5G và IoT Khóa Học Đào Tạo

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia viễn thông, kỹ sư AI, và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp muốn khám phá cách mạng 5G thúc đẩy các ứng dụng Edge AI.

Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản về công nghệ 5G và tác động của nó đối với Edge AI.
• Triển khai các mô hình AI được tối ưu hóa cho các ứng dụng low-latency trong môi trường 5G.
• Thực hiện các hệ thống quyết định theo thời gian thực bằng cách sử dụng Edge AI và kết nối 5G.
• Tối ưu hóa công việc AI để hoạt động hiệu quả trên các thiết bị edge.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý doanh nghiệp mong muốn chỉ học những thông tin quan trọng cần thiết để đưa ra quyết định quan trọng về việc áp dụng 5G. Đây không phải là khóa học kỹ thuật mà là khóa học về tư duy chiến lược cần thiết để chuẩn bị cho sự xuất hiện của 5G. Phần nội dung kỹ thuật và ngành nghề sẽ được điều chỉnh phù hợp với đối tượng tham gia.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:

• Xác định các cơ hội mà 5G mang lại cho tổ chức.
• Nhận diện các rủi ro mà 5G gây ra cho doanh nghiệp và ngành công nghiệp.
• Hiểu và phân biệt các công nghệ và tiêu chuẩn nền tảng của 5G.
• Hiểu vai trò mà 5G sẽ đóng góp trong việc phát triển thêm AI và IoT.
• Lãnh đạo các sáng kiến 5G dẫn đến cải thiện dịch vụ khách hàng và hiệu quả hoạt động.
• Khởi xướng chiến lược áp dụng các sản phẩm và dịch vụ 5G trong tổ chức cũng như giữa các đối tác bên ngoài.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp, mong muốn hiểu và đánh giá hành vi, phạm vi và triển khai của mạng 5G trong môi trường kỹ thuật.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Phân tích hành vi của mạng 5G trong các môi trường phân cụm.
• Hiểu rõ môi trường RF đặc thù cho công nghệ 5G.
• Đánh giá các trường hợp thực tế về triển khai 5G từ các quốc gia khác.
• Đánh giá khả năng và hạn chế của phạm vi phủ sóng 5G.
• Phân tích và đánh giá các tham số chất lượng mạng 5G ở mức kỹ thuật.

5G là thế hệ mạng di động thứ năm, mang lại tốc độ nhanh hơn, độ trễ thấp hơn và kết nối ổn định hơn trên nhiều loại ứng dụng khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia CNTT và quản lý kỹ thuật ở trình độ trung cấp, những người muốn nắm vững các nguyên lý cơ bản, kiến trúc và ý nghĩa kinh doanh của mạng 5G.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kiến thức và kỹ năng để:

• Nắm vững các khái niệm then chốt và quá trình phát triển của công nghệ 5G.
• Xác định các thành phần chính và kiến trúc của mạng 5G.
• Nhận diện sự khác biệt giữa 4G LTE và 5G về hiệu năng và thiết kế.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng và ứng dụng của 5G trong nhiều ngành công nghiệp.
• Phân tích các chiến lược triển khai 5G cùng các yếu tố quy định liên quan.

Hình thức khóa học

• Thuyết trình tương tác và thảo luận nhóm.
• Nghiên cứu tình huống và các bài tập dựa trên kịch bản.
• Tìm hiểu thực hành về kiến trúc mạng 5G thông qua các buổi trình diễn trực tiếp.

Tùy chọn điều chỉnh khóa học

• Khóa học có thể được điều chỉnh để tập trung vào các ứng dụng cụ thể của ngành hoặc bối cảnh triển khai 5G theo khu vực theo yêu cầu.

6G là tiêu chuẩn truyền thông không dây thế hệ tiếp theo, được định vị để biến đổi các hệ sinh thái IoT thông qua kết nối siêu nhanh, cảm biến tiên tiến và khả năng tích hợp AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các đối tượng tham gia ở mức độ nâng cao, mong muốn hiểu và tận dụng sự giao thoa đang nổi lên giữa công nghệ 6G và ứng dụng IoT.

