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 học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhắm đến các quản lý kinh doanh muốn tìm hiểu thông tin quan trọng cần thiết để đưa ra quyết định về việc áp dụng 5G. Khóa học này không phải là một khóa học kỹ thuật mà là một khóa học về tư duy chiến lược cần thiết để chuẩn bị cho sự xuất hiện của 5G. Nội dung kỹ thuật và ngành công nghiệp sẽ được điều chỉnh theo đối tượng.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định cơ hội mà 5G mang lại cho tổ chức.
• Nhận diện rủi ro mà 5G gây ra cho kinh doanh và ngành công nghiệp.
• Hiểu rõ và phân biệt các công nghệ và tiêu chuẩn cơ bản của 5G.
• Hiểu vai trò của 5G trong sự phát triển tiếp theo của AI và IoT.
• Lãnh đạo các dự án liên quan đến 5G dẫn đến cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng và hiệu quả hoạt động.
• Khởi xướng chiến lược để áp dụng sản phẩm và dịch vụ 5G trong tổ chức cũng như bên ngoài đối tác tổ chức.

khóa đào tạo trực tiếp bởi giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia cấp trung muốn hiểu và đánh giá hành vi, phạm vi và triển khai của mạng 5G trong môi trường kỹ thuật.

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

• Phân tích hành vi của mạng 5G trong các môi trường đã được nhóm lại.
• Hiểu về môi trường tần số vô tuyến (RF) cụ thể cho công nghệ 5G.
• Đánh giá các trường hợp thực tế của việc triển khai 5G từ các quốc gia khác.
• Đánh giá khả năng và hạn chế về phạm vi phủ sóng của 5G.
• Giải thích và phân tích các thông số chất lượng mạng của 5G trên mức độ kỹ thuật.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhằm vào các kỹ sư muốn hiểu rõ về các thành phần kiến trúc tạo nên 5G để bắt đầu triển khai giải pháp của riêng họ trên nền tảng mạng mới cách mạng này.

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

• Học các nguyên tắc cơ bản của 5G.
• Hiểu kiến trúc và tiêu chuẩn của 5G.
• Thực hiện ảo hóa chức năng mạng và phân lát mạng.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam do giảng viên hướng dẫn nhằm vào các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng muốn nắm bắt thông tin quan trọng cần thiết để đưa ra quyết định về việc tiếp nhận 5G. Khóa học này không phải là một khóa học kỹ thuật mà là khóa học về tư duy chiến lược cần thiết để chuẩn bị cho những tác động sắp tới của 5G lên chuỗi cung ứng. Nội dung kỹ thuật và ngành công nghiệp sẽ được điều chỉnh phù hợp với khán giả.

Bằng cách kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định các cơ hội mà 5G mang lại cho quản lý chuỗi cung ứng.
• Nhận diện rủi ro mà 5G đặt ra cho chuỗi cung ứng.
• Hiểu và phân biệt các công nghệ và tiêu chuẩn cơ bản của 5G.
• Hiểu vai trò của 5G trong việc cải thiện theo dõi, giám sát và tự động hóa sản phẩm.
• Lãnh đạo các sáng kiến 5G dẫn đến cải tiến dịch vụ khách hàng và hiệu quả hoạt động trong chuỗi cung ứng.
• Khởi xướng một chiến lược để tiếp nhận các sản phẩm và dịch vụ 5G trong chuỗi cung ứng.

Các tiến bộ công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức hoạt động kinh doanh trong nhiều ngành, bao gồm chính phủ. Tốc độ tạo ra dữ liệu và lưu trữ số hóa của cơ quan chính phủ đang gia tăng nhờ sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến thông minh và thiết bị, giải pháp điện toán đám mây, và cổng thông tin hướng đến người dân. Khi lượng thông tin số hóa mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và xử lý thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ mới để thu thập, tìm kiếm, khám phá và phân tích dữ liệu không cấu trúc đang giúp các tổ chức có cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu của họ. Thị trường chính phủ đang ở điểm chuyển mình, nhận ra rằng thông tin là tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không có 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 một cách thành công, họ đang đặt nền tảng để tương quan các phụ thuộc giữa các sự kiện, 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 đột phá nhất:

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

IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp IT sẽ đạt 5 nghìn tỷ USD, tăng khoảng 1.7 nghìn tỷ USD so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ nền tảng thứ ba. Dài hạn, những công nghệ này sẽ là công cụ then chốt để đối phó với sự phức tạp của lượng thông tin số hóa ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mô hình được tiết lộ từ việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu — liên quan và không liên quan, có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhưng để hoàn thành những nhiệm vụ này cần nhiều hơn chỉ là tích lũy một lượng lớn dữ liệu. “Việc hiểu được lượng lớn Big Data đòi hỏi các công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các luồng thông tin đa dạng và phong phú,” 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 kiếm những công nghệ này khi họ thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu USD để tận dụng tối đa sự nở rộ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Các thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như sự hứa hẹn của nó là khích lệ. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách luôn eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải tối thiểu hóa giá cả lưu trữ theo megabyte và giữ dữ liệu dễ truy cập để người dùng có thể lấy nó khi họ muốn và như cách họ cần. Sao lưu lượng lớn dữ liệu tăng thêm thách thức.

