologiach i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia biznesu w wielu branżach, w tym w sektorze rządowym. Stopy generowania danych i cyfrowego archiwizowania przez rządy są na wzroście ze względu na dynamiczny rozwój urządzeń mobilnych i aplikacji, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań chmurowych oraz portalów skierowanych do obywateli. Wraz z rozszerzeniem się cyfrowej informacji i jej złożonością, zarządzanie, przetwarzanie, przechowywanie, bezpieczeństwo i likwidacja danych stają się coraz bardziej złożone. Nowe narzędzia do rejestrowania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom wyciągać wnioski z ich niestrukturyzowanych danych. Rynkowi rządowy jest na przełomie, uświadamiając sobie, że informacja jest strategicznym aktywem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno strukturyzowane, jak i niestrukturyzowane dane, aby skuteczniej służyć i spełniać cele misji. Kiedy liderzy rządowi starają się ewoluować w organizacje oparte na danych, budują fundamenty, które pozwalają korelować zależności między wydarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Wysokowartościowe rządowe rozwiązania powstają dzięki integracji najbardziej innowacyjnych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi w chmurze
• Technologie i sieci biznesowe oparte na mediach społecznościowych
• Big Data i analiza danych

Big Data to jedno z inteligentnych rozwiązań branżowych, które pozwala rządowi podejmować lepsze decyzje poprzez działania oparte na wzorcach wykrywanych w wyniku analizy dużych objętości danych — zarówno powiązanych, jak i niespowiązanych, strukturyzowanych i niestrukturyzowanych.

Ale osiągnięcie tych celów wymaga znacznie więcej niż tylko gromadzenie ogromnych ilości danych. „Rozumienie tych wielkich objętości Big Data wymaga zaawansowanych narzędzi i technologii, które pozwalają na analizowanie i wyciąganie użytecznej wiedzy z rozległych i różnorodnych strumieni informacji,” pisał Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Nauki i Polityki Technologicznej Białego Domu w swoim wpisie na blogu OSTP.

Biały Domek podjął krok, aby pomóc agencjom znaleźć te technologie, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badawczo-Rozwojową Big Data. Inicjatywa obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia przed nami Big Data, są prawie tak ogromne jak jego obietnice są zachęcające. Skuteczne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań. Jak zwykle, budżety są ograniczone, więc agencje muszą minimalizować koszt przechowywania danych na megabajt i utrzymywać dostępność danych, aby użytkownicy mogli je otrzymać, gdy tego potrzebują i tak, jak to wymagają. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa trudność.

Skuteczna analiza danych jest kolejnym głównym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które umożliwiają im przeszukiwanie gór danych, wykrywając trendy, które mogą pomóc w bardziej efektywnym działaniu. (Ostatnie badanie MeriTalk wykazało, że federalni kierownicy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom oszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji.).

Niestandardowe narzędzia Big Data pozwalają również agencjom na analizowanie swoich danych. Na przykład Grupa Analityki Obliczeniowej Laboratorium Oak Ridge uczyniła swój system analizy danych Piranha dostępny dla innych agencji. System pomógł badaczom medycznym odnaleźć związek, który może ostrzec lekarzy o aneurysmie aortalnym przed wystąpieniem. Jest również wykorzystywany do bardziej rutynowych zadań, takich jak przeszukiwanie CV, aby łączyć kandydatów na stanowiska pracy z menedżerami rekrutacji.

Insurtech (znany również jako cyfrowa ubezpieczenia) odnosi się do zjednoczenia branży ubezpieczeniowej i nowych technologii. W dziedzinie Insurtech "cyfrowi ubezpieczyciele" stosują innowacyjne rozwiązania technologiczne w swoich modelach biznesowych i operacyjnych, aby obniżać koszty, poprawiać doświadczenie klienta oraz zwiększać elastyczność ich działań.

