6G και IoT Κομμάτι εκπαίδευσης

Σκοπός της εκπαίδευσης είναι να εξηγήσει τι είναι το δίκτυο 5G και τι αντίκτυπο έχει στις έξυπνες τεχνολογίες. Θέλω να σας δείξω τόσο τα πλεονεκτήματα όσο και τα μειονεκτήματα αυτών των τεχνολογικών σχέσεων (5G / IoT) και να σας παρουσιάσω τις κατευθύνσεις ανάπτυξης του δικτύου, το οποίο - από την αρχή - ήταν αφιερωμένο στον έξυπνο κόσμο.

6G και το Ευφυές Edge είναι ένα μάθημα με προσανατολισμό στο μέλλον που διερευνά την ενσωμάτωση των ασύρματων τεχνολογιών 6G με την υπολογιστική στην άκρη (edge computing), τα οικοσυστήματα IoT και την επεξεργασία δεδομένων που καθοδηγείται από τεχνητή νοημοσύνη, για την υποστήριξη ευφυών, χαμηλής καθυστέρησης και προσαρμοστικών υποδομών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχιτέκτονες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να σχεδιάσουν κατανεμημένες αρχιτεκτονικές επόμενης γενιάς, αξιοποιώντας τη συνέργεια της συνδεσιμότητας 6G και των ευφυών συστημάτων άκρου.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν πώς το 6G θα μετασχηματίσει την υπολογιστική στην άκρη και τις αρχιτεκτονικές IoT.
• Σχεδιάσουν κατανεμημένα συστήματα για εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση, υψηλό εύρος ζώνης και αυτόνομες λειτουργίες.
• Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων στην άκρη για έξυπνη λήψη αποφάσεων.
• Σχεδιάσουν κλιμακούμενες, ασφαλείς και ανθεκτικές υποδομές άκρου έτοιμες για 6G.
• Αξιολογήσουν επιχειρηματικά και λειτουργικά μοντέλα που ενεργοποιούνται από τη σύγκλιση 6G-edge.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Μελέτες περίπτωσης και ασκήσεις εφαρμοσμένου σχεδιασμού αρχιτεκτονικής.
• Πρακτική προσομοίωση με προαιρετικά εργαλεία edge ή containers.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Σχεδίαση Υποδομής και Δικτύου Έτοιμης για 6G είναι ένα εξειδικευμένο πρόγραμμα εκπαίδευσης που επικεντρώνεται στην προετοιμασία των υφιστάμενων δικτύων τηλεπικοινωνιών και επιχειρήσεων για την επόμενη γενιά ασύρματης συνδεσιμότητας μέσω προηγμένων αρχιτεκτονικών και μηχανολογικών πρακτικών. Καλύπτει την εξέλιξη των δικτύων μεταφοράς και fronthaul, προσεγγίσεις cloud-native και ανοικτού RAN, υπολογιστική άκρου και κατανεμημένους υπολογισμούς, χρονισμό και συγχρονισμό, ετοιμότητα φάσματος και RF, λειτουργίες αυτοματισμού και AI-native, καθώς και πρακτικές στρατηγικές μετάβασης για παρόχους και επιχειρήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή επί τόπου), απευθύνεται σε μηχανικούς τηλεπικοινωνιών και αρχιτέκτονες δικτύων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να βελτιστοποιήσουν και να εξελίξουν την υπάρχουσα υποδομή 4G/5G για να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις απόδοσης, κλιμακωσιμότητας και αξιοπιστίας του 6G.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αξιολογούν τα κενά της τρέχουσας υποδομής δικτύου και την ετοιμότητα για την εξέλιξη προς το 6G.
• Σχεδιάζουν αρχιτεκτονικές μεταφοράς και fronthaul/backhaul κατάλληλες για εξαιρετικά χαμηλό latency και υψηλή ρυθμαπόδοση.
• Εφαρμόζουν αρχές cloud-native, ενσωμάτωση vRAN/O-RAN και τοποθέτηση υπολογιστικής άκρου για περιπτώσεις χρήσης 6G.
• Σχεδιάζουν αναβαθμίσεις χρονισμού, συγχρονισμού και RF που απαιτούνται για mmWave/THz και πυκνές αναπτύξεις.
• Καθορίζουν στρατηγικές δοκιμών, επικύρωσης και λειτουργικής παρακολούθησης για να διασφαλίσουν την απόδοση και την αξιοπιστία.
• Αναπτύσσουν ένα σταδιακό πλάνο μετάβασης και επενδύσεων ευθυγραμμισμένο με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες και τη διαχείριση κινδύνων.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές διαλέξεις και εμβάθυνση στην αρχιτεκτονική.
• Μελέτες περίπτωσης και εργαστήρια σχεδίασης.
• Πρακτικά εργαστήρια με εργαλεία προσομοίωσης και επαλήθευσης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες επιπέδου ανώτατων στελεχών που επιθυμούν να κατανοήσουν το παγκόσμιο τοπίο του 6G, να αξιολογήσουν τις επιχειρηματικές του δυνατότητες και να σχεδιάσουν πρώιμες στρατηγικές επενδύσεις.