Bằng cách hoàn thành khóa học này, người học sẽ có khả năng:

• Giải thích các khái niệm kỹ thuật cốt lõi đằng sau 6G.
• Đánh giá cách 6G sẽ làm thay đổi giao tiếp và kiến trúc thiết bị IoT.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng IoT được hỗ trợ bởi 6G trong các ngành công nghiệp khác nhau.
• Chuẩn bị chiến lược để tích hợp khả năng 6G vào các giải pháp IoT hiện có.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tập trung vào khái niệm kết hợp với thảo luận chuyên gia.
• Bài tập áp dụng được thiết kế để củng cố các nguyên tắc kỹ thuật quan trọng.
• Khám phá dựa trên trường hợp và phân tích kịch bản trong môi trường có hướng dẫn.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để có các phiên bản được tùy chỉnh của khóa đào tạo này phù hợp với lộ trình công nghệ tổ chức của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Những tiến bộ công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả chính phủ. Tốc độ tạo ra dữ liệu và lưu trữ số hóa của các cơ quan chính phủ đang gia tăng nhờ sự phát triển nhanh chóng của thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến thông minh và thiết bị, giải pháp điện toán đám mây, và cổng dịch vụ dành cho công dân. Khi thông tin số hóa mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và phân loại thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ mới để thu thập, tìm kiếm, khám phá và phân tích đang giúp các tổ chức khai thác insights từ dữ liệu không cấu trúc của họ. Thị trường chính phủ đang ở điểm bùng nổ, nhận ra rằng thông tin là một tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ. Khi các lãnh đạo chính phủ cố gắng phát triển tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ, họ đang xây dựng nền tảng để liên kết các sự kiện, con người, quy trình và thông tin.

Các giải pháp giá trị cao cho chính phủ sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của những công nghệ mang tính đột phá:

• Thiết bị di động và ứng dụng
• Dịch vụ đám mây
• Công nghệ và mạng lưới kinh doanh xã hội
• Big Data và phân tích

Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh, giúp chính phủ ra quyết định tốt hơn dựa trên các mô hình được tiết lộ khi phân tích dữ liệu lớn - liên quan và không liên quan, có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhưng việc đạt được những thành tựu này đòi hỏi nhiều hơn chỉ là thu thập một lượng lớn dữ liệu. “Để hiểu được các khối lượng lớn dữ liệu Big Data này cần công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các dòng thông tin rộng lớn và đa dạng,” Tom Kalil và Fen Zhao của Văn phòng Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng viết trong một bài đăng trên blog OSTP.

Nhà Trắng đã tiến một bước để giúp các cơ quan tìm ra những công nghệ này khi thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu đô la để tận dụng sự bùng nổ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Những thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như lời hứa hẹn của nó. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Ngân sách luôn eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải tối thiểu hóa chi phí lưu trữ mỗi megabyte và giữ dữ liệu dễ dàng truy cập để người dùng có thể lấy nó khi họ muốn và cách họ cần. Sao chép lượng lớn dữ liệu làm tăng thêm thách thức.

Phân tích dữ liệu hiệu quả là một thách thức lớn khác. Nhiều cơ quan sử dụng các công cụ thương mại để giúp họ lọc qua hàng núi dữ liệu, phát hiện xu hướng có thể giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các nhà quản lý CNTT liên bang tin rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ đô la trong khi cũng hoàn thành mục tiêu nhiệm vụ.).

