Курс за обучение по 6G и IoT

6G и Интелигентния ръб е призрящ курс, който разглежда интеграцията на 6G безжични технологии с изчислителните системи на ръба, IoT екосистеми и AI-дривената обработка на данни за подкрепа на интелигентни, ниско-латентни и адаптивни инфраструктури.

Този курс с участието на преподавател (онлайн или на място) е насочен към IT архитекти средно ниво, които желаят да разберат и да проектират следващата генерация от дистрибуирани архитектури, възползвайки се от синергията на 6G свръзаността и интелигентните системи на ръба.

След завършването на курса, участниците ще могат да:

• Разберат как 6G ще трансформира изчислителните системи и архитектурите на ръба и IoT.
• Проектират дистрибуирани системи за ултра-ниска латентност, висока пропускана способност и автономни операции.
• Интегрират AI и анализ на данни на ръба за интелигентно принимане на решения.
• Планират масштабируеми, сигурни и устойчиви 6G-съобразни инфраструктури на ръба.
• Оценяват бизнес и операционни модели, възможни благодарение на синтезата между 6G и ръбовите технологии.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Изучаване на конкретни случаи и приложни архитектурни проекти.
• Практически симуляции с опционални инструменти за ръб или контейнери.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за аранжиране.

Инфраструктурата и мрежовите проекти, готови за 6G, са специализирана програма за обучение, фокусирана върху подготвянето на съществуващите телекомуникационни и предприемачески мрежи за следващата генерация на беспроводна свързаност чрез напредък в архитектурните и инженерни практики. Тя покрива еволюцията на транспорт и фронтхаул, подходи с облак-ориентирани и отворени RAN системи, краен и разпределено изчисление, времеви измервания и синхронизация, готовност за спектъма и РЧ (радиочестотни) въпроси, автоматизация и операции, ориентирани към AI, както и практични стратегии за миграция за оператори и предприятия.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към телекомуникационни инженери и архитектите на мрежи с промежуточен ниво, които желаят да проектират, оптимизират и разработват съществуващата им 4G/5G инфраструктура, за да отговаря на изискванията за производителност, масштабиране и надеждност в 6G.

По завършване на този курс, участниците ще могат да:

• Оценят разстоянията в текущата мрежова инфраструктура и готовостта за еволюция към 6G.
• Проектират архитектури на транспорт и фронтхаул/бакхаул, подходящи за ултра-ниска латентност и висока пропускава способност.
• Приложат принципите на облак-ориентирани системи, vRAN/O-RAN интеграция и разположение на краен изчислителен ресурс за 6G приложения.
• Плануват времевите, синхронизационните и РЧ апгрейди, необходими за mmWave/THz и плътни разположения.
• Дефинират стратегии за тестване, валидация и оперативно наблюдение, за да гарантират производителността и надеждността.
• Разработват фазов план за миграция и инвестиционна карта, съобразена с бизнес приоритетите и управлението на риска.

Формат на курса

• Технически лекции и глубоки разглеждания на архитектури.
• Кейс съдружества и проекти за дизайн.
• Лаборатории с симулационни и валидиращи инструменти.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да го организирате.

Това обучение, водено от преподавател (онлайн или на място), е насочено към участници на управен ниво, които искат да разберат глобалната перспектива за 6G, оценят бизнес потенциала и планират ранни стратегически инвестиции.

Към края на този курс, участниците ще придобият необходимите разбираевания за:

• Идентифициране на синергии между пазарните тенденции и глобалните инициативи, формиращи екосистемата 6G.
• Разбиране на регулативните и временния график за спектърна алокация, свързан с IMT-2030.
• Оценка на развиващата се поставачска среда и нива на технологична готовност.
• Разработване на дорожна карта за ранни инвестиции, научно-изследователски партньорства и пилотни инициативи.

Изкуствен интелект и цифрови двойници в мрежите 6G е напредно, специализиран курс, който разглежда как технологията на цифровите двойници и оптимизацията с изкуствен интелект (AI) се сливат за моделирането, симулирането и управлението на следващата генерация от 6G инфраструктури.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с напредно ниво, които искат да прилагат методологии на цифрови двойници и техники на изкуствен интелект за дизайн, валидиране и оптимизиране на поведението на 6G мрежите в реални, воспроизводими околнини.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Обяснят ролята и архитектурата на цифровите двойници в жизнения цикъл на мрежите 6G.
• Създават и конфигурират модели на цифрови двойници за компоненти RAN, транспорт и изчисления на ръбовете (edge compute).
• Прилагат методи AI/ML за оптимизация в затворен цикъл, детекция на аномалии и прогнозно поддържане на мрежовите елементи.
• Интегрират реалното телеметрично и симулирано данни за включване на моделирането в оркестрацията и контрола по намерения.
• Дизайнват работни процеси за валидиране и верификация, използвайки съвместна симуляция, емулация и тестови лаборатории на цифрови двойници.

Формат на курса

• Технически лекции и дълбоко поглеждане на архитектурите.
• Практични лаборатории симулятори, модели на двойници и ML инструментарии.
• Проучвания на кейсове и упражнения по практическа минипроектна интеграция.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за организиране.