Στο τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα έχουν αποκτήσει τις απαραίτητες γνώσεις για να:

• Αναγνωρίζουν τις αναδυόμενες τάσεις της αγοράς και τις παγκόσμιες πρωτοβουλίες που διαμορφώνουν το οικοσύστημα του 6G.
• Κατανοούν τα χρονοδιαγράμματα ρυθμιστικών πλαισίων και κατανομής φάσματος που σχετίζονται με το IMT-2030.
• Αξιολογούν το εξελισσόμενο τοπίο των προμηθευτών και τα επίπεδα τεχνολογικής ετοιμότητας.
• Αναπτύσσουν έναν οδικό χάρτη για πρώιμες επενδύσεις, ερευνητικές συνεργασίες και πιλοτικές πρωτοβουλίες.

Εμβαθύνετε στο καινοτόμο πεδίο της υπολογιστικής άκρων με αυτό το προηγμένο μάθημα. Εξερευνήστε περίπλοκες αρχιτεκτονικές και αντιμετωπίστε προκλήσεις ενσωμάτωσης, προετοιμαζόμενοι να αξιοποιήσετε πλήρως τις δυνατότητες της υπολογιστικής άκρων σε ποικίλα επιχειρησιακά περιβάλλοντα. Αποκτήστε εξειδίκευση σε εργαλεία και μεθοδολογίες αιχμής για την ανάπτυξη, διαχείριση και βελτιστοποίηση λύσεων υπολογιστικής άκρων που ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες ανάγκες του κλάδου.

