線上 物聯網（IoT） 培訓在 台灣

在 台灣 舉行的導師引導實時培訓（線上或線下），針對希望使用 n8n 自動化物聯網流程並創造創新解決方案的高階物聯網開發人員和智能家居愛好者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定並配置 n8n 以進行物聯網工作流程自動化。
• 使用 n8n 節點和連接器整合物聯網設備與平台。
• 實施客製化工作流程，自動化物聯網任務與流程。
• 在 n8n 工作流程中使用如 MQTT 和 REST API 等物聯網協議。
• 監控、疑難排解並最佳化物聯網自動化工作流程。

6G是下一代無線通信標準，旨在透過超高速連接、先進感測和整合人工智慧能力，改變物聯網生態系統。

這種由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在針對希望了解並利用6G技術與物聯網應用新興交叉點的高級參與者。

完成此課程後，學習者將能夠：

• 解釋6G背後的核心理論概念。
• 評估6G如何重塑物聯網設備通信和架構。
• 評估跨行業的6G增強型物聯網用例。
• 準備整合6G能力到現有物聯網解決方案中的策略。

課程格式

• 以概念為主的講座結合專家討論。
• 旨在加強關鍵工程原則的實踐練習。
• 在引導環境中進行的案例探索與情境分析。

課程客製化選項

• 如果您需要與組織技術路線圖相符的客製化版本，請聯繫我們安排。

本課程為由講師指導的實戰培訓，地點在台灣（線上或線下），目標受眾為具備初級以上經驗的專業人士，希望將聯邦學習應用於優化物聯網與邊緣運算解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解物聯網與邊緣運算中聯邦學習的原理與優勢。
• 在物聯網設備上實作聯邦學習模型，以實現分散式AI處理。
• 降低邊緣運算環境中的延遲，並改善即時決策效能。
• 應對物聯網系統中涉及資料隱私與網路限制等挑戰。

此由講師指導的 台灣（線上或線下）培訓課程，旨在為中階開發者、系統架構師及業界專業人士提供學習機會，協助他們運用邊緣AI增強物聯網應用程式的智慧數據處理與分析能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣AI的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 設定並配置適合物聯網設備的邊緣AI環境。
• 開發並將AI模型部署到物聯網應用程式中的邊緣設備。
• 在物聯網系統中實作即時數據處理和決策機制。
• 將邊緣AI整合至各種物聯網協議和平台。
• 探討邊緣AI在物聯網中的倫理考量與最佳實踐方法。

這項由導師帶領的實作課程（線上或線下）主要針對希望實施TinyML用於預測性維護、異常檢測和智慧感測器應用的中階IoT開發者、嵌入式工程師以及AI從業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解TinyML的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 為IoT專案設置TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實施預測性維護與異常檢測。
• 優化TinyML模型，以實現高效的功耗和記憶體使用。

此位於台灣（線上或線下）由講師主導的現場培訓，針對希望理解物聯網和邊緣運算在提高效率、即時處理及創新方面的潛力的中級IT專業人士與業務經理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣運算的原理及其在數位轉型中的角色。
• 識別製造業、物流業和能源業中物聯網和邊緣運算的應用案例。
• 區分邊緣運算與雲端運算架構及部署情境。
• 實施用於預測性維護和即時決策的邊緣運算解決方案。

嵌入式系統是專門設計用於在更大規模系統中執行特定任務的計算機系統。物聯網 (IoT) 是由連接的物理設備組成的網絡，這些設備嵌入了感測器和軟件，可以通過互聯網進行通信和交換數據。

本課程由講師現場指導，並提供線上或線下培訓選項，旨在幫助初級技術專業人士掌握嵌入式系統與物聯網概念，並使用 C 語言和微控制器架構將其應用於實際項目。

通過完成本課程，參與者將能夠：

• 理解嵌入式系統的架構及其組成部分。
• 編寫並編譯用於與嵌入式硬體交互的 C 代碼。
• 操作微控制器外設，例如計時器和 ADC（模擬/數字轉換器）。
• 理解嵌入式系統如何促進物聯網架構的發展。

課程形式

• 互動式講授和討論。
• 大量的練習與實踐環節。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需為本課程申請定製培訓，請聯繫我們以便安排。

本培訓旨在解釋什麼是5G網絡，以及它對智慧技術的影響。我們將展示這些技術關係（5G/IoT）的優勢和劣勢，並呈現自伊始便致力於構建智慧世界的網絡發展方向。

技術的進步以及資訊量的增加正在改變許多產業（包括政府部門）的營運方式。隨著行動裝置與應用程式、智慧型感測器與裝置、雲端運算解決方案以及面向公民之入口網站的快速增長，政府資料的產生和數位典藏率不斷上升。隨著數位資訊的擴張並變得更加複雜，資訊管理、處理、儲存、安全性和處置也隨之變得更為複雜。新的擷取、搜尋、發現和分析工具有助於組織從非結構化資料中獲取見解。政府市場正處於一個轉折點，開始意識到資訊是戰略資產，政府需要保護、利用並分析結構化和非結構化資訊，以更好地服務並達成任務需求。當政府領導者致力於將數據驅動的組織轉型成功時，他們正在奠定基礎，以關聯事件、人員、流程和資訊之間的依賴關係。

高價值的政府解決方案將由最具顛覆性的技術組合而成：

• 行動裝置與應用程式
• 雲端服務
• 社交商務技術與網路
• 大數據和分析

大數據是一種智能產業解決方案，允許政府透過基於分析大量資料所揭示的模式採取行動，從而做出更佳的決策——這些資料涵蓋相關與無關、結構化與非結構化內容。

但要實現這些成就遠比簡單地累積大量資料更為困難。白宮科技政策辦公室（OSTP）的 Tom Kalil 和 Fen Zhao 在 OSTP Blog 的一篇文章中寫道：「要理清這些龐大的大數據量，需要最先進的技術和工具，能夠從 vast 且多樣化的資訊流中分析和提取有用的知識。」

白宮在2012年成立國家大數據研發計劃（National Big Data Research and Development Initiative），邁出了一步幫助各機構找到這些技術。該計劃投入超過2億美元，以充分利用大數據的爆炸性增長及其所需的分析工具。

大數據帶來的挑戰與其承諾一樣令人望而卻步。高效儲存資料是其中一個挑戰。與以往一樣，預算緊縮，因此各機構必須最大限度地降低每兆字節的儲存成本，並保持資料易於存取，以便用戶在需要時能以所需方式獲取。備份大量資料更增加了這一挑戰。

有效分析資料是另一個主要挑戰。許多機構使用商業工具來篩選海量資料，識別趨勢以協助提高效率。（MeriTalk 最近的一項研究發現，聯邦資訊技術主管認為大數據可幫助各機構節省超過5000億美元，同時實現任務目標。）

自行開發的大數據工具也正讓各機構能夠應對分析資料的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析集團已將其 Piranha 數據分析系統開放給其他機構使用。該系統幫助醫療研究人員發現了可以在動脈瘤發作前提醒醫生的聯繫點。它也被用於較常規的任務，如篩選履歷以將求職者與僱主匹配。

在這場於 台灣 舉辦的由導師帶領的線上培訓中，學員將學習如何設定、配置、監控及排除 Nginx 故障，以處理各種形式的 HTTP / TCP 流量，從而最大化其效能。涵蓋的主題包括如何在 Nginx、作業系統和虛擬機器中配置最重要的參數，以發揮 Nginx 的最大價值。