5G ve IoT Eğitimi

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya onsite) orta seviye telekom profesyonelleri, yapay zeka mühendisleri ve IoT uzmanları için tasarlanmıştır; bu grupların 5G ağlarının Edge AI uygulamalarını nasıl hızlandırdığını keşfetmelerine yardımcı olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• 5G teknolojisinin temellerini ve bu teknolojinin Edge AI'ye etkisini anlamak.
• 5G ortamlarında düşük gecikme süresi uygulamaları için uyarlanmış yapay zeka modellerini dağıtmak.
• Edge AI ve 5G bağlantısı kullanarak gerçek zamanlı karar alma sistemlerini uygulamak.
• Kıyı cihazlarındaki verimli performans için yapay zeka yüklemelerini optimize etmek.

Bu eğitmen yönettiği, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) iş yöneticilerinin 5G'yi benimseme konusunda sadece kritik bilgilere ihtiyaç duydukları durumlarda hedeflenmiştir. Bu bir teknik kurs değil, 5G'nin gelişmesine hazırlanmak için gereken stratejik düşünceye dayalı bir kursudur. Teknik kapsam ve sektör kaplaması dinleyici kitlesine göre uyarlanacaktır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 5G'nin kuruluş için sunduğu fırsatları belirlemek.
• 5G'nin iş ve sektör için oluşturduğu riskleri belirlemek.
• 5G'nin altında yatan farklı teknolojileri ve standartları anlamak ve ayırt etmek.
• 5G'nin AI ve IoT'ün daha fazla gelişimindeki rolünü anlamak.
• Müşteri hizmetlerinde ve operasyonel verimlilikte iyileştirmelere yol açacak 5G girişimleri yönetmek.
• Kuruluş içinde ve dış ortak kuruluşlar arasında 5G ürünlerini ve hizmetlerini benimseme stratejisine başlamak.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyde profesyoneller için 5G ağlarının teknik ortamlardaki davranışını, kapsamını ve uygulamasını anlamak ve değerlendirmek isteyenler hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 5G ağlarının küme ortamlarındaki davranışını analiz etmek.
• 5G teknolojisine özgü RF ortamını anlamak.
• Diğer ülkelerden 5G uygulama gerçek örneklerini değerlendirmek.
• 5G kapalı alanının yetkinliklerini ve sınırlamalarını değerlendirmek.
• Teknik seviyede 5G ağ kalitesi parametrelerini yorumlamak ve analiz etmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) mühendisler hedeflenmektedir. 5G'yi oluşturan mimari bileşenleri anlamak ve bu öne çıkan yeni ağa kendi çözümlerini uygulamaya başlamak için.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• 5G'nin temel kavramlarını öğrenmek.
• 5G mimarisini ve standartlarını anlamak.
• Ağ işlev sanallaştırma ve ağ dilimleme işlemi yapmak.

5G, daha hızlı hızlar, düşük gecikme ve geniş bir uygulama yelpazesi üzerinde daha güvenilir bağlantılar sağlayan beşinci nesil mobil ağ teknolojisidir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzey IT profesyonelleri ve teknik yöneticilerin 5G ağlarının temel kavramlarını, mimarisini ve iş etkilerini anlamalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• 5G teknolojisinin temel kavramlarını ve gelişimini anlamak için gerekli bilgiyi edinecektir.
• 5G ağlarının ana bileşenlerini ve mimarisini tanıyacaklardır.
• Performans ve tasarım açısından 4G LTE ile 5G arasındaki farkları teyit edeceklerdir.
• Sektörler arasında 5G kullanımlarını ve uygulamalarını değerlendirecektir.
• 5G dağıtım stratejilerini ve düzenleyici konuları değerlendirebileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve grup tartışması.
• Vaka çalışmaları ve senaryo temelli alıştırmalar.
• Canlı gösterimler aracılığıyla 5G ağ mimarisinin elden geçirilmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, talep üzerine belirli sektör uygulamalarına veya bölgesel 5G dağıtım bağlamlarına odaklanacak şekilde özelleştirilebilir.

Teknolojilerdeki ilerlemeler ve bilgi miktarında yaşanan artış, hükümet dahil birçok sektörde işin yürütülmesini dönüştürüyor. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaşların erişimi olan portalların hızla artan kullanımı nedeniyle hükümet veri üretim ve dijital arşivleme oranları yükselmekte. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlemi, depolama, güvenliği ve ortadan kaldırılması da daha karmaşık hale geliyor. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, organizasyonların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasını sağlıyor. Hükümet piyasası, bilginin stratejik bir varlık olduğunu anlayarak, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgiden en iyi şekilde yararlanabilmek için güvenlik, kullanım ve analizini sağlama ihtiyacı hissediyor. Hükümet liderleri veri odaklı organizasyonları geliştirmeye çalışırken, olaylar, kişiler, süreçler ve bilgi arasındaki bağımlılıkları korelasyonlayabilecek temelleri atmaya çalışıyorlar.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en ayırt edici teknolojilerin bir araya getirilmesinden ortaya çıkacak:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağları
• Büyük Veri ve analitik

Büyük Veri, hükümetin büyük hacimdeki verilere dayalı olarak daha iyi kararlar alabilmesine olanak tanıyan zekî endüstri çözümlerinden biridir. Bu veriler arasında ilgili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler bulunabilir.

