6G και το Εξυπνό Κύριο Πλήρωμα Κομμάτι εκπαίδευσης

Το 6G είναι το επόμενο γενεαλογικό πρότυπο διαδραστικής επικοινωνίας, η οποία αναμένεται να μεταμορφώσει τους οικοσυστήματες IoT μέσω υπερχαμηλής εξαρτημότητας, προηγμένης αίσθησης και ολοκληρωμένων δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, η οποία πραγματοποιείται με διατυπωτικό χάρτη (online ή εν τόπο), απευθύνεται σε μελετητές εξατομικευμένου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν τη φθινόπωρη διαστάση μεταξύ 6G τεχνολογιών και εφαρμογών IoT.

Με την ολοκλήρωση αυτής της μάθησης, οι μαθητές θα κατορθώσουν να:

• Διερμηνεύσουν τις βασικές τεχνικές εννοιές πίσω από το 6G.
• Αξιολογήσουν όπως θα μεταδιπλάσει την επικοινωνία και αρχιτεκτονική διαφορών IoT.
• Αξιολογήσουν χρηστές εφαρμογές 6G-enabled IoT σε βιομηχανίες.
• Προετοιμάσουν στρατηγικές για την ολοκλήρωση 6G δυνατοτήτων σε υφιστάμενες IoT λύσεις.

Μορφή της Μάθησης

• Εξειδικευμένα διδαγματικά σύνολα με ειδικά χρησιμοποίηση επεισόδιων.
• Εφαρμογές ασκήσεων σχεδιασμένες για την ενίσχυση κλειδιών μηχανικών αρχών.
• Έρευνση μελετών περιπτώσεων και σενάριο-ανάλυση σε εγκεφαλόδοξο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Μάθησης

• Για εξατομικευμένες διαφορών αυτής της μάθησης που συγχωνεύονται με τον τεχνολογικό οδηγό λογισμού σας, επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε.

Η Εγκατάσταση και Σχεδιασμός Υποδομών προς 6G είναι ένα εξειδικευμένο πρόγραμμα κατάρτισης με στόχο την προετοιμασία υπάρχων δικτύων τηλεπικοινωνιών και επιχειρήσεων για την επόμενη γενιά του αδρανούς συνδέσιμου μέσω προηγμένων αρχιτεκτονικών και μηχανικών πρακτικών. Περιλαμβάνει την εξέλιξη μεταφοράς και fronthaul, τις υποδομές cloud-native και open RAN, το edge και distributed compute, την οροθέτηση και συγχρονισμό, την έκταξη φάσματος και RF έτοιμη για 6G, αυτομάτωση και λειτουργίες αυτού του τύπου AI, καθώς και πρακτικές στρατηγικές μεταβίβασης για πρόνομα και επιχειρήσεις.

Αυτή η κατάρτιση, που παρέχεται από διδάκτορες (online ή on-site), απευθύνεται σε τελευταίο βαθμού μηχανικούς τηλεπικοινωνιών και αρχιτέκτονες δικτύων που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να βελτιοποιήσουν και να αναπτύξουν την υπάρχουσα 4G/5G υποδομή τους για να πληροί τα πρότυπα επιδόσεως, μεγέθυνσης και αξιοπιστίας 6G.

Μετά τη σύμπτωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εξετάσουν τις υπάρχουσες κενογενή ζώνες της υποδομής δικτύων και να είναι πρόθυμοι για την 6G.
• Να σχεδιάσουν αρχιτεκτονικές μεταφοράς και fronthaul/backhaul που είναι κατάλληλες για υπερχαμηλή χρονοδιάσταση και υψηλή διαθεσιμότητα.
• Να εφαρμόζουν αρχές cloud-native, vRAN/O-RAN integration και edge compute placement για 6G χρήσεις.
• Να προγραμματίζουν τις απαραίτητες οροθέτηση, συγχρονισμό και RF upgrades για mmWave/THz και πυκνά deployments.
• Να ορίζουν τατικές ελέγχου και υποστήριξης λειτουργιών για να εξασφαλίσουν περιόδους μεγάλης επιδόσεως και αξιοπιστία.
• Να αναπτύσσουν φακελώδη σχέδια μετάβασης και χρηματοδότηση που είναι συμφωνημένα με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες και διαχείριση οικονομικών ρισκ.