W tej szkoleniu prowadzonej przez instruktora uczestnicy zdobędą zrozumienie technologii, metod i podejścia potrzebnych do przeprowadzenia transformacji cyfrowej w swoich organizacjach oraz w branży jako całości. Szkolenie jest skierowane do menedżerów, którzy muszą uzyskać kompleksowe zrozumienie, rozstrzygnąć hypę i terminologię, a następnie podjąć pierwsze kroki w celu opracowania strategii Insurtech.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Rozmawiać o Insurtech i wszystkich jego elementach inteligentnie i systematycznie
• Zidentyfikować i uproszczać rolę każdej kluczowej technologii w ramach Insurtech.
• Opisać ogólną strategię implementacji Insurtech w swojej organizacji

Odbiorcy

• Ubezpieczyciele
• Techologi w branży ubezpieczeniowej
• Stakeholderzy ubezpieczeniowi
• Konsultanci i analitycy biznesowi

Format kursu

• Część wykład, część dyskusja, ćwiczenia i grupowe zadania studium przypadku

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów IT i menedżerów biznesowych na poziomie średnim, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i obliczeń na krawędzi w celu umożliwienia efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady IoT i obliczeń na krawędzi oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Wykryć przypadki użycia IoT i obliczeń na krawędzi w sektorach produkcji, logistyki i energii.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrożenia obliczeń na krawędzi i w chmurze.
• Wdrożyć rozwiązania obliczeń na krawędzi dla przewidywania konserwacji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla developerów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzbogacenia aplikacji IoT o inteligentne możliwości przetwarzania i analizy danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jej zastosowanie w IoT.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdawać się w przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i najlepsze praktyki w dziedzinie Edge AI dla IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla menedżerów produktu i programistów, którzy chcą używać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu zwiększenia wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i obniżenia kosztów operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożony, obejmując niemal każdą gałąź inżynierii - mechaniczną, Electron ics, firmware, Middleware, Cloud, Analytics i Mobile. Dla każdej z warstw inżynieryjnych istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, regulacje i ewoluujący stan wiedzy. Po raz pierwszy oferowany jest skromny kurs obejmujący wszystkie te krytyczne aspekty inżynierii IoT.

Podsumowanie

Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan wiedzy na temat Internetu rzeczy.

Obejmuje wiele dziedzin technologii, aby rozwinąć świadomość systemu IoT i jego komponentów oraz tego, w jaki sposób może on pomóc firmom i organizacjom.

Demonstracja na żywo modelowych aplikacji IoT w celu zaprezentowania praktycznych wdrożeń IoT w różnych dziedzinach przemysłu, takich jak przemysłowy IoT, inteligentne miasta, handel detaliczny, podróże i transport oraz przypadki użycia związane z podłączonymi urządzeniami i rzeczami.

Grupa docelowa

Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT, aby zwiększyć wydajność swoich systemów i procesów.

Przedsiębiorcy i inwestorzy, którzy chcą budować nowe przedsięwzięcia i chcą lepiej zrozumieć krajobraz technologii IoT, aby zobaczyć, jak mogą go skutecznie wykorzystać.

Szacunki dotyczące wartości rynkowej Internetu rzeczy lub IoT są ogromne, ponieważ z definicji IoT jest zintegrowaną i rozproszoną warstwą urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na całe branże konsumenckie, między przedsiębiorstwami i rządowe. IoT będzie odpowiadać za coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń obecnie i 9 miliardów do 2018 roku. W tym roku liczba ta będzie mniej więcej równa liczbie smartfonów, inteligentnych telewizorów, tabletów, komputerów do noszenia i komputerów PC razem wziętych.

W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług przeszło już do IoT, w tym urządzenia kuchenne i domowe, parkingi, RFID, produkty oświetleniowe i grzewcze oraz szereg zastosowań w Internecie przemysłowym.

Jednak technologie leżące u podstaw IoT nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od narodzin Internetu. Jednak to, co zmieniło się w ciągu ostatnich kilku lat, to pojawienie się szeregu niedrogich technologii bezprzewodowych dodanych przez przytłaczającą adaptację smartfonów i tabletów w każdym domu. Gwałtowny rozwój urządzeń mobilnych doprowadził do obecnego zapotrzebowania na IoT.

Ze względu na nieograniczone możliwości w biznesie IoT, duża liczba małych i średnich przedsiębiorców wskoczyła na modę gorączki złota IoT. Również ze względu na pojawienie się elektroniki open source i platformy IoT, koszt rozwoju systemu IoT i dalszego zarządzania jego dużą produkcją jest coraz bardziej przystępny. Istniejący właściciele produktów elektronicznych doświadczają presji, aby zintegrować swoje urządzenie z Internetem lub aplikacją mobilną.

