5G 和物聯網培訓

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級電信專業人員、AI工程師和物聯網專家，旨在探討5G網絡如何加速邊緣AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解5G技術的基礎知識及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用優化的AI模型。
• 利用邊緣AI和5G連接實現即時決策系統。
• 優化AI工作負載，提升邊緣設備的性能。

這門由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在幫助企業管理者學習關於採用5G所需的關鍵資訊，以便做出重要決策。本課程並非技術課程，而是專注於為5G的到來所需的戰略思維。技術內容和行業內容將根據受眾進行調整。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 識別5G為組織帶來的機會。
• 識別5G對企業和行業帶來的風險。
• 理解並區分5G背後的各種技術和標準。
• 理解5G在AI和IoT進一步發展中的作用。
• 領導5G計劃，從而提升客戶服務和運營效率。
• 制定策略，在組織內部以及外部合作組織中採用5G產品和服務。

这门由讲师指导的线下或线上培训课程，面向希望了解和评估5G网络在技术环境中的行为、范围及实施的中级专业人士。

通过本培训，学员将能够：

• 分析5G网络在集群环境中的行为。
• 理解5G技术特有的射频环境。
• 评估其他国家5G实施的实际案例。
• 评估5G覆盖能力及其局限性。
• 从技术层面解读和分析5G网络质量参数。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助工程師了解5G的架構組件，以便在這個突破性的新網路上開始實施自己的解決方案。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 學習5G的基本原理。
• 了解5G的架構和標準。
• 執行網路功能虛擬化和網路切片。

此讲师指导的台灣（线上或线下）培训面向希望学习关键信息的供应链专业人士，这些信息对于做出关于5G采用的重要决策至关重要。本课程并非技术课程，而是关于为5G对供应链即将产生的影响做好准备的战略思维课程。技术覆盖和行业覆盖将根据受众进行调整。

在培训结束时，参与者将能够：

• 识别5G将为供应链管理带来的机遇。
• 识别5G对供应链构成的风险。
• 理解并区分5G背后的不同技术和标准。
• 理解5G在改善产品跟踪、监控和自动化方面的作用。
• 领导5G倡议，从而提升客户服务和供应链运营效率。
• 制定在供应链中采用5G产品和服务的策略。

技术的进步和信息量的增加正在改变包括政府在内的许多行业的业务开展方式。Go由于移动设备和应用程序、智能传感器和设备、云计算解决方案以及面向公民的门户的快速增长，数据生成和数字归档率正在上升。随着数字信息的扩展和日益复杂，信息管理、处理、存储、安全和处置也变得更加复杂。新的捕获、搜索、发现和分析工具正在帮助组织从其非结构化数据中获得见解。政府市场正处于一个转折点，他们意识到信息是一种战略资产，政府需要保护、利用和分析结构化和非结构化信息，以便更好地服务和满足任务要求。随着政府领导者努力发展数据驱动型组织以成功完成使命，他们正在为关联事件、人员、流程和信息之间的依赖关系奠定基础。

高价值的政府解决方案将由最具颠覆性的技术混合而成：

• 移动设备和应用程序
• 云服务
• 社交商业技术和网络
• Big Data 和分析

IDC 预测，到 2020 年，IT 行业将达到 5 万亿美元，比现在大约 1.7 万亿美元，而该行业 80% 的增长将由这些第三平台技术推动。从长远来看，这些技术将成为处理日益增长的数字信息复杂性的关键工具。Big Data 是智能行业解决方案之一，它允许政府根据分析大量数据（相关和不相关、结构化和非结构化）所揭示的模式采取行动，从而做出更好的决策。

“理解这些大量的Big Data需要尖端的工具和技术，这些工具和技术可以从大量不同的信息流中分析和提取有用的知识，”白宫科技政策办公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客上的一篇文章中写道。

白宫在2012年建立国家Big Data研究与开发计划（National Big Data Research and Development Initiative）时，在帮助各机构发现这些技术方面迈出了一步。该计划包括超过 2 亿美元，以充分利用 Big Data 的爆炸式增长以及分析它所需的工具。

Big Data 带来的挑战几乎与它的承诺一样令人生畏。高效存储数据是这些挑战之一。与往常一样，预算紧张，因此机构必须最大限度地降低每兆字节的存储价格，并使数据易于访问，以便用户可以在需要时以需要的方式获取数据。备份海量数据加剧了这一挑战。

有效分析数据是另一个重大挑战。许多机构采用商业工具，使他们能够筛选海量数据，发现可以帮助他们更有效地运营的趋势。（MeriTalk 最近的一项研究发现，联邦 IT 高管认为 Big Data 可以帮助机构节省超过 5000 亿美元，同时实现任务目标。

定制开发的 Big Data 工具还使机构能够满足分析其数据的需求。例如，橡树岭国家实验室的计算数据分析小组已将其食人鱼数据分析系统提供给其他机构。该系统帮助医学研究人员找到了一种联系，可以在主动脉瘤发作之前提醒医生注意主动脉瘤。它还用于更平凡的任务，例如筛选简历以将求职者与招聘经理联系起来。

Insurtech（又名數字保險）是指保險 + 新技術的融合。在 Insurtech 領域，“數字保險公司”將技術創新應用於其業務和運營模式，以降低成本、改善客戶體驗並提高運營敏捷性。

在這種講師指導的培訓中，參與者將瞭解在其組織和整個行業內實現數字化轉型所需的技術、方法和思維方式。該培訓 針對需要獲得全域理解、打破炒作和行話並邁出建立 Insurtech 戰略第一步的經理。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 智慧、系統地討論 Insurtech 及其所有組成部分
• 識別並揭開 Insurtech 中每項關鍵技術的作用的神秘面紗。
• 起草在組織內實施 Insurtech 的總體策略

