6G ve IoT Eğitimi

Eğitimin amacı, 5G ağı nedir ve akıllı teknolojiler üzerinde hangi etkisi olduğunun açıklanmasıdır. Hem teknolojik ilişkilerin (5G / IoT) avantajlarını hem de dezavantajlarını gösterecek ve ağın - baştan beri akıllı dünyaya adanmış - gelişim yönlerini size göstereceğiz.

Bu Türkiye etiketi altındaki 21 saatlik eğitim; BT mimarlarına bir sonraki nesil dağıtık sistemleri tasarlamalarında rehberlik eder. Düşük gecikmeli ve ölçeklenebilir altyapılar için 6G'yi, kenar bilişimi ve yapay zeka entegrasyonunu keşfedin. Gelecekteki iş taleplerini karşılamak için güvenli, dayanıklı ve akıllı kenar mimarileri hakkında pratik beceriler kazanın.

Türkiye konusunda verilen bu eğitmen yönlendirmeli, canlı eğitim; orta düzey telekomünikasyon mühendislerinin 4G/5G altyapısını 6G için evrimleştirmesini sağlar. Uygulamalı laboratuvarlar ve tasarım atölyeleri aracılığıyla bulut yerleşim RAN, kenar hesaplama ve yapay zeka operasyonlarını kapsayarak pratik geçiş stratejileri sunmaktadır.

Bu eğitmen destekli, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) küresel 6G manzarasını anlamak, iş potansiyelini değerlendirmek ve erken dönem stratejik yatırımları planlamak isteyen yönetici düzeyindeki katılımcılara yöneliktir.

Bu kursun sonunda katılımcılar, aşağıdakileri gerçekleştirmek için gereken içgörüye sahip olacaklar:

• 6G ekosistemini şekillendiren gelişen pazar trendlerini ve küresel girişimleri belirlemek.
• IMT-2030 ile ilgili düzenleyici ve frekans tahsis takvimlerini anlamak.
• Gelişen tedarikçi manzarasını ve teknoloji hazırlık seviyelerini değerlendirmek.
• Erken dönem yatırım, araştırma ortaklıkları ve pilot projeler için bir yol haritası geliştirmek.

Türkiye konusu olan bu ileri düzey, eğitmen eşliğinde kursta, dijital ikiz teknolojisi ve yapay zekanın bir sonraki nesil 6G altyapılarının modellenmesi ve işletilmesinde nasıl bir araya geldiği ele alınmaktadır. Katılımcılar, ikiz modeller oluşturacak, kapalı döngü optimizasyonu için yapay zekayı uygulayacak ve niyete dayalı ağ kontrolü için gerçek zamanlı telemetriyi entegre edecektir.

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), 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.

Bu başlangıç dostu derste 6G'nin teknik ve stratejik temellerini keşfedin. Türkiye formatında sunulan eğitim, anahtar teknolojileri, spektrum politikalarını ve yüksek katma değerli kullanım senaryolarını kapsamaktadır. 6G'nin 5G'den farkını öğrenin ve organizasyonunuz için bilinçli karar alma süreçlerini desteklemek üzere bir hazırlık yol haritası taslağı oluşturun.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT süreçlerini otomatikleştirmek ve n8n kullanarak yenilikçi çözümler oluşturmak isteyen ileri düzey IoT geliştiricilerine ve akıllı ev meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT iş akışı otomasyonu için n8n'i kurmak ve yapılandırmak.
• n8n düğümleri ve konektörleri kullanarak IoT cihazlarını ve platformlarını entegre etmek.
• IoT görevlerini ve süreçlerini otomatikleştirmek için özel iş akışları uygulamak.
• n8n iş akışları içinde MQTT ve REST API'leri gibi IoT protokollerini kullanmak.
• IoT otomasyon iş akışlarını izlemek, sorun gidermek ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Türkiye'da Nginx'ın performansını en üst düzeye çıkarmayı öğreneceklerdir. Nginx'ı çeşitli HTTP / TCP trafiğini işlemek üzere kurma, yapılandırma, izleme ve sorun giderme konuları ele alınacaktır. Kapsanan konular arasında Nginx'ın en önemli parametrelerinin, işletim sisteminin ve sanal makinenin yapılandırılması, Nginx'dan maksimum değer elde etmek yer almaktadır.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tahmine dayalı bakım, anomali tespiti ve akıllı sensör uygulamaları için TinyML'i uygulamak isteyen orta düzey IoT geliştiricileri, gömülü sistem mühendisleri ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'in temellerini ve IoT'deki uygulamalarını anlamak.
• IoT projeleri için TinyML geliştirme ortamını kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyicilerde ML modelleri geliştirmek ve dağıtmak.
• TinyML kullanarak tahmine dayalı bakım ve anomali tespiti uygulamak.
• TinyML modellerini verimli güç ve bellek kullanımı için optimize etmek.