Постижените напредък в технологиите и увеличаващото се количество информация променят начина, по който бизнесът се провежда в много индустрии, включително държавата. Темпото на генерирането и цифров архивирането на данни в държавните структури расте поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, умни сензори и устройства, облачни изчислителни решения и порталите за граждани. С увеличаването на цифровата информация, управлението, обработката, съхраняването, сигурността и разпределянето стават по-сложни. Новите инструменти за забележаване, търсене, откриване и анализ помагат на организацията да извлича сведения от неструктурираната й информация. Пазарът на държавата е в точка на преразorks, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив, и държавата трябва да защитава, използва и анализира както структурираните, така и неструктурираните данни, за да посрещне по-ефективно мисиите си. Докато държавните ръководители стремят да създадат организации, подкрепени от данни, те подготвят основата за връзките между събитията, хората, процесите и информацията.

Високостойностните държавни решения ще бъдат създадени чрез комбинирането на най-преразorksите технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облачни услуги
• Технологии за бизнес в социалните мрежи и бизнес-съобщества
• Big Data и анализ

Big Data е едно от интелигентните решения за индустрията и позволява на държавата да взема по-добри решения, действайки на основата на модели, обявени чрез анализ на големи обеми данни — свързани или неразделно, структурирани или неструктурирани.

Но постигането на тези успехи изисква много повече от просто събиране на гигантски количества данни. „Забележаването на тези обеми Big Data изисква високотехнологично програмно и хардърворе, които могат да анализират и извличат полезна информация от огромни и разнородни потоци данни“, написаха Том Калил и Фен Жао от Белия дом — Офис на науката и технологията в публикация в блога на OSTP.

Белият дом предприе крачка за помощ при откриването на тези технологии, като установи Националния инициативен план за разработка и изследвания в областта Big Data през 2012 г. Инициативата включваше над 200 милиона долара за максимизиране на експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализ.

Изпитваните предизвикателства от Big Data са почти толкова смели, колкото обещанията му са поощрващи. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че държавните агенции трябва да минимизират цената за съхранение на данни по мегабайт и да запазят данните под лесен достъп, така че потребителите могат да ги получават в нужния момент и формат. Резервно копирането на гигантски количества данни увеличава предизвикателството.

Ефективният анализ на данните е друг голям предизвик. Много агенции използват комерсиални инструменти, които им позволяват да премахнат горите от данни, откривайки тенденции, които могат да ги помогнат да работят по-ефективно. (Недавно проведен опит на MeriTalk показа, че федералните ръководители за ИТ мислят, че Big Data може да помага на агенциите да спестят над 500 милиарда долара, като същевременно изпълняват задачи по мисията си.).

Потребността за анализ на данните води и до разработването на специализирани инструменти за Big Data. Например, Групата за компютърни данни и анализа на Националната лаборатория „Ок Ридж“ направила системата си за анализ на данни Piranha налична за други агенции. Системата помогнала на медицините изследователи да открият връзка, която може да предупреди лекарите за аневризми на бедената артерия преди техното появяване. Тя се използва и за повседневни задачи, като преминаването през резюмета за свързване на кандидатите за работни места с управляващите лица.

Insurtech (известен още като цифрово застраховане) се отнася до сближаването на застраховането + новите технологии. В областта на Insurtech „цифровите застрахователи“ прилагат технологични иновации към своите бизнес и оперативни модели, за да намалят разходите, да подобрят изживяването на клиентите и да подобрят гъвкавостта на своите операции.

В това обучение, водено от инструктор, участниците ще придобият разбиране за технологиите, методите и начина на мислене, необходими за осъществяване на дигитална трансформация в техните организации и в индустрията като цяло. Обучението е насочено към мениджъри, които трябва да придобият цялостна представа, да разбият шума и жаргона и да направят първите стъпки в установяването на Insurtech стратегия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обсъдете Insurtech и всички негови съставни части интелигентно и систематично
• Идентифицирайте и демистифицирайте ролята на всяка ключова технология в Insurtech.
• Начертайте обща стратегия за прилагане на Insurtech в тяхната организация

Публика

• Застрахователи
• Технолози в застрахователната индустрия
• Застрахователни заинтересовани страни
• Консултанти и бизнес анализатори

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и групови занимания по казуси

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към IT специалисти и бизнес лидери средно ниво, които искат да разберат потенциала на IoT и едж компютинг за подобряване на ефективността, обработката в реално време и иновациите в различни отрасли.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT и едж компютинг, както и техната роля в дигиталната трансформация.
• Определят приложенията на IoT и едж компютинг в производството, логистиката и енергетиката.
• Разграничават между архитектурите на едж и облак компютинг, както и сценариите за разпределяне.
• Развиват решения на базата на едж компютинг за прогнозно поддържане и вземане на решения в реално време.

Този курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.

