5G en IoT Training Cursus

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor telecomprofessionals op intermediair niveau, AI-engineers en IoT-specialisten die willen ontdekken hoe 5G-netwerken de implementatie van Edge AI versnellen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van 5G-technologie en de impact daarvan op Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te implementeren die geoptimaliseerd zijn voor applicaties met lage latentie in een 5G-omgeving.
• Real-time besluitvormingssystemen te ontwikkelen waarbij gebruik wordt gemaakt van Edge AI en 5G-connectiviteit.
• De werkbelasting van AI-algoritmen te optimaliseren zodat deze efficiënt functioneren op edge-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is gericht op professionals met middenniveau die de werking, reikwijdte en implementatie van 5G-netwerken binnen technische omgevingen willen doorgronden.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De werking van 5G-netwerken analyseren in clusters.
• Het RF-omgevingslandschap dat specifiek is voor 5G-technologie te begrijpen.
• Reële gevallen van 5G-implementatie in andere landen te evalueren.
• De mogelijkheden en beperkingen van 5G-dekking te beoordelen.
• Technische parameters betreffende de kwaliteit van 5G-netwerken te interpreteren en analyseren.

Deze instructiegebaseerde, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op telecomprofessionals met een intermediérvniveau die het volledige 5G-netwerklevenscyclus willen begrijpen, van architectuur en ontwerp tot implementatie, operaties en veiligheid.

5G is de vijfde generatie mobiele netwerktechnologie, die snellere verbindingen, lagere latentie en betrouwarere communicatie mogelijk maakt voor tal van toepassingen.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een docent (online of ter plaatse) richt zich op IT-professionals en technische managers met enige voorkennis die de basisprincipes, architectuur en zakelijke impact van 5G-netwerken willen begrijpen.

Na afronding van deze training beschikken deelnemers over de kennis en vaardigheden om:

• De belangrijkste concepten en ontwikkeling van 5G-technologie te begrijpen.
• De hoofdcomponenten en architectuur van 5G-netwerken te herkennen.
• De verschillen tussen 4G LTE en 5G in termen van prestaties en ontwerp te onderscheiden.
• Relevante use cases en toepassingen van 5G binnen diverse sectoren te evalueren.
• Strategieën voor de implementatie van 5G en relevante regelgeving te beoordelen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en groepsdiscussies.
• Case studies en oefeningen op basis van realistische scenario’s.
• Praktische verkenning van 5G-netwerkarchitectuur door middel van live demonstraties.

Mogelijkheden tot aanpassing

• Op verzoek kan deze cursus worden aangepast om specifieke sectorgebonden toepassingen of regionale implementatieaspecten van 5G te behandelen.

6G vormt de volgende generatie draadloze communicatietechnologie die geheel nieuwe mogelijkheden biedt voor IoT-ecosystemen dankzij ultragefaste verbindingen, geavanceerde sensoring en geïntegreerde AI-functionaliteiten.

Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur (online of op locatie), is bedoeld voor deelnemers met een gevorderde achtergrond die kennis willen opdoen over en willen profiteren van het steeds belangrijker wordende samenspel tussen 6G-technologieën en IoT-toepassingen.

Na afronding van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste technische aspecten van 6G toe te lichten.
• Te beoordelen hoe 6G de communicatie en architectuur van IoT-apparaten zal veranderen.
• De toepassingsmogelijkheden van 6G-gestuurde IoT-oplossingen in diverse sectoren te evalueren.
• Strategieën te ontwikkelen voor het integreren van 6G-functionaliteiten in bestaande IoT-systemen.

Vorm van de cursus

• Duidelijke theoriepresentaties gecombineerd met diepgaande discussies onder leiding van experts.
• Praktische oefeningen die de belangrijkste technische principes verder bevestigen.
• Analyse van reële voorbeelden en scenario’s onder deskundige begeleiding.

Individuele aanpassingsmogelijkheden

• Indien gewenst kunnen wij een op maat gemaakte versie van deze training verzorgen die aansluit bij uw organisatorische technologievisie. Neem contact met ons voor meer informatie.