Το μάθημα «Τεχνητή Νοημοσύνη και Ψηφιακά Δίδυμα σε Δίκτυα 6G» είναι ένα προηγμένο, εξειδικευμένο μάθημα που διερευνά πώς η τεχνολογία ψηφιακών διδύμων και η βελτιστοποίηση με εγγενή τεχνητή νοημοσύνη συγκλίνουν για τη μοντελοποίηση, προσομοίωση και λειτουργία υποδομών επόμενης γενιάς 6G.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν μεθοδολογίες ψηφιακών διδύμων και τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για τον σχεδιασμό, την επικύρωση και τη βελτιστοποίηση της συμπεριφοράς δικτύων 6G σε ρεαλιστικά, αναπαραγώγιμα περιβάλλοντα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγούν τον ρόλο και την αρχιτεκτονική των ψηφιακών διδύμων στον κύκλο ζωής δικτύων 6G.
• Δημιουργούν και ρυθμίζουν μοντέλα ψηφιακών διδύμων για στοιχεία RAN, δικτύου μεταφοράς και υπολογιστικής άκρου.
• Εφαρμόζουν μεθόδους AI/ML για βελτιστοποίηση κλειστού βρόχου, ανίχνευση ανωμαλιών και προληπτική συντήρηση στοιχείων δικτύου.
• Ενσωματώνουν δεδομένα τηλεμετρίας σε πραγματικό χρόνο και δεδομένα προσομοίωσης για να επιτρέψουν μοντελοκεντρική ενορχήστρωση και έλεγχο βασισμένο σε προθέσεις.
• Σχεδιάζουν ροές εργασίας επικύρωσης και επαλήθευσης χρησιμοποιώντας συν-προσομοίωση, εξομοίωση και πλατφόρμες δοκιμών ψηφιακών διδύμων.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές διαλέξεις και εις βάθος ανάλυση αρχιτεκτονικής.
• Εργαστηριακές ασκήσεις με προσομοιωτές, μοντέλα διδύμων και αλυσίδες εργαλείων ML.
• Περιηγήσεις σε μελέτες περίπτωσης και μια πρακτική άσκηση ενσωμάτωσης μικρο-έργου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Οι εξελίξεις στην τεχνολογία και ο συνεχώς αυξανόμενος όγκος πληροφοριών μετασχηματίζουν τον τρόπο λειτουργίας πολλών κλάδων, συμπεριλαμβανομένης της κυβέρνησης. Ο ρυθμός παραγωγής και ψηφιακής αρχειοθέτησης δεδομένων από την κυβέρνηση αυξάνεται χάρη στη ραγδαία ανάπτυξη των κινητών συσκευών και εφαρμογών, των έξυπνων αισθητήρων και συσκευών, των λύσεων υπολογιστικού νέφους και των πυλών εξυπηρέτησης πολιτών. Καθώς η ψηφιακή πληροφορία επεκτείνεται και γίνεται πιο περίπλοκη, η διαχείριση, επεξεργασία, αποθήκευση, ασφάλεια και διάθεσή της γίνονται εξίσου πολυπλοκότερες. Νέα εργαλεία σύλληψης, αναζήτησης, ανακάλυψης και ανάλυσης βοηθούν τους οργανισμούς να αποκτούν γνώση από τα αδόμητα δεδομένα τους. Ο κυβερνητικός τομέας βρίσκεται σε ένα κρίσιμο σημείο καμπής, συνειδητοποιώντας ότι η πληροφορία αποτελεί στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο και ότι η κυβέρνηση οφείλει να προστατεύει, να αξιοποιεί και να αναλύει τόσο δομημένα όσο και αδόμητα δεδομένα για να εξυπηρετεί καλύτερα και να ανταποκρίνεται στις αποστολές της. Καθώς οι ηγέτες του δημόσιου τομέα προσπαθούν να εξελίξουν τους οργανισμούς ώστε να βασίζονται στα δεδομένα για την επιτυχή εκπλήρωση των αποστολών τους, θέτουν τα θεμέλια για τον συσχετισμό αλληλεξαρτήσεων ανάμεσα σε γεγονότα, ανθρώπους, διαδικασίες και πληροφορίες.

Οι λύσεις υψηλής αξίας για το δημόσιο θα δημιουργηθούν μέσα από έναν συνδυασμό των πιο ανατρεπτικών τεχνολογιών:

• Κινητές συσκευές και εφαρμογές
• Υπηρεσίες νέφους
• Τεχνολογίες κοινωνικής επιχειρηματικότητας και δικτύωσης
• Μεγάλα Δεδομένα και αναλυτική

Τα Μεγάλα Δεδομένα είναι μία από τις έξυπνες βιομηχανικές λύσεις και επιτρέπουν στην κυβέρνηση να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις, αναλαμβάνοντας δράση βάσει προτύπων που αποκαλύπτονται από την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων — συσχετιζόμενων και ασυσχέτιστων, δομημένων και αδόμητων.

Ωστόσο, η επίτευξη αυτών των κατορθωμάτων απαιτεί πολλά περισσότερα από την απλή συσσώρευση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. «Η εξαγωγή νοήματος από αυτούς τους όγκους Μεγάλων Δεδομένων απαιτεί εργαλεία και τεχνολογίες αιχμής που μπορούν να αναλύουν και να εξάγουν χρήσιμη γνώση από τεράστια και ετερογενή ρεύματα πληροφορίας», έγραψαν ο Tom Kalil και ο Fen Zhao από το Γραφείο Πολιτικής Επιστήμης και Τεχνολογίας του Λευκού Οίκου σε ανάρτησή τους στο ιστολόγιο του OSTP.

Ο Λευκός Οίκος έκανε ένα βήμα προς την υποστήριξη των υπηρεσιών στην εύρεση αυτών των τεχνολογιών, όταν θέσπισε το 2012 την Εθνική Πρωτοβουλία Έρευνας και Ανάπτυξης για τα Μεγάλα Δεδομένα. Η πρωτοβουλία περιελάμβανε πάνω από 200 εκατομμύρια δολάρια για την αξιοποίηση της έκρηξης των Μεγάλων Δεδομένων και των εργαλείων που απαιτούνται για την ανάλυσή τους.

