6G és IoT Képzés

A képzés célja, hogy elmagyarázza, mi az 5G hálózat és milyen hatása van az okos technológiákra. Szeretném bemutatni mind az előnyeit, mind a hátrányait ezeknek a technológiai kapcsolatoknak (5G / IoT), valamint megmutatni a hálózat fejlesztési irányait, amelyek – a kezdetektől fogva – az okos világnak szenteltek.

Ez a(z) Magyarország kategóriában kínált, 21 órás képzés segíti az IT-architektokat a következő generációs elosztott rendszerek tervezésében. Fedezze fel a 6G-t, az edge-számítást és az AI integrációját az alacsony késleltetésű, méretezhető infrastruktúrák érdekében. Szerzzon gyakorlati készségeket a biztonságos, ellenálló és intelligens edge-architektúrákhoz, hogy megfeleljen a jövőbeli üzleti igényeknek.

Ez a Magyarország tanárvezetett, élő képzés középhaladó szintű távközlési mérnököknek szól, akik a 4G/5G infrastruktúrát a 6G-hez igazítják. A kurzus a cloud-natív RAN-t, az edge számítást és az AI-alapú műveleteket fogalmazza meg gyakorlati laborokon és tervező műhelyeken keresztül, lehetővé téve a gyakorlati migrációs stratégiák alkalmazását.

Ez a oktató vezette, élő oktatás (online vagy helyszíni) a vezérigazgatós szintű résztvevőknek szól, akik a globális 6G tájnak megértését, annak üzleti potenciáljának felmérését és a korai stratégiai befektetések tervezését szeretnék.

A kurzus végére a résztvevők azokba a betekintésekbe avatkoznak, amelyek szükségesek ahhoz, hogy:

• azonosítsák a piaci trendeket és globális kezdeményezéseket, amelyek formálják a 6G ökoszisztémát.
• megértsék az IMT-2030-hoz kapcsolódó szabályozási és spektrum-allokációs ütemterveket.
• értékeljék az átalakuló gyártói tájat és a technológia érettségi szintjét.
• készítsenek útvonaltervet a korai befektetésekhez, a kutatási partnerségekhez és a pilot projektekhez.

Ez a haladó szintű, tanárvezető kurzus a Magyarország témakörben arra összpontosít, hogyan egyesül a digitális ikermodell technológia és a MI a következő generációs 6G infrastruktúrák modellezésében és üzemeltetésében. A résztvevők ikermodelleket építenek, MI-t alkalmaznak a zárthurokú optimalizációra, és integrálnak valós idejű telemetriát a szándék-alapú hálózati vezérléshez.

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.

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.

Fedezze fel a 6G technikai és stratégiai alapjait ebben a kezdőknek szóló kurzusban. Magyarország formátumban kínálva, lefedi a kulcsfontosságú technológiákat, a frekvenciaskémai politikákat és a nagy értékű alkalmazási eseteket. Tudja meg, hogyan tér el a 6G a 5G-től, és készítsen egy készenlét utatervet a szervezetében való informált döntéshozatal elősegítésére.

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 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.