觀眾

• 保險公司
• 保險行業的技術人員
• 保險利益相關者
• 顧問和業務分析師

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和案例研究小組活動

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級IT專業人士和業務經理，旨在幫助他們瞭解物聯網和邊緣計算在提高效率、實現即時處理和推動各行業創新方面的潛力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣計算的原理及其在數字化轉型中的作用。
• 識別物聯網和邊緣計算在製造、物流和能源領域的應用場景。
• 區分邊緣計算與雲計算的架構及部署場景。
• 實施邊緣計算解決方案，用於預測性維護和即時決策。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Edge Computing 來分散數據管理以獲得更快性能的產品經理和開發人員，利用位於源網路上的智能設備。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Edge Computing 的基本概念和優勢。
• 確定可以應用 Edge Computing 的用例和示例。
• 設計和構建 Edge Computing 解決方案，以加快數據處理速度並降低運營成本。

這種講師指導的現場培訓在 台灣（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

與其他技術不同，物聯網要複雜得多，幾乎涵蓋了核心工程機械、Electronics、固件、中間件、雲、分析和移動的每個分支。對於它的每個工程層，都有經濟學、標準、法規和不斷發展的技術水準等方面。這是第一次，提供了一個適度的課程來涵蓋物聯網工程的所有這些關鍵方面。

總結

涵蓋物聯網當前技術水準的高級培訓計劃

跨越多個技術領域，以提高對物聯網系統及其元件的認識，以及它如何幫助企業和組織。

模型物聯網應用的現場演示，展示不同行業領域的實際物聯網部署，如工業物聯網、智慧城市、零售、旅遊和運輸以及圍繞連接設備和事物的用例

目標受眾

負責各自組織內業務和運營流程的經理，希望瞭解如何利用物聯網來提高他們的系統和流程的效率。

正在尋求建立新企業並希望更好地瞭解物聯網技術前景的企業家和投資者，以瞭解如何以有效的方式利用它。

對物聯網或物聯網市場價值的估計是巨大的，因為根據定義，物聯網是設備、感測器和計算能力的集成和分散層，覆蓋了整個消費者、企業對企業和政府行業。物聯網的連接數量將越來越多：目前有19億台設備，到2018年將達到90億台。到那一年，它將大致相當於智慧手機、智慧電視、平板電腦、可穿戴電腦和個人電腦的數量總和。

在消費領域，許多產品和服務已經跨界到物聯網領域，包括廚房和家用電器、停車場、RFID、照明和供暖產品，以及工業互聯網中的一些應用。

然而，物聯網的底層技術並不是什麼新鮮事，因為自互聯網誕生以來就存在M2M通信。然而，在過去的幾年裡，隨著智慧手機和平板電腦在每個家庭中的壓倒性適應，出現了許多廉價的無線技術。行動裝置的爆炸性增長導致了物聯網的當前需求。

由於物聯網業務的無限機會，大量中小型企業家加入了物聯網淘金熱的潮流。此外，由於開源電子和物聯網平台的出現，物聯網系統的開發成本和進一步管理其大規模生產的成本越來越低。現有的電子產品擁有者面臨著將他們的設備與互聯網或行動應用程式整合的壓力。

該培訓旨在對新興行業進行技術和商業回顧，以便物聯網愛好者/企業家能夠掌握物聯網技術和商業的基礎知識。

課程目標

該課程的主要目標是介紹物聯網在家庭和城市自動化（智慧家居和城市）、工業互聯網、醫療保健、Govt.、移動蜂窩和其他領域的新興技術選擇、平臺和案例研究。

物聯網機械、Electron ics/感測器平臺、無線和有線協議、移動到 Electronics 集成、移動到企業集成、數據分析和總控制平面的所有元素的基本介紹

用於物聯網的 M2M 無線協定 - WiFi、Zigbee/Zwave、藍牙、ANT+：何時何地使用哪一個？

移動/桌面/Web 應用程式 - 用於註冊、數據採集和控制 - 可用於物聯網的 M2M 數據採集平臺 - Xively、Omega 和 NovoTech 等。

物聯網的安全問題和安全解決方案

物聯網開源/商用電子平臺-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPC等

適用於 AWS-IoT 應用程式的開源/商業企業雲平臺，Azure -IOT、Watson-IOT 雲以及其他小型 IoT 雲

研究一些常見物聯網設備的商業和技術，如家庭自動化、煙霧通報器、車輛、軍事、家庭健康等。

機器對機器（M2M）是指聯網的機械或電子設備之間的直接自動通信。

在這個由講師指導的 台灣 現場培訓中，參與者將在開發和部署基於樣本 NB-IoT 的應用程式時瞭解 NB-IoT （也稱為 LTE Cat NB1）的各個方面。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 確定 NB-IoT 的不同組成部分，以及如何組合在一起形成一個生態系統。
• 了解並解釋 NB-IoT 設備中內置的安全功能。
• 開發一個簡單的應用程式來跟蹤 NB-IoT 個設備。

ThingsBoard 是一個開源IoT平臺，可為您的IoT解決方案提供設備管理、資料收集、處理和可視化。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何將 ThingsBoard 集成到他們的物聯網解決方案中。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝與設定ThingsBoard
• 瞭解 ThingsBoard 功能和體系結構的基礎知識
• 使用 ThingsBoard 構建IoT應用程式
• 將 ThingsBoard 與 Kafka 集成，用於遙測設備數據路由
• 將 ThingsBoard 與 Apache Spark 集成，以便從多個設備進行數據聚合

觀眾

• 軟體工程師
• 硬體工程師
• 開發人員

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。