Bunları başarabilmek için sadece büyük miktarda veri toplamanın yeterli olmadığına dikkat çekmek gerekir. “Bu Büyük Veri hacimlerini anlamlandırmak, farklı ve geniş bilgi akışlarından faydalı bilgileri ayıklamaya olanak tanıyan en son araçlara ve teknolojilere ihtiyaç vardır,” Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nin Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir yazıda yazdılar.

Hükümet kurumlarının bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için Beyaz Saray 2012 yılında Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlatmıştır. Bu girişim, Büyük Veri patlamasını en iyi şekilde değerlendirmek ve bunu analiz etmek için gereken araçları içermekteydi.

Büyük Verinin sunduğu zorluklar, vaat ettiği umut kadar korkutucudur. Bilgileri verimli bir şekilde depolama, bütçelerin sıkı olduğu durumlarda her megabayt başına depolama maliyetini en aza indirme ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları zaman ve şekillerde erişebilmeleri için bilgileri kolay ulaşılabilir tutma, bu zorluklardan biridir. Büyük hacimdeki veriyi yedekleme, zorlukları artırmaktadır.

Veriyi etkili şekilde analiz etmek de başka bir büyük zorluktur. Birçok kurum, verinin dağlarını tarayıp daha verimli çalışmalarına yardımcı olacak trendleri tespit edebilecek ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk'in yakın zamanda gerçekleştirdiği bir araştırmaya göre, federal IT yöneticileri Büyük Verinin kurumların 500 milyon dolardan fazla tasarruf etmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor.)

Özel geliştirilmiş Büyük Veri araçları da kurumların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamak için kullanılabilir. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplama Veri Analizi Grubu, diğer kurumlara Piranha veri analizi sistemini sundu. Bu sistem, tıp araştırmacılarına dokular anevrizması felci öncesi belirteçler bulmada yardımcı oldu. Ayrıca daha sıradan görevler için de kullanılmaktadır, örneğin iş adaylarını istihdam yöneticileriyle eşleştirmek için özgeçmişleri tarıyor.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta seviye IT profesyonelleri ve iş yöneticileri için düzenlenmiştir. IoT (Internet of Things) ve edge computing'in çeşitli endüstrilerde verimlilik, gerçek-zamanlı işlem ve yeniliğin sağlanması potansiyelini anlamak isteyenler hedef kitlesidir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• IoT ve edge computing ilkelerini ve dijital dönüşümdeki rolünü anlama.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve edge computing kullanım örneklerini belirleme.
• Edge ve bulut bilgi işlemi mimarileriyle dağıtım senaryolarını ayırt etme.
• Tahmine dayalı bakım ve gerçek-zamanlı karar verme için edge computing çözümleri uygulama.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, IoT uygulamalarını zeki veri işleme ve analiz yetenekleriyle geliştirmek isteyen orta düzeyli geliştiriciler, sistem mimarları ve sektör profesyonellerine yönelik olup, Edge AI'nin temel ilkelerini ve IoT'taki kullanım alanlarını anlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'nin temellerini ve bu teknolojinin IoT'teki kullanımını anlayacaklar.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecekler.
• IoT uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma uygulayabilecekler.
• Edge AI'yi çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecekler.
• IoT'ta Edge AI için etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Diğer teknolojilere göre, IoT neredeyse tüm mühendislik dalını -Mekanik, Elektronik, Firmeware, Middleware, Bulut, Analitik ve Mobil- kapsayan çok daha karmaşık bir teknolojidir. Her mühendislik katmanı için ekonomi, standartlar, düzenlemeler ve sanatın gelişen durumu gibi yönleri vardır. Bu, tüm bu kritik IoT Mühendisliği yönlerini kapsamaya çalışan ilk derslerden biridir.

Özet

Internet of Things (IoT) konusunda güncel teknoloji durumunu kapsayan ileri seviye bir eğitim programı.

Birden fazla teknoloji alanını kapsayıp, IoT sistemlerinin ve bileşenlerinin farkındalığını geliştirecek, işlere ve kuruluşlara nasıl yardımcı olabileceğini anlatır.

Farklı endüstri alanları, örneğin Endüstriyel IoT, Akıllı Şehirler, Perakende, Seyahat & Ulaştırma ve bağlı cihazlar ile ilgili kullanımlar etrafında, model IoT uygulamalarının canlı demolarını gösterir.

Hedef Kitle

Kuruluşları içindeki iş ve operasyon süreçlerinden sorumlu yöneticiler ve sistemlerini ve süreçlerini daha verimli hale getirmek için IoT'ü nasıl kullanacaklarını öğrenmek isteyen kişiler.