Các công cụ phân tích Big Data được phát triển tùy chỉnh cũng đang cho phép các cơ quan giải quyết nhu cầu phân tích dữ liệu của họ. Ví dụ, Nhóm Phân tích Dữ liệu Tính toán của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã cung cấp hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của mình cho các cơ quan khác. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra một liên kết có thể cảnh báo bác sĩ về bệnh phình động mạch chủ trước khi nó xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho những công việc đơn giản hơn, như lọc qua hồ sơ để kết nối ứng viên với quản lý tuyển dụng.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại địa điểm yêu cầu, dành cho các chuyên gia CNTT và quản lý kinh doanh ở trình độ trung cấp, mong muốn hiểu về tiềm năng của IoT (Internet of Things) và tính toán biên trong việc thúc đẩy hiệu suất, xử lý dữ liệu thời gian thực, và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và tính toán biên cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng cho IoT và tính toán biên trong ngành sản xuất, logistics và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc tính toán biên và điện toán đám mây cũng như các kịch bản triển khai.
• Triển khai giải pháp tính toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định thời gian thực.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các lập trình viên trung cấp, kiến trúc sư hệ thống và các chuyên gia ngành công nghiệp muốn sử dụng Edge AI để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và phân tích thông minh trong các ứng dụng IoT.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị edge cho các ứng dụng IoT.
• Thực hiện xử lý dữ liệu và quyết định thời gian thực trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và các phương pháp tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Hệ thống nhúng là những hệ thống tính toán được thiết kế để thực hiện các chức năng chuyên biệt trong các hệ thống lớn hơn. IoT (Internet of Things) là mạng lưới các thiết bị vật lý có gắn cảm biến và phần mềm, có khả năng giao tiếp và trao đổi dữ liệu qua internet.

Khóa học này do giáo viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những chuyên viên kỹ thuật mới vào nghề muốn hiểu và áp dụng các nguyên lý của hệ thống nhúng và IoT sử dụng ngôn ngữ C và kiến trúc vi điều khiển.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ về kiến trúc và các thành phần của hệ thống nhúng.
• Viết và biên dịch mã C để tương tác với phần cứng nhúng.
• Làm việc với các thiết bị ngoại vi của vi điều khiển như bộ đếm thời gian và ADCs (Chuyển đổi từ tín hiệu analog sang số).
• Hiểu cách hệ thống nhúng đóng góp vào kiến trúc IoT.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Internet of Things (IoT) là một cơ sở hạ tầng mạng kết nối các đối tượng vật lý và ứng dụng phần mềm không dây, cho phép chúng giao tiếp với nhau và trao đổi dữ liệu thông qua giao tiếp mạng, điện toán đám mây và thu thập dữ liệu. C là một ngôn ngữ lập trình đa năng được khuyến nghị cho IoT do tính phổ biến và lợi ích của lập trình cấp thấp.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách lập trình các giải pháp IoT bằng C.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình NetBeans để lập trình các hệ thống IoT bằng C
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc IoT
• Tìm hiểu lợi ích của việc sử dụng C trong lập trình các hệ thống IoT
• Xây dựng, kiểm tra, triển khai và khắc phục sự cố cho một hệ thống IoT bằng C

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Internet of Things (IoT) là một cơ sở hạ tầng mạng kết nối các đối tượng vật lý và ứng dụng phần mềm không dây, cho phép chúng giao tiếp với nhau và trao đổi dữ liệu thông qua giao tiếp mạng, điện toán đám mây và thu thập dữ liệu. Java là một ngôn ngữ đa năng được biết đến với khả năng "viết một lần, chạy ở bất kỳ đâu". Java được khuyến nghị sử dụng cho IoT nhờ tính di động và hiệu quả của nó.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách lập trình các giải pháp IoT với Java.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các công cụ và khung (Eclipse Open IoT Stack) để lập trình hệ thống IoT với Java
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc IoT
• Sử dụng Eclipse Open IoT Stack cho Java để kết nối và quản lý các thiết bị trong một giải pháp IoT
• Xây dựng, kiểm tra và triển khai một hệ thống IoT bằng Java

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Thiết bị kết nối đang làm thay đổi nhiều ngành kinh doanh, ngành điện không phải là ngoại lệ. Các công ty điện lực hiện đang đối mặt với bốn thách thức từ sự phát triển của IoT

