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.

6G ve Akıllı Kenar, 6G kablosuz teknolojilerinin kenar hesaplama, IoT ekosistemleri ve AI destekli veri işleme ile entegrasyonunu keşfeden ileri seviye bir kurs olup, akıllı, düşük gecikmeli ve adaptif altyapılara destek sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeydeki IT mimarları hedefler ve 6G bağlantısı ve akıllı kenar sistemleri senkronizasyonunun avantajlarından yararlanarak gelecek nesil dağıtılmış mimarileri anlamayı ve tasarlamayı amaçlar.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6G'nin kenar hesaplama ve IoT mimarisini nasıl değiştireceği konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
• Ultra-düşük gecikmeli, yüksek bant genişliği ve otonom işlemler için dağıtılmış sistemler tasarlayabileceklerdir.
• Akıllı karar verme için kenarda AI ve veri analitiğini entegre edebileceklerdir.
• Ölçeklenebilir, güvenli ve dayanıklı 6G uyumlu kenar altyapıları planlayabileceklerdir.
• 6G-kenar yakınlığını sağlayan iş ve operasyon modellerini değerlendirebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve tartışmalar.
• Vaka çalışmalar ve uygulanan mimari tasarım egzersizleri.
• Kenar veya kapsayıcı araçlarıyla elden geçirilmiş simülasyon (isteğe bağlı).

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

6G-İzleyici Altyapı ve Ağ Tasarımı, mevcut telekom ve kurumsal ağların gelecek nesil kablosuz bağlantılı teknolojiye hazırlanmasını amaçlayan bir uzman eğitim programıdır. İleri düzey mimari ve mühendislik uygulamalarını kullanarak taşıma ve önhaul evrimi, bulut-yerleşik ve açık RAN yaklaşımları, kenar ve dağıtılmış hesaplama, zamanlama ve senkronizasyon, spektrum ve RF hazırlığı, otomasyon ve AI-yerleşik işlemler konularını ele alır. Ayrıca operatörler ve kurumlar için pratik geçiş stratejilerini de içerir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki telekom mühendisleri ve ağ mimarları hedef almaktadır. Katılımcılar mevcut 4G/5G altyapilerini 6G performans, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik gereksinimlerine uygun şekilde tasarlamayı, optimize etmeyi ve geliştirmeyi öğrenmek isteyeceklerdir.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mevcut ağ altyapısı açıklıklarını ve 6G evrimine hazır olma durumunu değerlendirebileceklerdir.
• Ultra-düşük gecikme süresi ve yüksek aktarım hızı için uygun taşıma ve önhaul/gerihaul mimarisini tasarlama yeteneğine sahip olacaklardır.
• 6G kullanımları için bulut-yerleşik ilkeler, vRAN/O-RAN entegrasyonu ve kenar hesaplama yerleştirilmesini uygulayabileceklerdir.
• mmWave/THz ve yoğun dağıtımlar için gerekli zamanlama, senkronizasyon ve RF yükseltmelerini planlayabileceklerdir.
• Performans ve güvenilirliği sağlamak için test, doğrulama ve operasyonel izleme stratejilerini tanımlayabileceklerdir.
• İş öncelikleri ve risk yönetimiyle hizalı aşamalı geçiş ve yatırım yolu haritasını geliştirebileceklerdir.

Kurs Formatı

• Teknik dersler ve mimari detayları derinlemesine incelemeler.
• Case studies ve tasarım atölyeleri.
• Simülasyon ve doğrulama araçlarıyla elden deneme laboratuvarları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim istemek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) 6G ekosistemi hakkında küresel manzarayı anlamak, iş potansiyelini değerlendirmek ve erken stratejik yatırımlar planlamak isteyen yönetim seviyesindeki katılımcılara yöneliktir.

Bu kursun sonunda katılımcılar, aşağıdaki konularda gerekli bilgileri edineceklerdir:

• 6G ekosistemini şekillendiren ortaya çıkan pazar eğilimleri ve küresel girişimleri tanımlayın.
• IMT-2030 ile ilgili düzenleyici ve spektrum tahsis çizelgelerini anlayın.
• Değişen sağlayıcı manzarasını ve teknoloji hazır seviyelerini değerlendirin.
• Erken yatırım, araştırma ortaklıkları ve pilot girişimleri için bir yol haritası geliştirin.