Dankzij technologische ontwikkelingen en de steeds groeiende hoeveelheid informatie verandert de manier waarop zaken worden gedaan in vele sectoren, inclusief de overheidssector. Door het snelle toename van mobiele apparaten, slimme sensoren, cloudcomputing-oplossingen en digitale portals voor burgers neemt ook het aantal overheidgegevens en digitale archieven toe. Naarmate deze informatie complexer wordt, worden ook de uitdagingen rond informatiemanagement, verwerking, opslag, beveiliging en verwijdering groter. Nieuwe hulpmiddelen voor het vastleggen, zoeken, ontdekken en analyseren van gegevens helpen organisaties om inzichten te verkrijgen uit ongestructureerde data. De overheid bevindt zich nu op een keerpunt: men realiseert zich dat informatie een strategisch bezit is, en dat overheidsinstanties zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens moeten beschermen, benutten en analyseren om hun missiedoelstellingen te bereiken. Terwijl leiders binnen de overheid inspanningen verrichten om data-gedreven organisaties te vormen, leggen ze daarmee de basis voor het correleren van relaties tussen gebeurtenissen, personen, processen en informatie.

Er zullen nu waardevolle overheidsoplossingen ontstaan door het combineren van de meest innovatieve technologieën:

• Mobiele apparaten en applicaties
• Cloudservices
• Sociale zakelijke technologieën en netwerken
• Big Data en analysemethoden

Big Data vormt één van de slimme sectoroplossingen; het stelt overheden in staat betere beslissingen te nemen op basis van patronen die blijken uit het analyseren van enorme hoeveelheden data – ongeacht of deze gestructureerd of ongestructureerd zijn.

Om dit te bereiken is echter meer nodig dan enkel veel gegevens verzamelen. ‘Om zinvol met zulke volumes aan Big Data om te gaan, zijn geavanceerde hulpmiddelen en technologieën nodig die uit diverse en immense informatiestromen bruikbare kennis weten te halen,’ schreven Tom Kalil en Fen Zhao van het Office of Science and Technology Policy van het Witte Huis in een blogpost.

Om overheidsinstanties te helpen deze benodigde technologieën te vinden, werd in 2012 de National Big Data Research and Development Initiative opgestart; hierbij is meer dan $200 miljoen uitgetrokken voor het verder ontwikkelen van Big Data-technieken en -instrumenten.

De uitdagingen rond Big Data zijn minstens zo groot als de kansen die ervan worden verwacht. Eén belangrijk probleem is efficiënte opslag: aangezien budgetten beperkt blijven, moeten instanties proberen de kosten per megabyte zo laag mogelijk te houden en data toegankelijk maken wanneer gebruikers het nodig hebben. Daarnaast maakt het veiligstellen van grote hoeveelheden gegevens dit proces nog ingewikkelder.

Ook effectieve analyse vormt een uitdaging: veel overheidsinstellingen gebruiken commerciële tools om zich door de enorme datahoeveelheden heen te werken, waarbij ze patronen kunnen ontdekken die hen helpen efficiënter te opereren. Uit een recent onderzoek van MeriTalk bleek dat IT-experts binnen de federale overheid geloven dat Big Data kan helpen meer dan $500 miljard te besparen, terwijl tegelijkertijd aan de missiedoelstellingen wordt voldaan.

Bovendien maken op maat ontwikkelde Big Data-hulpmiddelen het mogelijk dat overheidsorganisaties hun eigen data analyseren. Zo heeft bijvoorbeeld de Computational Data Analytics Group van het Oak Ridge National Laboratory haar Piranha-systeem beschikbaar gesteld aan andere instanties. Dit systeem heeft medisch onderzoekers geholpen een verband te ontdekken waarmee hartartsen vóór uitvallen kunnen signaleren dat er een aneurysma dreigt op te treden; het wordt ook gebruikt voor minder ingewikkelde taken, zoals het matchen van sollicitanten aan bepaalde vacatures.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) richt zich op IT-professionals en bedrijfsmanagers met voldoende kennis die de potentie willen ontdekken van IoT en edge computing voor het vergroten van efficiëntie, realtime verwerking en innovatie in verschillende branches.

Na afronding van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De basisprincipes van IoT en edge computing te begrijpen, evenals hun rol bij digitale transformatie.
• Toepassingsmogelijkheden voor IoT en edge computing in de sectoren productie, logistiek en energie te herkennen.
• Het verschil tussen edge- en cloudcomputingarchitecturen en -implementatiescenario's te onderscheiden.
• Edge computing-oplossingen in de praktijk te brengen voor voorspellend onderhoud en realtime besluitvorming.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars, systeemarchitecten en professionals uit de sector die Edge AI willen inzetten om IoT-toepassingen te versterken met intelligente gegevensverwerking en analyses.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamentele beginselen van Edge AI begrijpen en hoe dit toe te passen in IoT-omgevingen.
• Edge AI-omgevingen voor IoT-apparaten instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen en implementeren op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
• Real-time verwerking van gegevens en besluitvorming in IoT-systemen realiseren.
• Edge AI integreren met verschillende IoT-protocollen en platforms.
• Rekening houden met ethische overwegingen en best practices bij het gebruik van Edge AI in IoT-contexten.