1. Máy móc, bộ điều khiển, HMI, các hệ thống SCADA ngày càng được kết nối đám mây bởi các nhà cung cấp hứa hẹn cung cấp nhiều phân tích và thông tin qua dữ liệu của họ cho việc bảo trì dự đoán và ngăn ngừa. Tuy nhiên, chính sách cách ly của các tài sản quan trọng có nghĩa là những tính năng IoT mới từ các nhà cung cấp máy móc/bộ điều khiển không thể được sử dụng bởi các công ty điện lực.
2. Với chi phí năng lượng mặt trời và gió giảm dần, các công ty điện lực sẽ sớm thấy doanh thu từ việc sản xuất điện giảm. Để bù đắp cho sự mất mát về doanh thu từ sản xuất điện, công ty phải tích cực theo đuổi các lĩnh vực doanh thu mới như quản lý năng lượng tại nhà dưới dạng dịch vụ, lưu trữ năng lượng dưới dạng dịch vụ, cung cấp dịch vụ lưới điện cho sạc xe điện (EV), dịch vụ lưới điện cho giao dịch ngang hàng (P2P) giữa các ngôi nhà, ngôi nhà và hệ thống vi lưới, hệ thống vi lưới với nhau, hệ thống vi lưới với pin, ngôi nhà với pin, v.v. Tất cả những điều này cần phải được hỗ trợ thông qua công tơ thông minh, lưới điện thông minh và giao dịch an toàn chỉ có thể thực hiện được thông qua DLT (công nghệ sổ cái phân tán) như IOTA. Ngoài ra, các công ty điện lực đang tìm cách cung cấp một số dịch vụ thành phố thông minh cho cơ quan quản lý thành phố.
3. Đối với hạ tầng quan trọng như đập, ICOLD (Ủy ban Quốc tế về các đập lớn) muốn theo dõi tình trạng sức khỏe cấu trúc (SHM) của đập theo thời gian thực để có thể thông báo kịp thời về bất kỳ mối nguy hiểm nào có thể dẫn đến sự sụp đổ của đập, đá hoặc hầm, giúp di dời người dân có thể bị ảnh hưởng.
4. Một lĩnh vực doanh thu mới nổi khác là sạc EV tại bãi đỗ xe - IoT có thể hỗ trợ như thế nào cho việc sạc thông minh và bãi đỗ xe thông minh?

Trong ba năm qua, kỹ thuật IoT đã chứng kiến những thay đổi lớn chủ yếu do Microsoft, Google và Amazon dẫn đầu. Những công ty khổng lồ này đã đầu tư hàng tỷ đô la để phát triển các nền tảng IoT dễ quản lý và an toàn hơn. Ngoài ra, IoT edge đã thu được nhiều động lực trong cả nghiên cứu và triển khai, là phương tiện duy nhất cho việc thực hiện IoT một cách thực tế. 5G hứa hẹn sẽ chuyển đổi ngành kinh doanh IoT. Điều này đã dẫn đến một loạt lớn các lĩnh vực nghiên cứu mới về IoT. Đây là lý do tại sao đối với bất kỳ kỹ sư nào đang hoạt động, điều cần thiết tuyệt đối là phải hiểu về các nền tảng IoT được phát triển cho các nhà cung cấp chính như AWS, Google và đặc biệt là Microsoft.

Tuy nhiên, không có nền tảng nào trong số trên cung cấp giải pháp toàn diện hoặc đầy đủ cho một hệ thống IoT có thể mở rộng. Chỉ riêng để triển khai công tơ thông minh cho hàng triệu ngôi nhà, cần thêm công nghệ để bảo mật công tơ thông minh, mạng radio, công nghệ quản lý IoT và nhiều dịch vụ bảo mật khác. Chiến lược, giá cả và bảo mật của bất kỳ việc triển khai IoT nào cũng phải tối ưu và chấp nhận được. Với kiến thức đa ngành như vậy, hầu như không thể cho bất kỳ công ty nào có đội ngũ đáp ứng tất cả các yêu cầu.

Khóa học này là một nỗ lực khiêm tốn để giáo dục các nhà ra quyết định quan trọng, các nhà phát triển và các chuyên gia bảo mật về những thách thức, rủi ro và cách thực hiện IoT cho doanh nghiệp điện lực thế hệ tiếp theo của họ.