Μορφή του μαθήματος

• Τεχνικές διδασκαλίες και εξανάγνωση αρχιτεκτονικών.
• Μελέτες περιπτώσεων και συζητήσεις σχεδιασμού.
• Εργαστήρια με εργαλεία προσομοίωσης και επαλήθευσης.

Εξατομικευμένες Επιλογές μαθήματος

• Για να αιτηθείτε εξατομικευμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) κάνεται από εκπαιδευτικό και είναι απευθύνεται σε διευθυντικό προσωπικό που θέλουν να κατανοήσουν το παγκόσμιο τοπίο 6G, να αξιολογήσουν τη δυνατότητά του για επιχειρηματικές εφαρμογές και να προγραμματίσουν ανωμαλές συμβάνταικές επενδύσεις.

Στο τέλος αυτής της μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τις πληροφορίες που χρειάζονται για να:

• Αναγνωρίσουν εκδυναμωμένες τάσεις αγοράς και παγκόσμιες πρωτοβουλίες που σχηματίζουν το οικοσύστημα 6G.
• Κατανοήσουν χρονοδιάγραμμα κανονιστικών διατάξεων και κατανομής φάσματος σχετικά με την IMT-2030.
• Αξιολογήσουν την εξέλιξη του προμηθευτικού οικοσυστήματος και του βαθμού έκβλησης των τεχνολογιών.
• Αναπτύξουν ρούτα για πρώιμες επενδύσεις, ερευνητικές συνεργασίες και αναφορικά πρωτότυπα έργα.

Η προσωπικοτελουμένη, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) είναι προσανατολισμένη σε προχωρημένους επαγγελματίες AI, ερευνητές και αναπτυκτές που θέλουν να κατανιώσουν τις τελευταίες προόδους στην Edge AI, να βελτιώσουν τα μοντέλα AI τους για εφαρμογή στο edge και να έρθουν σε επίπεδο πρωτότυπων εφαρμογών σε διάφορες βιομηχανίες.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξερευνήσουν προχωρημένες τεχνικές για την ανάπτυξη και βελτίωση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες στρατηγικές για τη διάθεση μοντέλων AI σε όργανα edge.
• Χρησιμοποιούν ειδικοποιημένους προσβάσιμους και διανυσματικές πλατφόρμες για αποδοτικές εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιώνουν τη δύναμη και αποδοτικότητα λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήσουν πρωτότυπες εφαρμογές και εμφανίζονται τάσεις στην Edge AI.
• Βελτιώνουν προχωρημένους ενδιάμεσους και ασφαλείας στις διάθεση Edge AI.

Η ειδικευμένη, προοδευτική διάλεξη για τη Τεχνητή Νοημοσύνη και Digital Twins σε Δίκτυα 6G εξερευνά όπως η τεχνολογία digital twin και οι προσαρμογές AI γεφυρώνουν τη μοντελοποίηση, τη μimesis και τη λειτουργία των επόμενων γενεράτσιον 6G υποδομών.

Αυτή η διάλεξη, που καθοδηγείται από εκπαιδευτικούς (online ή onsite), είναι στοχευμένη σε επαγγελματίες υψηλής τάξης που επιθυμούν να εφαρμόσουν μέθοδους digital twin και τεχνικές AI για το σχεδιασμό, επαλήθευση και βελτιστοποίηση της συμπεριφοράς δικτύων 6G σε πραγματικές, αναδρομικά αναπαράστασης περιβάλλοντα.