Yeni girişimler kurmak ve IoT teknolojisi landskapını daha iyi anlamak, etkili bir şekilde nasıl kullanılacağını görmek isteyen girişimciler ve yatırımcılar.

Internet of Things (IoT) veya IoT piyasa değerinin tahminleri kocaman olabilir. Zira, IoT'ün tanımı, cihazlar, sensörler ve hesaplama gücü ile entegre ve yayılmış bir katmanın, tüketici, iş-tişareti-iş ve hükümet endüstrilerini kapsadığından dolayı, IoT artan sayıda bağlantıları oluşturacaktır: bugünkü 1.9 milyar cihazdan 2018'e kadar 9 milyara. O yıl, akıllı telefonlar, akıllı televizyonlar, tabletler, giyilebilir bilgisayarlar ve PC'lerin toplamına yaklaşık olarak eşit olacaktır.

Tüketici alanında, birçok ürün ve hizmet zaten IoT'a geçmiştir: mutfak ve ev aletleri, park yeri bulma, RFID, ışıklandırma ve ısıtma ürünlerini ve Endüstriyel İnternet'deki bir dizi uygulama.

Bununla birlikte, IoT'un temel teknolojileri yeni değildir. M2M iletişimi Internet'in doğuşundan beri mevcuttur. Ancak son birkaç yıl içinde değişen şey, ucuz kablosuz teknolojilere eklenen ve her evde akıllı telefonlar ve tabletlerin yaygın benimsenmesidir. Mobil cihazların patlaması, IoT'ün mevcut talebinin oluşmasına yol açmıştır.

IoT işinde sınırsız fırsatlar nedeniyle, birçok küçük ve orta ölçekli girişimciler IoT altın kaçırmaya atlamıştır. Ayrıca açık kaynaklı elektronik ve IoT platformunun ortaya çıkması, IoT sisteminin geliştirilme maliyetini ve daha sonra bu sistemin önemli üretimini yönetmeyi giderek daha uygun hale getirmiştir. Mevcut elektronik ürün sahipleri cihazlarının Internet veya Mobil uygulamalarla entegre edilmesi konusunda baskıya maruz kalmaktadır.

Bu eğitim, yeni bir endüstri teknolojisi ve işin gözden geçirilmesine yöneliktir, böylece IoT tutkunları/girişimciler temel IoT teknolojisi ve işini öğrenebilirler.

Kurs Amacı

Kursun ana amacı, ev & şehir otomasyonu (akıllı evler ve şehirler), Endüstriyel İnternet, sağlık, hükümet, mobil hücreli ve diğer alanlarda IoT uygulamalarının teknolojik seçenekleri, platformları ve örneklemelerini tanıtmaktır.

IoT'in tüm unsurlarının temel tanıtımı-Mekanik, Elektronik/sensör platformu, Kablosuz ve kabli protokoller, Mobil-Elektronik entegrasyonu, Mobil-kurumsal entegrasyon, Veri-analiz ve Toplam kontrol düzlemi

IoT için M2M kablosuz protokolleri- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Hangisini ne zaman kullanmalıyım?

Mobil/Masaüstü/Web uygulaması- Kayıt, veri toplama ve kontrol için - IoT için mevcut M2M veri toplama platformu-Xively, Omega ve NovoTech, vb.

IoT için güvenlik sorunları ve güvenlik çözümleri

IoT için açık kaynaklı/ticari elektronik platform-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC vb

AWS-IoT uygulamaları, Azure -IOT, Watson-IOT bulutu ve diğer küçük IoT bulutları dahil olmak üzere açıkgaynağı/ticari kurumsal bulut platformları

Evin otomasyonu, duman alarmı, araçlar, askeri, ev sağlığı gibi yaygın bazı IoT cihazlarının işi ve teknolojisini incelemeler.

Machine-to-Machine (M2M), ağa bağlı mekanik veya elektronik cihazlar arasındaki doğrudan otomatik iletişimi ifade eder.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar NB-IoT’ün (aynı zamanda LTE Cat NB1 olarak da bilinir) çeşitli yönlerini, bir örnek NB-IoT tabanlı uygulama geliştirip dağıtırken öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NB-IoT’ün farklı bileşenlerini ve bir ekosistem oluşturmak için nasıl bir araya geldiklerini tanımlayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarına yerleşik güvenlik özelliklerini anlayıp açıklayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarını izlemek için basit bir uygulama geliştirebileceklerdir.

ThingsBoard, açık kaynaklı bir IoT platformudur ve IoT çözümleriniz için cihaz yönetimi, veri toplama, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar ThingsBoard'i kendi IoT çözümlerine nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• ThingsBoard'i kurma ve yapılandırma
• ThingsBoard'in temel özelliklerini ve mimarisini anlama
• ThingsBoard ile IoT uygulamaları geliştirme
• Telemetri cihaz verilerinin yönlendirilmesi için ThingsBoard'i Kafka ile entegre etme
• Birden fazla cihazdan veri toplamak için ThingsBoard'i Apache Spark ile entegre etme

Hedef Kitle

• Yazılım mühendisleri
• Donanım mühendisleri
• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.