Szkolenia Internet rzeczy (IoT) w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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 Toruń (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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.

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.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żyvo w Toruń, 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.