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

Các công cụ Big Data được phát triển tùy chỉnh cũng đang giúp 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 đưa hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của họ cho các cơ quan khác sử dụng. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra một liên kết có thể cảnh báo bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các tác vụ bình thường hơn, như lọc qua sơ yếu lý lịch để kết nối ứng viên với quản lý tuyển dụng.

Insurtech (hay còn gọi là Bảo hiểm Số) đề cập đến sự hội tụ của bảo hiểm + các công nghệ mới. Trong lĩnh vực Insurtech, các "công ty bảo hiểm số" áp dụng các đổi mới công nghệ vào mô hình kinh doanh và vận hành của họ để giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao tính linh hoạt của hoạt động.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu rõ các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để mang lại sự chuyển đổi số trong tổ chức của họ và trong toàn ngành. Khóa đào tạo dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn, đồng thời thực hiện các bước đầu tiên trong việc xây dựng chiến lược Insurtech.

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

• Thảo luận về Insurtech và tất cả các thành phần của nó một cách thông minh và có hệ thống
• Xác định và làm rõ vai trò của từng công nghệ chính trong Insurtech.
• Soạn thảo một chiến lược tổng thể để triển khai Insurtech trong tổ chức của họ

Đối tượng

• Các công ty bảo hiểm
• Các nhà công nghệ trong ngành bảo hiểm
• Các bên liên quan trong lĩnh vực bảo hiểm
• Các chuyên gia tư vấn và nhà phân tích kinh doanh

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và các hoạt động nhóm nghiên cứu điển hình

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.

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.

Không giống như các công nghệ khác, IoT phức tạp hơn nhiều, bao gồm hầu hết mọi nhánh của kỹ thuật cốt lõi - Cơ khí, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics và Mobile. Đối với mỗi lớp kỹ thuật của nó, có những khía cạnh về kinh tế, tiêu chuẩn, quy định và tình trạng hiện tại đang phát triển. Đây là lần đầu tiên, một khóa học khiêm tốn được cung cấp để bao quát tất cả các khía cạnh quan trọng của Kỹ thuật IoT.

Tóm tắt

Một chương trình đào tạo nâng cao bao gồm tình trạng hiện tại của Internet of Things.

Cắt ngang nhiều lĩnh vực công nghệ để phát triển nhận thức về một hệ thống IoT và các thành phần của nó, cũng như cách nó có thể giúp các doanh nghiệp và tổ chức.

Trình diễn trực tiếp các ứng dụng IoT mẫu để giới thiệu các triển khai IoT thực tế trên các lĩnh vực công nghiệp khác nhau như IoT Công nghiệp, Thành phố thông minh, Bán lẻ, Du lịch & Vận tải và các trường hợp sử dụng xung quanh các thiết bị & đồ vật kết nối.

Đối tượng mục tiêu

Những người quản lý chịu trách nhiệm về các quy trình kinh doanh và vận hành trong tổ chức của họ và muốn biết cách khai thác IoT để làm cho hệ thống và quy trình của họ hiệu quả hơn.

Các doanh nhân và nhà đầu tư đang tìm kiếm để xây dựng các dự án mới và muốn phát triển sự hiểu biết tốt hơn về bối cảnh công nghệ IoT để xem cách họ có thể tận dụng nó một cách hiệu quả.

Các ước tính về giá trị thị trường của Internet of Things hoặc IoT là rất lớn, vì theo định nghĩa, IoT là một lớp thiết bị, cảm biến và sức mạnh tính toán tích hợp và lan tỏa bao phủ toàn bộ các ngành công nghiệp tiêu dùng, doanh nghiệp-doanh nghiệp và chính phủ. IoT sẽ chiếm một số lượng kết nối ngày càng lớn: 1,9 tỷ thiết bị ngày nay và 9 tỷ vào năm 2018. Năm đó, nó sẽ gần bằng số lượng điện thoại thông minh, TV thông minh, máy tính bảng, máy tính đeo và PC kết hợp.