Με την εκπόνηση αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν το ρόλο και την αρχιτεκτονική digital twins στο κύκλο ζωής των δικτύων 6G.
• Να χτίσουν και να προσαρμόσουν μοντέλα digital twin για τα συστήματα RAN, μεταφοράς και edge computing.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές AI/ML για τη βελτιστοποίηση κλειστών κυκλών, ανίχνευση παρεκτροπών και προϊστορική διαμόρφωση των στοιχείων του δικτύου.
• Να ολοκληρώσουν πραγματικός χρόνος telemetry και συμβατικά δεδομένα με στόχο την εναρμόνιση model-driven orchestration και intent-based control.
• Να σχεδιάσουν workflows επαλήθευσης και βεβαίωσης χρησιμοποιώντας co-simulation, emulation, και digital twin testbeds.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές διδασκαλίες και απόβλεψη συγκεκριμένων αρχιτεκτονικών.
• Εργαστήρια με χειρονομίες, μοντέλα twin και εργαλειοθέκες ML.
• Μελέτες περιπτώσεων και ασκήσεις μεγάλου όγκου του μινι-προ젝τ.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε εξατομικευμένη διδασκαλία για το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για οργάνωση.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους επίπεδα γνώσης, όπως φορτωμένοι προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και τεχνολογικοί θυμητές, που επιθυμούν να αποκτήσουν χειρονομήνη δεξιότητα στην απόδοση λογισμικών μοντέλων AI σε κομβικά συστήματα για διάφορες εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχή της AI στην κομβική δομή και τις πλευρές της.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το υπολογιστικό περιβάλλον στην κομβή.
• Να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιώσουν λογισμικά μοντέλα για την διαίρεση στην κομβή.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές λύσεις AI σε κομβικά συστήματα.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων που έχουν εφαρμοθεί στην κομβή.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και ασφαλές ζητήματα στις εφαρμογές AI στην κομβική δομή.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτή η καθοδήγηση, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή παρόνους) απευθύνεται σε μηδιανό επίπεδο ρομποτικούς μηχανικούς, αναπτυξευτές αυτόνομων οχημάτων και έρευνητές AI που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για δημιουργικές λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύξουν και να υλοποιήσουν μοντέλα AI για πραγματικότητα επεξεργασία σε συστήματα ακμής.
• Να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, δρονεία και ρομπότ.
• Να σχεδιάσουν και να βελτιώσουν ρυθμιστικά συστήματα χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και νομικά θέματα σε εφαρμογές AI.

Αυτή η διδασκαλία με επίδειξη εξ εργάσματος (online ή σε χώρο πρόσβασης) στην Ελλάδα είναι κατευθυνόμενη σε μεσοβαθέιους ανάπτυξης και IT επαγγελματίες που θέλουν να λάβουν μια όλοκληρη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα στην πρακτική εφαρμογή, περιλαμβανομένης της εγκατάστασης και διαχείρισης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών εργαλείων και τεχνικών του Edge AI.
• Εγκαταστήσουν και προσαρμόσουν αποκεντρωμένους χώρους εργασίας Edge AI.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν μοντέλα Edge AI.
• Διαχειρίζονται και διαμορφώνουν εφαρμογές Edge AI.
• Ενσωματώσουν το Edge AI σε υπάρχοντα συστήματα και διαδικασίες.
• Αντιμετωπίζουν ενορθώσεις ως προς την αξιολόγηση και καλές πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται από καθηγητές (online ή onsite), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικά προφίλ, βιοϊατρικούς μηχανικούς και αναπτυξείς AI οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στην υγεία.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI στην υγεία.
• Να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
• Να εργάσουν λύσεις Edge AI σε πρόσωπες που φορούνται και διαγνοστικά μέσα.
• Να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν ηθικές και νομικές συνέπειες εφαρμογών AI στην υγεία.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Ελλάδα, είναι προσαρμοσμένη για μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, σχεδιαστές συστημάτων και επαγγελματίες της βιομηχανίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Edge AI για την αύξηση των δυνατοτήτων επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων στα IoT εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υπολογίζουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τη χρήση της στα IoT.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν περιβάλλον Edge AI για δασκάλια IoT.
• Δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε edge devices για IoT εφαρμογές.
• Προσαρμόσουν την επεξεργασία και απόφαση όλων των συστημάτων IoT.
• Συμβαδίζουν Edge AI με διάφορα IoT πρωτόκολλα και πλατφόρμες.
• Αντιμετωπίστηκαν τα ενδιάμεσα συνθήματα και καλές πρακτικές στη Edge AI για IoT.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε υπεράσπιση) είναι προσομοιωμένη για διαχειριστές πολιτικής κατασκευής, μηχανικούς οικοδομής και διαχειριστές εργασιών σπουδαίων πόλεων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την Edge AI για πρωτοβουλίες σχετικά με τις σπουδαίες πόλες.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής δράσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της Edge AI στις αρχιτεκτονικές των σπουδαίων πόλεων.
• Εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για διαχείριση κυκλοφορίας και επιβλέψεως.
• Οικονομήσουν πόλειμα ύλια χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Edge AI.
• Συνδέσουν την Edge AI με τις υφιστάμενες αρχιτεκτονικές σπουδαίων πόλεων.
• Αντιμετωπίσουν εννοητικά και νομικά προβλήματα σε αυτές τις εφαρμογές.