Οι προκλήσεις που θέτουν τα Μεγάλα Δεδομένα είναι σχεδόν εξίσου αποθαρρυντικές όσο και η υπόσχεσή τους. Η αποδοτική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές. Όπως πάντα, οι προϋπολογισμοί είναι περιορισμένοι, οπότε οι υπηρεσίες πρέπει να ελαχιστοποιήσουν το ανά megabyte κόστος αποθήκευσης και να διατηρούν τα δεδομένα εύκολα προσβάσιμα, ώστε οι χρήστες να τα παίρνουν όταν τα θέλουν και με τον τρόπο που τα χρειάζονται. Η δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας για τεράστιους όγκους δεδομένων εντείνει την πρόκληση.

Η αποτελεσματική ανάλυση των δεδομένων αποτελεί μία ακόμα σημαντική πρόκληση. Πολλές υπηρεσίες χρησιμοποιούν εμπορικά εργαλεία που τους επιτρέπουν να κοσκινίζουν τα βουνά δεδομένων, εντοπίζοντας τάσεις που μπορούν να τις βοηθήσουν να λειτουργούν πιο αποδοτικά. (Μια πρόσφατη μελέτη της MeriTalk διαπίστωσε ότι τα ανώτερα στελέχη πληροφορικής της ομοσπονδιακής κυβέρνησης πιστεύουν ότι τα Μεγάλα Δεδομένα θα μπορούσαν να βοηθήσουν τις υπηρεσίες να εξοικονομήσουν πάνω από 500 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ ταυτόχρονα θα εκπληρώνουν τους στόχους της αποστολής τους.)

Εξειδικευμένα εργαλεία Μεγάλων Δεδομένων που αναπτύσσονται κατά παραγγελία επιτρέπουν επίσης στις υπηρεσίες να αντιμετωπίσουν την ανάγκη ανάλυσης των δεδομένων τους. Για παράδειγμα, η Ομάδα Υπολογιστικής Ανάλυσης Δεδομένων του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge έχει διαθέσει και σε άλλες υπηρεσίες το σύστημα ανάλυσης δεδομένων Piranha. Το σύστημα βοήθησε ιατρικούς ερευνητές να εντοπίσουν μια συσχέτιση που μπορεί να προειδοποιήσει τους γιατρούς για ανεύρυσμα αορτής πριν εκδηλωθεί. Χρησιμοποιείται επίσης για πιο καθημερινές εργασίες, όπως το φιλτράρισμα βιογραφικών για τη σύνδεση υποψηφίων με υπεύθυνους προσλήψεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου και διευθυντές επιχειρήσεων που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του IoT και της υπολογιστικής άκρων για την επίτευξη αποδοτικότητας, επεξεργασίας σε πραγματικό χρόνο και καινοτομίας σε διάφορους κλάδους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές του IoT και της υπολογιστικής άκρων και τον ρόλο τους στον ψηφιακό μετασχηματισμό.
• Αναγνωρίζουν περιπτώσεις χρήσης για το IoT και την υπολογιστική άκρων στους τομείς της μεταποίησης, των logistics και της ενέργειας.
• Διακρίνουν τις αρχιτεκτονικές και τα σενάρια ανάπτυξης μεταξύ υπολογιστικής άκρων και υπολογιστικού νέφους.
• Εφαρμόζουν λύσεις υπολογιστικής άκρων για προγνωστική συντήρηση και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του edge computing σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα AI απευθείας σε συσκευές edge, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών CNN μέχρι την εκμάθηση της απόσταξης γνώσης και της ομοσπονδιακής μάθησης. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων στην άκρη.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στην Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για την ενίσχυση των εφαρμογών IoT με δυνατότητες ευφυούς επεξεργασίας δεδομένων και αναλύσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Να ρυθμίσουν και να παραμετροποιήσουν περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
• Να αναπτύξουν και να εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές IoT.
• Να υλοποιήσουν επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων σε συστήματα IoT.
• Να ενσωματώσουν το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
• Να αντιμετωπίσουν δεοντολογικούς προβληματισμούς και βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για IoT.