Ngoài ra, với việc triển khai có thể mở rộng, việc quản lý dịch vụ IoT cho hàng nghìn cảm biến và kết nối đang trở thành một môn kỹ thuật nghiên cứu riêng biệt. Lĩnh vực này, chính thức được gọi là dịch vụ IoT được quản lý, đang chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng vì các thách thức của IoT có thể mở rộng lớn hơn nhiều so với việc xây dựng chúng. Điều này bao gồm bảo mật cập nhật firmware/phan mem từ xa, quản lý hiệu chuẩn cảm biến và hệ thống, tự chẩn đoán bất kỳ vấn đề kết nối nào, xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố API, theo dõi tình trạng phần cứng và dịch vụ của hệ thống phân tán, v.v.

Mục tiêu khóa học

Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu các lựa chọn công nghệ mới nổi, nền tảng và trường hợp thực tế về việc triển khai IoT trong Công ty Điện lực - Công tơ thông minh, Xe điện thông minh, SHM (theo dõi sức khỏe cấu trúc), Chẩn đoán chất lượng điện và Hợp đồng thông minh. Giới thiệu cơ bản về tất cả các yếu tố của IoT: Cơ khí, nền tảng điện tử/cảm biến, giao thức không dây và có dây, tích hợp di động với điện tử, tích hợp di động với doanh nghiệp, phân tích dữ liệu và ứng dụng mặt phẳng điều khiển.

1. Công nghệ IoT: Thiết bị, Gateway, Edge, Cloud Edge, Đám mây công cộng, Cơ sở dữ liệu IoT, Ứng dụng Web & Di động cho IoT, IoT tập trung vs IoT phân tán
2. Hệ sinh thái IoT cho doanh nghiệp, quản lý thiết bị của bên thứ ba, quản lý rủi ro của toàn bộ hệ sinh thái IoT
3. Giao thức không dây M2M cho IoT- WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Khi và ở đâu nên sử dụng công nghệ nào
4. Cơ bản về Gateway IoT- Rủi ro, quản lý và hệ sinh thái
5. Ứng dụng di động/máy tính để bàn/web - cho đăng ký, thu thập dữ liệu và kiểm soát –Các nền tảng thu thập dữ liệu M2M có sẵn cho IoT—AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Các vấn đề bảo mật và giải pháp cho IoT- Đánh giá bảo mật của tất cả các công nghệ stack
7. Nền tảng IoT doanh nghiệp như Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Công tơ thông minh, Giao thức Smart Grid Mở (OSGP), Tiêu chuẩn ANSI C 2.18, Tiêu chuẩn NIST cho HAN (Mạng Khu vực Nhà), Liên minh Home Plug Powerline, Tiêu chuẩn Bảo mật cho Công tơ thông minh- IEC 62056
9. Công nghệ sổ cái phân tán (DLT) như Blockchain, HyperLedger và DAG (Đồ thị hướng không chu trình) cho hợp đồng thông minh, giao dịch P2P, sạc xe điện thông minh
10. IoT cho hạ tầng quan trọng như Đập, Biến áp, Trạm biến áp, Dây dẫn cao thế

Chương trình đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm vào các kỹ sư viễn thông và chuyên gia thực địa ở mức độ cơ bản đến trung cấp, những người muốn sử dụng các phương pháp triển khai có cấu trúc và các thực hành tốt nhất của ngành để lắp đặt, giám sát, tích hợp, và quản lý mạng không dây đa nhà cung cấp từ 2G đến 5G trong môi trường của nhà mạng và doanh nghiệp.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Lắp đặt và cấu hình các hệ thống BTS đa nhà cung cấp (Huawei, ZTE, Ericsson) từ 2G đến 5G.
• Giám sát các hoạt động triển khai trạm và điều phối các đội ngũ RF, truyền dẫn, điện, dân dụng, và mạng lõi trong quá trình tích hợp.
• Chuẩn bị các trạm viễn thông cho ATP (Quy trình Kiểm tra Chấp nhận) và quản lý các quy trình chuyển giao của nhà mạng.
• Giám sát các KPI không dây và quản lý hoạt động mạng theo cụm và khu vực trong các cấu trúc báo cáo kỹ thuật và kinh doanh.