6G i IoT - Plan Szkolenia

Celem szkolenia jest wyjaśnienie, czym jest sieć 5G i jaki ma wpływ na inteligentne technologie. Chcę pokazać zarówno zalety, jak i wady tych relacji technologicznych (5G / IoT) oraz przedstawić kierunki rozwoju sieci, która – od samego początku – była dedykowana inteligentnemu światu.

To 21-godzinne szkolenie w zakresie Polsce przygotowuje architektów IT do projektowania systemów rozproszonych nowej generacji. Poznaj integrację 6G, przetwarzania brzegowego i sztucznej inteligencji w celu budowy niskolatencyjnych, skalowalnych infrastruktur. Zdobądź praktyczne umiejętności tworzenia bezpiecznych, odpornych i inteligentnych architektur brzegowych, aby sprostać przyszłym wymaganiom biznesowym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora Polsce przygotowuje inżynierów telekomunikacyjnych o średnim doświadczeniu do rozwoju infrastruktury 4G/5G w kierunku 6G. Program obejmuje RAN oparty na chmurze, obliczenia na krawędzi oraz operacje AI, realizowane poprzez praktyczne laboratoria i warsztaty projektowe, co umożliwia opracowanie praktycznych strategii migracji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, realizowane na żywo (online lub stacjonarnie), skierowane jest do uczestników na stanowiskach kierowniczych, którzy chcą zrozumieć globalny krajobraz 6G, ocenić jego potencjał biznesowy i zaplanować wczesne inwestycje strategiczne.

Na zakończenie tego kursu uczestnicy zdobędą wiedzę niezbędną do:

• identyfikacji pojawiających się trendów rynkowych i globalnych inicjatyw kształtujących ekosystem 6G.
• zrozumienia harmonogramów regulacyjnych i alokacji częstotliwości związanych z IMT-2030.
• oceny zmieniającego się krajobrazu dostawców oraz poziomów gotowości technologicznej.
• stworzenia planu wczesnych inwestycji, partnerstw badawczych i inicjatyw pilotażowych.

Te zaawansowane szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Polsce bada, jak technologia cyfrowych bliźniaków i SI łączą siły, aby modelować i zarządzać infrastrukturą sieci 6G nowej generacji. Uczestnicy stworzą modele bliźniaków, zastosują SI do optymalizacji w zamkniętej pętli oraz zintegrują telemetrię w czasie rzeczywistym dla sterowania siecią opartego na intencji.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do średnio zaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i edge computing w zakresie zwiększania efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym oraz wprowadzania innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć zasady działania IoT i edge computing oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Zidentyfikować przypadki zastosowania IoT i edge computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrażania edge computing oraz chmury obliczeniowej.
• Wdrożyć rozwiązania edge computing do predykcyjnego utrzymania ruchu i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w Edge AI dla IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować Federated Learning w celu optymalizacji rozwiązań IoT i edge computing.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Implementować modele Federated Learning na urządzeniach IoT do zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszać opóźnienia i poprawiać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach edge computing.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością danych i ograniczeniami sieci w systemach IoT.

Odkryj podstawy techniczne i strategiczne technologii 6G w tym kursie dla początkujących. Wykonywany w Polsce, obejmuje kluczowe technologie, polityki pasma częstotliwości oraz przypadki użycia o wysokiej wartości. Dowiedz się, czym 6G różni od 5G i stwórz mapę drogową gotowości, aby wspierać świadome podejmowanie decyzji w Twojej organizacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów IoT i entuzjastów inteligentnych domów, którzy chcą automatyzować procesy IoT i tworzyć innowacyjne rozwiązania za pomocą n8n.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i dostosować n8n do automatyzacji przepływów pracy IoT.
• Integrować urządzenia i platformy IoT za pomocą węzłów i złączy n8n.
• Wdrażać niestandardowe przepływy pracy do automatyzacji zadań i procesów IoT.
• Korzystać z protokołów IoT, takich jak MQTT i REST API, w ramach przepływów pracy n8n.
• Monitorować, rozwiązywać problemy i optymalizować zautomatyzowane przepływy pracy IoT.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żyvo w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak zmaksymalizować wydajność Nginx podczas konfigurowania, monitorowania i rozwiązywania problemów związanych z obsługą różnych form ruchu HTTP/TCP. Omówione tematy obejmują konfigurację najważniejszych parametrów Nginx, systemu operacyjnego oraz maszyny wirtualnej, aby w pełni wykorzystać możliwości Nginx.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów IoT na poziomie średnio zaawansowanym, inżynierów embedded oraz praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML w celu przewidywania awarii, wykrywania anomalii oraz w aplikacjach inteligentnych czujników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
• Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wdrażać przewidywanie awarii i wykrywanie anomalii za pomocą TinyML.
• Optymalizować modele TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.