6G Ağlarındaki YAP (Yapay Zeka) ve Dijital Çifaller, dijital çift teknolojisinin ve YAP-bilimsel optimizasyonun, son kuşak 6G altyapılarını modellemek, simüle etmek ve işletmek için nasıl birleştiğini araştıran ileri düzeyli, uzmanlık kursudur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), dijital çift metodolojilerini ve YAP tekniklerini kullanarak 6G ağ davranışını gerçekçi ve tekrarlanabilir ortamlarda tasarlama, doğrulama ve optimizasyonu öğrenmek isteyen üst düzey uzmanlara yöneliktir.

Bu eğitimden tamamlanma sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6G ağlarının yaşam döngüsünde dijital çiftlerin rolü ve mimarisini açıklamak.
• RAN, taşıma ve kenar hesaplama bileşenleri için dijital çift modelleri oluşturmak ve yapılandırmak.
• Ağ elemanlarının kapanış döngüsü optimizasyonu, anomali tespiti ve öngörülebilir bakım için YAP/ML yöntemlerini uygulamak.
• Gerçek zamanlı telemetri ve simülasyon verilerini model odaklı orkestrasyon ve niyet-bazlı kontrol etkinleştirmek için entegre etmek.
• Ko-simülasyon, emulasyon ve dijital çift test platformları kullanarak doğrulama ve doğrulama iş akışları tasarlama.

Eğitim Formatı

• Teknik dersler ve mimari derinlemesine incelemeler.
• Simülatörler, çift modelleri ve ML araç zincirleri ile pratik laboratuvarlar.
• Vaka çalışması incelemeleri ve pratik bir mini-proje entegrasyon alıştırmaları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

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.

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.

Eklendi sistemler, daha büyük sistemler içinde özel görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış amaç-yönelik bilgisayar sistemleridir. IoT (Internet of Things), internet üzerinden iletişim kurarak ve veri değiştiren, sensörler ve yazılımlarla donatılmış fiziksel cihazların bir ağıdır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinde teknik profesyoneller için tasarlanmıştır ve C dilini ve mikrodenetleyici mimarilerini kullanarak eklendi sistemler ve IoT kavramlarını anlamayı ve uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Eklendi sistemlerin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Eklendi donanım etkileşim için C kodu yazma ve derleme.
• Zamanlayıcılar ve ADC'ler gibi mikrodenetleyici yan cihazlarıyla çalışmak.
• Eklendi sistemlerin IoT mimarilerine nasıl katkı sağladığını anlamak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitmin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize başvurun.

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.

6G, 5G gelişimlerine dayanarak, aşırı düşük gecikme süresi, çok yüksek veri hızı, yaygın zeka ve entegre algılama yetenekleri ile yeni uygulamaların ve hizmetlerin geliştirilmesini mümkün kılan bir sonraki nesil kablosuz ağ paradigmasıdır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya yerinde), 6G'nin teknik temellerini, düzenleyici manzarasını ve stratejik iş etkilerini anlamak isteyen başlangıç düzeyinden orta düzeyde profesyonellere yöneliktir. Bu eğitim planlama ve karar verme süreçlerine yardımcı olmaktadır.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6G'nin temel kavramlarını ve bunların 5G'den nasıl farklı olduğunu açıklar.
• Anahtar etkinleştirme teknolojilerini ve pratik etkilerini belirler.
• Yüksek değerli kullanım senaryolarını ve 6G'nin etkileyeceği endüstri dikeylerini değerlendirir.
• Spektrum, düzenleyici ve politika dikkate alınarak 6G uygulaması için gerekli koşulları anlar.
• Kendi kuruluşları için üst düzey bir 6G hazırlık yol haritası oluşturur.

Kursun Biçimi

• Kavramsal geçişlerle etkileşimli dersler.
• Vaka çalışmaları ve sektör-spesifik örnekler.
• Kuruluşun 6G hazırlığını belirlemek için grup atölyesi.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kursun özelleştirilmiş bir eğitimini talep etmek için lütfen bize ulaşın.

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.