Ingebedde systemen zijn gespecialiseerde computersystemen die specifieke taken uitvoeren binnen een groter systeem. IoT (Internet of Things) is een netwerk van met sensoren en software uitgeruste fysieke apparaten dat via het internet communiceert en data uitwisselt.

Deze door instructeurs geleide, live training – online of ter plaatse – is bedoeld voor technisch ingestelde beginners die de basisconcepten van ingebedde systemen en IoT willen leren toepassen met behulp van de programmeertaal C en microcontrollers.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De architectuur en onderdelen van ingebedde systemen te begrijpen.
• C-code te schrijven en te compileren voor interactie met ingebedde hardware.
• Met microcontroller-periferieën zoals timers en ADC’s te werken.
• De rol van ingebedde systemen in IoT-architecturen te doorgronden.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktische implementatie in een echte laboratoriumomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte versie van deze cursus wenst, neem dan contact met ons op om de details af te spreken.

Deze begeleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gematigde kennis die Federated Learning willen toepassen om IoT- en edge-computingoplossingen te optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:

• De principes en voordelen van Federated Learning binnen IoT- en edge-omgevingen begrijpen.
• Federated Learning-modellen implementeren op IoT-apparaten voor gedecentraliseerde AI-verwerking.
• Latentie verminderen en de real-time besluitvorming verbeteren in edge-computingscenario’s.
• Het aanpakken van problemen rond gegevensprivacy en netwerkbeperkingen binnen IoT-systemen.

Deze begeleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren IoT-ontwikkelaars en enthousiastelingen op het gebied van slimme huizen die IoT-processen willen automatiseren en innovatieve oplossingen willen creëren met behulp van n8n.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:

• n8n instellen en configureren voor automatisering van IoT-workflows.
• IoT-apparaten en -platforms integreren met behulp van n8n-knopen en -connectoren.
• Op maat gemaakte workflows implementeren om IoT-taken en -processen te automatiseren.
• IoT-protocollen zoals MQTT en REST API's gebruiken binnen n8n-workflows.
• IoT-automatiseringworkflows monitoren, troubleshooten en optimaliseren.

Tijdens deze door een instructeur geleide training leren de deelnemers hoe ze de prestaties van Nginx optimaal kunnen benutten. Ze leren hoe ze Nginx instellen, configureren, monitoren en problemen oplossen bij het verwerken van diverse vormen van HTTP- en TCP-verkeer. Aan bod komen onder andere de belangrijkste configuratieparameters voor zowel Nginx als het besturingssysteem en de virtuele machine, zodat er optimaal gebruik wordt gemaakt van Nginx.

Deze training, gegeven door instructeurs met live interactie (online of op locatie), is bedoeld voor beginner- tot intermediate-level telecomingenieurs en veldprofessionals die gestructureerde implementatiemethodieken en industry best practices willen toepassen om multi-vendor draadloze netwerken van 2G tot 5G succesvol te installeren, te sturen, te integreren en te beheren in zowel operator- als enterprise-omgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Multi-vendor BTS-systemen (Huawei, ZTE, Ericsson) van 2G tot 5G installeren en configureren.
• Toezicht houden op site-implementatieactiviteiten en RF-, transmissie-, stroomvoorzienings-, civiele en core network-teams coördineren tijdens de integratiefase.
• Telecomsites voorbereiden op de ATP (Acceptance Test Procedure) en operator-overdrachtprocessen beheren.
• Draadloze KPI's monitoren en cluster- en regio-gebaseerde netwerkoperaties sturen binnen commerciële en technische rapportagestructuren.

Deze door een instructeur geleide live-training in Nederland (online of op locatie) is bestemd voor IoT-ontwikkelaars met middenniveau ervaring, embedded-engineers en AI-professionals die TinyML willen toepassen voor voorspellend onderhoud, anomaliedetectie en slimme sensortoepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van TinyML en zijn toepassingen binnen IoT begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving voor TinyML opzetten voor hun IoT-projecten.
• Machine learning-modellen ontwikkelen en implementeren op energiezuinige microcontrollers.
• Voorspellend onderhoud en anomaliedetectie realiseren met behulp van TinyML.
• TinyML-modellen optimaliseren zodat ze efficiënt omgaan met stroomverbruik en geheugen.