5G och IoT Träningskurs

Denna ledareledda, live utbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till telekommunikationsprofessionella, AI-ingenjörer och IoT-specialister på mellannivå som vill utforska hur 5G-nätverk accelererar Edge AI-applikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i 5G-teknologi och dess inverkan på Edge AI.
• Deploy AI-modeller som optimerats för låglatensapplikationer i 5G-miljöer.
• Implementera system för realtidsbeslutsfattande med hjälp av Edge AI och 5G-konnektivitet.
• Optimerar AI-arbetsbelastningar för effektiv prestanda på kantenheter.

Denna instruktörsgenen ledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktas till mellannivåprofessioner som vill förstå och utvärdera beteendet, omfattningen och implementeringen av 5G-nätverk i tekniska miljöer.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Analysera beteendet hos 5G-nätverk i klusterade miljöer.
• Förstå den RF-miljö som är specifik för 5G-teknik.
• Utvärdera verkliga fall av 5G-implementering från andra länder.
• Bedöma 5G-deckningsförmåga och begränsningar.
• Tolka och analysera 5G-nätverkskvalitetsparametrar på teknisk nivå.

Denna instruktionsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till telekomprofessionella med mellanliggande erfarenhet som vill förstå hela 5G-nätverkslivscykeln från arkitektur och design till implementering, drift och säkerhet.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-IT-professionals och företagsledare som vill förstå IoT:s och edge computingens potential för att skapa effektivitet, realtidsbehandling och innovation inom olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing samt deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsområden för IoT och edge computing inom tillverkning, logistik och energisektorn.
• Skilja mellan edge- och molnbaserade arkitekturer och distributionslägen.
• Implementera edge computing-lösningar för prognostisk underhållning och realtidsbeslut.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på avancerad nivå och entusiaster av smarta hem som vill automatisera IoT-processer och skapa innovativa lösningar med hjälp av n8n.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera n8n för automatisering av IoT-arbetsflöden.
• Integrera IoT-enheter och plattformar med hjälp av n8n-noder och anslutningsappar.
• Implementera anpassade arbetsflöden för att automatisera IoT-uppgifter och processer.
• Använd IoT-protokoll som MQTT och REST API:er i n8n-arbetsflöden.
• Övervaka, felsök och optimera arbetsflöden för IoT-automatisering.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man maximerar prestandan för Nginx när de ställer in, konfigurerar, övervakar och felsöker Nginx för att hantera olika former av HTTP / TCP-trafik. Ämnen som tas upp är bland annat hur du konfigurerar de viktigaste parametrarna i Nginx, operativsystemet och en virtuell dator för att få ut maximalt värde av Nginx.

Den lärarledda liveutbildningen (online eller på plats) riktar sig till telekomtekniker och fältpersonal på nybörjarnivå och mellan-nivå som vill använda strukturerade implementeringsmetoder och branschbästa praxis för att lyckat installera, övervaka, integrera och hantera trådlösa nätverk från flera leverantörer, från 2G till 5G, i både operatörs- och företagssammanhang.

När utbildningen är slutförd kan deltagarna:

• Installera och konfigurera BTS-system från flera leverantörer (Huawei, ZTE, Ericsson) från 2G till 5G.
• Övervaka stationsimplementering och koordinera team för RF, transmission, ström, civilbygge och kärnnätverk under integrationen.
• Redo-göra telekomstationer för ATP (acceptansprocedure) och hantera överlämningsprocesser till operatören.
• Övervaka trådlösa KPI:er och hantera klusterbaserad och regionbaserad nätverksdrift inom kommersiella och tekniska rapporteringsstrukturer.

Denna instruktörledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på mellanliggande nivå, inbäddade ingenjörer och AI-utövare som vill implementera TinyML för förutsägelseunderhåll, avvikelsetidning och smarta sensortillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess tillämpningar inom IoT.
• Ställa in en TinyML utvecklingsmiljö för IoT-projekt.
• Utveckla och distribuera ML-modeller på energisnåla mikrokontroller.
• Implementera förutsägelseunderhåll och avvikelsetidning med hjälp av TinyML.
• Optimera TinyML modeller för effektiv kraft- och minnesanvändning.