Το 6G είναι το παράδειγμα της επόμενης γενιάς υπολογιστικών δικτύων, που αξιοποιεί τις προόδους του 5G για να επιτρέψει υπέρμετρη χαμηλή χρονική καθυστερητικότητα, απίθανη ροπή, παντού ύφεση της τεχνητής νοημοσύνης και ολοκληρωμένες δυνατότητες αίσθησης για νέες κατηγορίες εφαρμογών και υπηρεσιών.

Αυτή η διδακτική δραστηριότητα, που διεξάγεται από καθηγητή (online ή on-site), είναι απευθυνόμενη σε επαγγελματίες με τακτική ρύθμιση και διάφορου επιπέδου γνώσεων, οι οποίοι θέλουν να κατανοήσουν τις τεχνικές βάσεις, το ρυθμιστικό πλαίσιο και τη στρατηγική επίδραση στη διοίκηση των επιχειρήσεων του 6G, για την πλάνη και τη λήψη αποφάσεων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν τα βασικά χαρακτηριστικά του 6G και πώς διαφέρουν από το 5G.
• Αναγνωρίσουν συγκεκριμένες κλειδιά τεχνολογίες και τις πρακτικές επιπτώσεις τους.
• Αξιολογήσουν υψηλότιμες χρήσεις και κατηγορίες επιχειρήσεων που θα επιτρέψει το 6G.
• Κατανοήσουν τις εξελίξεις σχετικά με τη φάσμα, ρυθμιστικό πλαίσιο και τις πολιτικές για την υποδοχή του 6G.
• Συντάξουν μια επίπεδη προσαρμογή για το 6G στην επιχείρησή τους.

Μορφή του Κειμένου

• Διαδραστικά διαλέξεις με επίλυση γενικών θεωριών.
• Μελετήματα περιπτώσεων και σχολικά παραδείγματα.
• Γρουπ συζήτηση για την ανάπτυξη ενός δοκίμιου προσαρμογής 6G.

Επιλογές Προσαρμογής Κειμένου

• Για να προχωρήσετε σε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κείμενο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διοργάνωση.

Αυτή η εκπαιδεύση από καθηγητή (online ή στο χώρο εργασίας) στο Ελλάδα είναι σχεδιασμένη για νέους πρόγραμματες και IT επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εισαγωγικές εφαρμογές της.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά όριζόντια και την αρχιτεκτονική της Edge AI.
• Στηλίδα και προσαρμόσουν περιβάλλοντα Edge AI.
• Διαμορφώστε και εγκαταστήστε απλές εφαρμογές Edge AI.
• Αναγνωρίστε και καταλάβουν τις περιπτώσεις χρήσης και τις πλεονεκτήσεις της Edge AI.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον οδηγό (online ή σε διαμορφωμένο περιβάλλον) είναι αποστρεφόμενη σε επαγγελματίες κυριότερα επιπέδου στα τυπικά προβλήματα τηλεπικοινωνίας, διαχειριστές συστημάτων και έρευνες μεθοδολογίας AI που επιθυμούν να ασφαλίσουν και να εφαρμόσουν ενθυμητικά λύσεις Edge AI.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνειδητοποιήσουν τα προβλήματα ασφάλειας και ιδιωτικότητας στην Edge AI.
• Εφαρμόσουν τις καλές πρακτικές για την ασφάλεια εξωτερικών συσκευών και δεδομένων.
• Διαμόρφωσαν στρατηγικές για τη μείωση των κινδύνων ασφάλειας στις εφαρμογές Edge AI.
• Αντιμετωπίζουν ηθικές σκέψεις και εξασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τους νόμους.
• Διεξάγουν αξιολογήσεις και ελέγχους ασφάλειας για εφαρμογές Edge AI.