Internet of Things (IoT) Kurs i Skåne

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Skåne (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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Skåne (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 (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 instruktörledda, live utbildning i Skåne (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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Skåne (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.

Målet med utbildningen är att förklara vad 5G-nätet är och vilken påverkan det har på smarta teknologier. Jag vill visa både fördelarna och nackdelarna med dessa tekniska relationer (5G / IoT) samt peka ut utvecklingsriktlinjer för nätet, som - från början - var dedikerat till den smarta världen.

I denna instruktörsledda, liveträning i Skåne 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.