Δημιουργήστε μια ισχυρή βάση στον σχεδιασμό και τη διαχείριση μιας ανθεκτικής υποδομής edge computing. Μάθετε για τις ανοικτές υβριδικές υποδομές νέφους, τη διαχείριση φόρτων εργασίας σε διαφορετικά νέφη και την εξασφάλιση ευελιξίας και εφεδρείας. Αυτή η εκπαίδευση παρέχει βασικές γνώσεις για τη δημιουργία μιας κλιμακούμενης και ασφαλούς υποδομής που υποστηρίζει τις δυναμικές ανάγκες των σύγχρονων εφαρμογών με edge computing.

Τα ενσωματωμένα συστήματα είναι υπολογιστικά συστήματα κατασκευασμένα για συγκεκριμένους σκοπούς, σχεδιασμένα να εκτελούν εξειδικευμένες λειτουργίες μέσα σε μεγαλύτερα συστήματα. Το IoT (Internet of Things) είναι ένα δίκτυο διασυνδεδεμένων φυσικών συσκευών που ενσωματώνουν αισθητήρες και λογισμικό, οι οποίες επικοινωνούν και ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω του διαδικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνικούς αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν έννοιες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT χρησιμοποιώντας C και αρχιτεκτονικές μικροελεγκτών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά των ενσωματωμένων συστημάτων.
• Να γράφουν και να μεταγλωττίζουν κώδικα C για αλληλεπίδραση με ενσωματωμένο υλικό.
• Να εργάζονται με περιφερειακά μικροελεγκτών όπως χρονιστές και ADCs.
• Να κατανοούν πώς τα ενσωματωμένα συστήματα συμβάλλουν στις αρχιτεκτονικές IoT.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση για τη βελτιστοποίηση λύσεων IoT και edge computing.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης σε IoT και edge computing.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Μειώνουν την καθυστέρηση και βελτιώνουν τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα edge computing.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις που σχετίζονται με την ιδιωτικότητα των δεδομένων και τους περιορισμούς του δικτύου σε συστήματα IoT.

Το 6G είναι το πρότυπο ασύρματης δικτύωσης επόμενης γενιάς που βασίζεται στις εξελίξεις του 5G για να επιτρέψει εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση, εξαιρετικά υψηλή απόδοση, διάχυτη νοημοσύνη και ενσωματωμένες δυνατότητες ανίχνευσης για νέες κατηγορίες εφαρμογών και υπηρεσιών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τα τεχνικά θεμέλια, το ρυθμιστικό τοπίο και τις στρατηγικές επιχειρηματικές επιπτώσεις του 6G για σχεδιασμό και λήψη αποφάσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγήσουν τις βασικές έννοιες του 6G και πώς διαφέρουν από το 5G.
• Αναγνωρίζουν τις κρίσιμες τεχνολογίες υποστήριξης και τις πρακτικές τους επιπτώσεις.
• Αξιολογούν περιπτώσεις χρήσης υψηλής αξίας και κάθετους κλάδους που θα καταστήσει δυνατούς το 6G.
• Κατανοούν ζητήματα φάσματος, ρυθμιστικά και πολιτικής για την υιοθέτηση του 6G.
• Συντάσσουν έναν χάρτη ετοιμότητας 6G υψηλού επιπέδου για τον οργανισμό τους.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις με εννοιολογικές παρουσιάσεις.
• Μελέτες περίπτωσης και παραδείγματα ανά κλάδο.
• Ομαδικό εργαστήριο για την ανάπτυξη ενός περιγράμματος οργανωσιακής ετοιμότητας 6G.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές IoT και λάτρεις του έξυπνου σπιτιού που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες IoT και να δημιουργήσουν καινοτόμες λύσεις χρησιμοποιώντας το n8n.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να παραμετροποιήσουν το n8n για αυτοματοποίηση ροών εργασίας IoT.
• Να ενσωματώσουν συσκευές και πλατφόρμες IoT χρησιμοποιώντας κόμβους και συνδέσμους του n8n.
• Να υλοποιήσουν προσαρμοσμένες ροές εργασίας για την αυτοματοποίηση εργασιών και διαδικασιών IoT.
• Να χρησιμοποιήσουν πρωτόκολλα IoT όπως MQTT και REST APIs εντός των ροών εργασίας του n8n.
• Να παρακολουθούν, να αντιμετωπίζουν προβλήματα και να βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας αυτοματοποίησης IoT.