Szkolenie to ma na celu przegląd technologii i biznesu w rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy IoT mogli zrozumieć podstawy technologii i biznesu IoT.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych opcji technologicznych, platform i studiów przypadków wdrażania IoT w automatyce domowej i miejskiej (inteligentne domy i miasta), Internecie przemysłowym, opiece zdrowotnej, Go vt., Mobile Cellular i innych obszarach.

Podstawowe wprowadzenie wszystkich elementów IoT - platforma mechaniczna, Electronics/sensor, protokoły bezprzewodowe i przewodowe, integracja urządzeń mobilnych z Electronics, integracja urządzeń mobilnych z przedsiębiorstwami, analiza danych i całkowita płaszczyzna kontroli.

Bezprzewodowe protokoły M2M dla IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Kiedy i gdzie używać którego z nich?

Aplikacja mobilna / desktopowa / internetowa do rejestracji, gromadzenia danych i kontroli - Dostępna platforma akwizycji danych M2M dla IoT - Xively, Omega i NovoTech itp.

Kwestie bezpieczeństwa i rozwiązania bezpieczeństwa dla IoT

Open source/komercyjna platforma elektroniczna dla IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.

Open source / komercyjna platforma chmurowa dla przedsiębiorstw dla aplikacji AWS-IoT, Azure -IOT, chmura Watson-IOT oprócz innych mniejszych chmur IoT.

Badania nad biznesem i technologią niektórych popularnych urządzeń IoT, takich jak automatyka domowa, czujniki dymu, pojazdy, wojsko, zdrowie w domu itp.

Internet Rzeczy (IoT - Internet of Things) to koncepcja, w której urządzenia codziennego użytku są połączone ze sobą i z siecią internetową, co umożliwia im zbieranie, wymianę i analizę danych. - Urządzenia IoT mogą być różnorodne: od smartfonów, zegarków, urządzeń medycznych, aż po samochody, urządzenia domowe czy czujniki przemysłowe. - Te urządzenia są połączone za pomocą różnych technologii, takich jak Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LTE czy sieci komórkowe, co umożliwia im komunikację ze sobą oraz z sieciami internetowymi. - Wyposażone w sensory, urządzenia IoT mogą zbierać dane z otoczenia, np. temperaturę, wilgotność, położenie geograficzne, dane biometryczne itp. - Zebrane dane są przesyłane do chmury lub lokalnych centrów przetwarzania danych, gdzie są analizowane i przetwarzane na użyteczne informacje. - Na podstawie zebranych danych, urządzenia mogą wykonywać zadania automatycznie, np. regulować temperaturę, monitorować stan zdrowia, sterować systemami domowymi itp. - W przemyśle IoT może być wykorzystywane do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych, zarządzania zapasami, monitorowania wydajności maszyn itp. - W biznesie IoT może pomagać w dostarczaniu usług, personalizacji doświadczeń klientów, zarządzaniu łańcuchem dostaw itp. - IoT stale ewoluuje, integrując się z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i nowymi technologiami, co otwiera drzwi do nowych zastosowań i innowacji. Internet Rzeczy zmienia sposób, w jaki łączymy się ze światem, umożliwiając nam monitorowanie, kontrolowanie i optymalizację różnorodnych aspektów naszego życia codziennego, pracy i przemysłu. Jego rozwój przynosi wiele nowych możliwości i wyzwań, szczególnie związanych z bezpieczeństwem, prywatnością i zarządzaniem danymi.

Machine-to-Machine (M2M) odnosi się do bezpośredniej zautomatyzowanej komunikacji między połączonymi w sieć urządzeniami mechanicznymi lub elektronicznymi.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki pasują do siebie, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

ThingsBoard to platforma IoT typu open source, która oferuje zarządzanie urządzeniami, gromadzenie danych, przetwarzanie i wizualizację dla rozwiązania IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować ThingsBoard ze swoimi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych urządzeń telemetrycznych
• Integracja ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.