Trong không gian tiêu dùng, nhiều sản phẩm và dịch vụ đã vượt qua ranh giới vào IoT, bao gồm thiết bị gia dụng và nhà bếp, bãi đậu xe, RFID, sản phẩm chiếu sáng và sưởi ấm, cũng như một số ứng dụng trong Internet Công nghiệp.

Tuy nhiên, các công nghệ cơ bản của IoT không có gì mới vì thông tin liên lạc M2M đã tồn tại kể từ khi Internet ra đời. Nhưng điều đã thay đổi trong vài năm qua là sự xuất hiện của một số công nghệ không dây giá rẻ kết hợp với sự thích ứng rộng rãi của điện thoại thông minh và máy tính bảng trong mọi gia đình. Sự tăng trưởng bùng nổ của các thiết bị di động dẫn đến nhu cầu hiện tại của IoT.

Do những cơ hội không giới hạn trong kinh doanh IoT, một số lượng lớn các doanh nhân vừa và nhỏ đã tham gia vào cuộc chạy đua vàng IoT. Ngoài ra, do sự xuất hiện của các thiết bị điện tử nguồn mở và nền tảng IoT, chi phí phát triển hệ thống IoT và quản lý sản xuất quy mô lớn của nó ngày càng phải chăng. Các chủ sở hữu sản phẩm điện tử hiện có đang phải chịu áp lực để tích hợp thiết bị của họ với Internet hoặc ứng dụng di động.

Chương trình đào tạo này dành cho việc đánh giá công nghệ và kinh doanh của một ngành công nghiệp mới nổi để những người đam mê/doanh nhân IoT có thể nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của công nghệ và kinh doanh IoT.

Mục tiêu khóa học

Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu các lựa chọn công nghệ mới nổi, nền tảng và các nghiên cứu điển hình về triển khai IoT trong tự động hóa gia đình & thành phố (nhà thông minh và thành phố thông minh), Internet Công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, Govt., Di động Cellular và các lĩnh vực khác.

Giới thiệu cơ bản về tất cả các yếu tố của IoT - Cơ khí, Electronics/nền tảng cảm biến, giao thức không dây và có dây, tích hợp di động với Electronics, tích hợp di động với doanh nghiệp, phân tích dữ liệu và mặt phẳng điều khiển tổng thể.

Giao thức không dây M2M cho IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Nên sử dụng giao thức nào khi nào và ở đâu?

Ứng dụng di động/máy tính để bàn/web - để đăng ký, thu thập dữ liệu và điều khiển – Nền tảng thu thập dữ liệu M2M có sẵn cho IoT - Xively, Omega và NovoTech, v.v.

Các vấn đề bảo mật và giải pháp bảo mật cho IoT.

Nền tảng điện tử nguồn mở/thương mại cho IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC, v.v.

Nền tảng đám mây doanh nghiệp nguồn mở/thương mại cho ứng dụng AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IOT cloud ngoài các đám mây IoT nhỏ khác.

Nghiên cứu về kinh doanh và công nghệ của một số thiết bị IoT phổ biến như tự động hóa gia đình, báo khói, xe cộ, quân sự, chăm sóc sức khỏe tại nhà, v.v.

Machine-to-Machine (M2M) đề cập đến việc liên lạc tự động trực tiếp giữa các thiết bị cơ khí hoặc điện tử được kết nối mạng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ tìm hiểu về nhiều khía cạnh khác nhau của NB-IoT (còn được gọi là LTE Cat NB1) khi họ phát triển và triển khai một ứng dụng dựa trên NB-IoT mẫu.

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

• Xác định các thành phần khác nhau của NB-IoT và cách chúng kết hợp với nhau để tạo thành một hệ sinh thái.
• Hiểu và giải thích các tính năng bảo mật được tích hợp trong các thiết bị NB-IoT.
• Phát triển một ứng dụng đơn giản để theo dõi các thiết bị NB-IoT.

ThingsBoard là một nền tảng IoT mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý thiết bị, thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho giải pháp IoT của bạn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tích hợp ThingsBoard vào các giải pháp IoT của họ.

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

• Cài đặt và cấu hình ThingsBoard
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các tính năng và kiến trúc ThingsBoard
• Xây dựng các ứng dụng IoT với ThingsBoard
• Tích hợp ThingsBoard với Kafka để định tuyến dữ liệu thiết bị đo từ xa
• Tích hợp ThingsBoard với Apache Spark để tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị

Đối tượng

• Kỹ sư phần mềm
• Kỹ sư phần cứng
• Nhà phát triển

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.