5G és IoT Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, AI mérnököknek és IoT szakértőknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok az Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-ra.
• Alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált AI modellek üzembe helyezése 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozatali rendszerek implementálása Edge AI és 5G kapcsolat segítségével.
• AI munkaterhelések optimalizálása a hatékony teljesítmény érdekében edge eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni és értékelni a 5G hálózatok viselkedését, hatókörét és implementációját technikai környezetekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Elemezni a 5G hálózatok viselkedését klaszterezett környezetekben.
• Megérteni az 5G technológiához kapcsolódó RF környezetet.
• Értékelni más országokban történt 5G implementációs eseteket.
• Felmérni az 5G lefedettségi képességeit és korlátait.
• Értelmezni és elemezni a 5G hálózat minőségi paramétereit technikai szinten.

Az 5G a mobilhálózati technológia ötödik generációja, amely gyorsabb sebességet, alacsonyabb késést és megbízhatóbb kapcsolatokat tesz lehetővé számos alkalmazás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT-szakemberek és technikai menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az 5G hálózatok alapjait, architektúráját és üzleti hatásait.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő ismeretekkel és készségekkel rendelkeznek:

• Megértik az 5G technológia kulcsfogalmait és fejlődését.
• Azonosítják az 5G hálózatok főbb összetevőit és architektúráját.
• Felismerik a 4G LTE és az 5G közötti különbségeket a teljesítmény és a tervezés szempontjából.
• Értékelik az 5G használati eseteit és alkalmazásait különböző iparágakban.
• Elemzik az 5G üzembe helyezési stratégiákat és szabályozási szempontokat.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és csoportos megbeszélés.
• Esettanulmányok és forgatókönyv alapú gyakorlatok.
• Gyakorlati bemutatások az 5G hálózati architektúra megismeréséhez.

Kurzus testreszabási lehetőségei

• Ez a kurzus igény esetén specifikus iparági alkalmazásokra vagy regionális 5G üzembe helyezési kontextusokra fókuszálható.

A 6G a következő generációs vezeték nélküli kommunikációs szabvány, amely az IoT ökoszisztémákat átalakítja az ultra-gyors kapcsolatok, a fejlett érzékelés és az integrált AI képességek révén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik meg szeretnék érteni és kihasználni a 6G technológiák és IoT alkalmazások új találkozási pontját.

A képzés elvégzésével a résztvevők képessé válnak:

• Megmagyarázni a 6G mögött rejlő alapvető technikai fogalmakat.
• Felmérni, hogyan alakítja át a 6G az IoT eszközök kommunikációját és architektúráját.
• Kiértékelni a 6G által lehetővé tett IoT használati eseteket különböző iparágakban.
• Stratégiákat készíteni a 6G képességek integrálására meglévő IoT megoldásokba.

A képzés formátuma

• Fogalmi fókuszú előadások szakértői vitákkal kombinálva.
• Gyakorlati feladatok, amelyek megerősítik a kulcsfontosságú mérnöki elveket.
• Esetalapú elemzés és forgatókönyvek elemzése irányított környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezet technológiai útmutatójához igazított, testreszabott képzési verziókért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A technológiai fejlődés és az információmennyiség növekedése átalakítja a vállalkozások működését számos iparágban, beleértve a kormányzati szektort is. A kormányzati adatgenerálás és digitális archiválás mértéke növekszik a mobil eszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és az állampolgároknak szánt portálok gyors fejlődése miatt. Ahogy a digitális információ bővül és egyre összetettebbé válik, az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és kezelés is egyre bonyolultabbá válik. Az új adatgyűjtési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítenek a szervezeteknek betekintést nyerni strukturálatlan adataikba. A kormányzati piac fordulóponton van, felismerve, hogy az információ stratégiai érték, és a kormányzatnak védelmeznie kell, ki kell használnia és elemeznie kell mind a strukturált, mind a strukturálatlan információkat, hogy jobban szolgálhasson és teljesíthesse küldetési követelményeit. Ahogy a kormányzati vezetők törekednek az adatvezérelt szervezetek fejlesztésére a küldetések sikeres teljesítése érdekében, alapokat fektetnek le az események, emberek, folyamatok és információk közötti függőségek összefüggéseinek megértéséhez.

A magas értékű kormányzati megoldások a leginkább diszruptív technológiák keverékéből születnek:

• Mobil eszközök és alkalmazások
• Felhőszolgáltatások
• Szociális üzleti technológiák és hálózatok
• Big Data és elemzés

A Big Data az intelligens ipari megoldások egyike, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon, ha a nagy mennyiségű adat elemzése alapján felfedezett mintázatokra alapozva cselekedjen – függetlenül attól, hogy az adatok kapcsolódnak-e egymáshoz vagy sem, strukturáltak vagy strukturálatlanok.

De ezeket a eredményeket elérni sokkal többet igényel, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozását. „Ezeknek a Big Data-mennyiségeknek az értelmezése korszerű eszközöket és technológiákat igényel, amelyek képesek elemzeni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és változatos információáradatból” – írta Tom Kalil és Fen Zhao a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatala (OSTP) blogján.

A Fehér Ház lépést tett az ügynökségek segítése felé, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanás kihasználására és az elemzéshez szükséges eszközök fejlesztésére.

A Big Data által felvetett kihívások szinte olyan ijesztőek, mint amilyen biztató az ígérete. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, így az ügynökségeknek minimalizálniuk kell a tárolás megabájtjának árát, és az adatokat könnyen hozzáférhető helyen kell tartaniuk, hogy a felhasználók bármikor hozzáférhessenek hozzájuk, ahogy szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése tovább növeli a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik jelentős kihívás. Sok ügynökség kereskedelmi eszközöket használ, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatokat, és trendeket fedezzenek fel, amelyek segíthetnek hatékonyabban működni. (Egy friss MeriTalk tanulmány szerint a szövetségi IT vezetők úgy vélik, hogy a Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dollárt megtakarítani, miközben teljesítik küldetési céljaikat.).

Egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy elemezzék adataikat. Például az Oak Ridge Nemzeti Laboratórium Számítástechnikai Adatelemzési Csoportja más ügynökségek számára is hozzáférhetővé tette Piranha adatelemzési rendszerét. A rendszer segített az orvosi kutatóknak egy kapcsolat felfedezésében, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aortális aneurizmákra, mielőtt azok fellépnek. Emellett hétköznapi feladatokhoz is használják, például önéletrajzok átnézéséhez, hogy összekössék az álláskeresőket a felvételi vezetőkkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

A beágyazott rendszerek célirányosan épített számítógépes rendszerek, amelyeket arra terveztek, hogy dedikált funkciókat hajtsanak végre nagyobb rendszerek keretein belül. Az IoT (Internet of Things) egy olyan összekapcsolt fizikai eszközökből álló hálózat, amelyekbe érzékelők és szoftverek vannak beágyazva, és amelyek kommunikálnak és adatokat cserélnek az interneten keresztül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a beágyazott rendszerek és IoT koncepcióit a C programozási nyelv és mikrokontroller architektúrák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a beágyazott rendszerek architektúráját és összetevőit.
• C kódot írni és fordítani a beágyazott hardverrel való interakcióhoz.
• Dolgozni mikrokontroller perifériákkal, mint például időzítők és AD-konverterek.
• Megérteni, hogyan járulnak hozzá a beágyazott rendszerek az IoT architektúrákhoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

Ez a gyakorlati, kézzelfogható tanfolyam átfogó bevezetést nyújt az Internet of Things (IoT) világába, az eszközszintű programozástól a felhőalapú adatfeldolgozás és vizualizációig. A résztvevők a teljes IoT architektúrát – érzékelők, kommunikációs protokollok, mikrokontrollerek és felhőintegráció – részletesen megismerhetik, irányított gyakorlatok keretében, amelyek során ESP32 és Raspberry Pi fejlesztői lapokat használnak. A tanfolyam végére a tanulók képesek lesznek egy teljes IoT folyamat létrehozására: szenzoradatok olvasása, továbbítása MQTT/HTTP protokollokon keresztül, feldolgozása olyan felhőplatformokon, mint az Azure IoT Hub, AWS IoT Core vagy Google Cloud IoT, és vizualizálása olyan eszközökkel, mint a Grafana vagy a Power BI. A biztonsági ajánlott eljárások és szimulált kiberfenyegetések is szerepelnek a tananyagban, hogy a telepítések robosztusak és biztonságosak legyenek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű IoT-fejlesztők és okosotthon-rajongók számára készült, akik szeretnék automatizálni az IoT-folyamatokat és innovatív megoldásokat készíteni az n8n segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az n8n beállítása és konfigurálása IoT-munkafolyamatok automatizálásához.
• IoT-eszközök és platformok integrálása n8n csomópontok és csatlakozók segítségével.
• Egyéni munkafolyamatok implementálása IoT-feladatok és folyamatok automatizálásához.
• IoT-protokollok, például MQTT és REST API-k használata n8n munkafolyamatokban.
• IoT-automatizálási munkafolyamatok monitorozása, hibaelhárítása és optimalizálása.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során Magyarország a résztvevők megtanulják, hogyan maximalizálhatják az Nginx teljesítményét, miközben beállítják, konfigurálják, monitorozzák és hibaelhárítják az Nginx-t a különböző HTTP/TCP forgalom kezelésére. A tárgyalt témák közé tartozik, hogyan konfigurálhatók az Nginx legfontosabb paraméterei, az operációs rendszer és egy virtuális gép az Nginx maximális kihasználása érdekében.

Ez az oktatóvezetett, élőképzés (online vagy helyszíni) kezdő- és középhaladó szintű telekommunikációs mérnököknek és terepi szakembereknek szól, akik strukturált üzembehelyezési módszertanokat és iparági legjobb gyakorlatokat szeretnének alkalmazni a több szállítótól származó vezeték nélküli hálózatok sikeres telepítéséhez, felügyeletéhez, integrálásához és kezeléséhez operátori és vállalati környezetben 2G-től 5G-ig.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Több szállítótól származó BTS rendszerek (Huawei, ZTE, Ericsson) telepítésére és konfigurálására 2G-től 5G-ig.
• A helyszín üzembehelyelési tevékenységek felügyeletére, valamint az RF-, továbbítási-, áramellátási-, polgári építészeti- és maghálózati csapatok koordinálására az integráció során.
• Telekommunikációs helyszínek előkészítésére az ATP (Fogadási Teszteljárás) számára, valamint az operátori átadási folyamatok kezelésére.
• Vezeték nélküli KPI-k figyelésére és klaszteralapú, régióalapú hálózati működtetések vezérlésére kereskedelmi és műszaki jelentési struktúrákon belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű IoT fejlesztők, beágyazott rendszerek mérnökei és AI szakemberek számára készült, akik a TinyML-t szeretnék alkalmazni prediktív karbantartás, anomália detektálás és intelligens érzékelő alkalmazások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak IoT-beli alkalmazásait.
• TinyML fejlesztői környezet beállítása IoT projektekhez.
• Gépi tanulási modellek fejlesztése és üzembe helyezése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• Prediktív karbantartás és anomália detektálás implementálása TinyML segítségével.
• TinyML modellek optimalizálása hatékony energia- és memóriahasználat érdekében.