Към края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
• Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
• Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
• Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
• Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
• Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
• Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

6G е следващата генерация безжична мрежа, която строи върху напредъка с 5G за да осигури ултра-ниски забавяния, изключително висока пропускана способност, всеобщо интелигентност и интегрирани чувствителни функционалности за нови класове приложения и услуги.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с начален до среден ниво, които искат да разберат техническите основи, регулаторния ландшафт и стратегическите бизнес последствия на 6G за планиране и вземане на решения.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Обяснят основните концепции за 6G и как те се отличават от 5G.
• Идентифицират ключовите технологии, които ги омогъчават, и техните практически последствия.
• Оценят ценни случаи на употреба и индустриални вертикални области, които 6G ще подпомогне.
• Разберат спектралните, регулаторни и политически аспекти за прилагането на 6G.
• Подготвят обобщаваща схема за готовност към 6G за своите организации.

Формат на курса

• Интерактивни лекции с концептуални обзори.
• Кейс стадии и примери, специфични за секторите.
• Групово упражнение за разработване на обобщаваща схема за готовност към 6G в организацията.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за да направите резервация.

В отличие от другите технологии, IoT е значително по-комплексна, обхващайки почти всички области на основния инженеринг – механика, електроника, фърмуър, мидлвар, облаки, анализ и мобилни технологии. За всяко от техните инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, регулации и състояние на изкуството. Това е първият разумен курс, предлаган за да обхване всички тези критични аспекти на IoT инженеринга.

Резюме

Предава се продължено обучение, покриващо текущото състояние на изкуството в Интернета на неща (IoT).

Обучението обхваства няколко технологични области, за да развие свест за IoT система и компонентите ѝ, както и за това как може да помага на бизнесите и организации.

Живо демонстрира модели на IoT приложения, за да покаже практически реализации в различни индустриални области, като промишлен IoT, умни градове, розница, пътни и транспортни услуги и примери със свързани устройства и неща.

Целева аудитория

Мениджмън, отговорен за бизнес и операционни процеси в своите организации, които желаят да разберат как да използват IoT за подобряване на системите и процесите си.

Предприниматели и инвеститори, които търсят да създадат нови предприемания и желаят да разберат по-добре технологичния пейзаж на IoT, за да видят как могат ефективно да го използват.

Прогнозите за стойността на пазара на Интернета на неща (IoT) са огромни, тъй като по дефиниция IoT представлява интегриран и дифузиран слой от устройства, сензori и изчислителна мощ, който охвата целия потребителски, бизнес-бизнесов и правителствен индустриални сектор. Интернетът на неща ще отговаря за все по-значително количество връзки: 1,9 милиарда устройства днешно и 9 милиарда до 2018 г. В този година те ще бъдат приблизително равни на броя на смартфоните, умните телевизори, планшети, носими компютри и ПК, взети заедно.

В потребителския сектор много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително кулинарни и домашни апарати, паркинги, RFID, осветление и отопление продукти, както и няколко приложения в промишления интернет.

Впрочем основните технологии на IoT не са нищо ново, тъй като комуникацията М2М (Machine-to-Machine) е съществувала от началото на Интернета. Това, което промени през последните няколко години, е изникването на множество недороги безжични технологии, допълнено с широко приложение на смартфони и планшети в всяка домакиня. Експлозивният растеж на мобилните устройства води до настоящата търсеност на IoT.

Благодарение на безкрайните възможности в бизнеса на IoT, голям брой малки и средни предприниматели се заличиха при златния руш на IoT. Освен това благодарение на изникването на отворен код електроника и IoT платформи, разходите за развитие на IoT система и управление на значително производство стават все по-доступни. Съществуващи собственици на електронни продукти се изправят пред натиск да интегрират устройствата си с Интернет или мобилни приложения.

Това обучение е предназначено за технологичен и бизнес преглед на нова индустрия, така че энтусиастите/предприниматели в IoT могат да разберат основните концепции на IoT технологии и бизнес.

Цел на курса

Основната цел на курса е да представи изскъсаните технологични опции, платформи и кейси на реализации на IoT в домашно и градско автоматизиране (умни дома и градове), промишлен интернет, здравеопазване, правителство, мобилна сотова комуникация и други области.

Основен преглед на всички елементи на IoT – механика, електроника/сензорни платформи, безжични и проводни протоколи, интеграция между мобилните и електронните устройства, интеграция между мобилните и предприятията, анализ на данни и обща контролна плоскост.

М2М безжични протоколи за IoT – WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Кога и къде да се използва всяко от тях?

Мобилни/десктопни/веб приложения – за регистрация, набавяне на данни и контрол – Доступни М2М платформи за набавяне на данни за IoT – Xively, Omega и NovoTech, и др.

Въпроси на сигурност и решения за сигурност в IoT

Отворен код/комерсиални електронни платформи за IoT – Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и др.

Отворен код/комерсиални облачни платформи за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT cloud, както и други малки облаци IoT

Изучаване на бизнеса и технологията на някои общи IoT устройства като домашно автоматизиране, дименосни тревоги, автомобили, военна техника, домашна здравеопазване и др.

Машина към машина (M2M) се отнася до директна автоматизирана комуникация между свързани в мрежа механични или електронни устройства.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
• Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
• Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.

ThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
• Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
• Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
• Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
• Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства

Публика

• Софтуерни инженери
• Хардуерни инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.