6G và IoT Khóa Học Đào Tạo

6G và Cạnh Thông Minh là một khóa học hướng tới tương lai, khám phá sự tích hợp của công nghệ không dây 6G với tính toán cạnh, hệ sinh thái IoT và xử lý dữ liệu dựa trên AI để hỗ trợ các hạ tầng thông minh, độ trễ thấp và thích ứng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được nhắm đến các kiến trúc sư CNTT cấp trung mong muốn hiểu và thiết kế các kiến trúc phân tán thế hệ tiếp theo, tận dụng sự hợp tác của kết nối 6G và hệ thống cạnh thông minh.

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

• Hiểu cách 6G sẽ biến đổi tính toán cạnh và kiến trúc IoT.
• Thiết kế các hệ thống phân tán cho độ trễ cực thấp, băng thông cao và hoạt động tự chủ.
• Tích hợp AI và phân tích dữ liệu tại cạnh để ra quyết định thông minh.
• Lên kế hoạch cho các hạ tầng cạnh 6G-đẵn, an toàn và bền vững.
• Đánh giá các mô hình kinh doanh và vận hành được hỗ trợ bởi sự hội tụ của 6G và cạnh.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Trường hợp nghiên cứu và bài tập thiết kế kiến trúc áp dụng.
• Thực hành mô phỏng với các công cụ cạnh hoặc container tùy chọn.

Tùy chỉnh Khóa Học

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

Cơ sở hạ tầng và Thiết kế Mạng Đất 6G là một chương trình đào tạo chuyên sâu tập trung vào việc chuẩn bị mạng viễn thông hiện tại và các doanh nghiệp cho thế hệ tiếp theo của kết nối không dây thông qua các thực hành kiến trúc và kỹ thuật tiên tiến. Chương trình này bao gồm sự tiến hóa của mạng vận chuyển và tiền-haul, cách tiếp cận cloud-native và RAN mở, tính toán biên và phân tán, thời gian và đồng bộ hóa, khả năng sẵn sàng phổ tần và RF, tự động hóa và hoạt động AI-native, và các chiến lược di chuyển thực tế cho các nhà khai thác và doanh nghiệp.

Chương trình đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến các kỹ sư viễn thông và kiến trúc sư mạng ở mức trung cấp, những người muốn thiết kế, tối ưu hóa và phát triển cơ sở hạ tầng 4G/5G hiện tại của họ để đáp ứng yêu cầu về hiệu suất, khả năng mở rộng và độ tin cậy của 6G.

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

• Đánh giá các khoảng cách và mức độ sẵn sàng của cơ sở hạ tầng mạng hiện tại cho sự tiến hóa 6G.
• Thiết kế kiến trúc vận chuyển và tiền-haul/sau-haul phù hợp với độ trễ cực thấp và băng thông cao.
• Áp dụng các nguyên tắc cloud-native, vRAN/O-RAN tích hợp, và vị trí tính toán biên cho các trường hợp sử dụng 6G.
• Lên kế hoạch nâng cấp thời gian, đồng bộ hóa, và RF cần thiết cho mmWave/THz và triển khai dày đặc.
• Xác định các chiến lược kiểm thử, xác minh, và giám sát hoạt động để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy.
• Phát triển bản đồ lộ trình di chuyển theo giai đoạn và kế hoạch đầu tư phù hợp với ưu tiên kinh doanh và quản lý rủi ro.

Định dạng của Khóa học

• Các bài giảng kỹ thuật và phân tích sâu về kiến trúc.
• Các nghiên cứu điển hình và xưởng thiết kế.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các công cụ mô phỏng và xác minh.

Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà quản lý cấp cao mong muốn hiểu rõ tình hình 6G toàn cầu, đánh giá tiềm năng kinh doanh và lập kế hoạch đầu tư chiến lược sớm.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có được những thông tin cần thiết để:

• Xác định các xu hướng thị trường mới nổi và các sáng kiến toàn cầu đang hình thành hệ sinh thái 6G.
• Hiểu rõ các thời gian biểu quy định và phân bổ phổ tần liên quan đến IMT-2030.
• Đánh giá các nhà cung cấp đang phát triển và mức độ sẵn sàng công nghệ.
• Xây dựng lộ trình cho đầu tư sớm, đối tác nghiên cứu và các dự án thử nghiệm.

AI và Kỹ thuật Song sinh số hóa trong Mạng 6G là một khóa học chuyên sâu, chuyên ngành, khám phá cách công nghệ song sinh số hóa và tối ưu hóa bản địa AI hội tụ để mô hình hóa, mô phỏng và vận hành các cơ sở hạ tầng 6G thế hệ tiếp theo.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn áp dụng phương pháp song sinh số hóa và kỹ thuật AI để thiết kế, kiểm chứng và tối ưu hóa hành vi mạng 6G trong các môi trường thực tế, có thể tái tạo.

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

• Giải thích vai trò và kiến trúc của song sinh số hóa trong chu kỳ sống của mạng 6G.
• Xây dựng và cấu hình các mô hình song sinh số hóa cho các thành phần RAN, truyền dẫn, và tính toán tại rìa.
• Áp dụng phương pháp AI/ML để tối ưu hóa vòng lặp khép kín, phát hiện bất thường, và bảo trì dự đoán cho các thành phần mạng.
• Tích hợp dữ liệu telemetry thời gian thực và dữ liệu mô phỏng để hỗ trợ quản lý dựa trên mô hình và kiểm soát dựa trên ý định.
• Thiết kế các quy trình xác minh và kiểm chứng sử dụng đồng mô phỏng, mô phỏng, và môi trường thử nghiệm song sinh số hóa.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng kỹ thuật và phân tích sâu kiến trúc.
• Thực hành với mô phỏng, mô hình song sinh số hóa, và chuỗi công cụ ML.
• Đi qua các trường hợp nghiên cứu và bài tập tích hợp dự án thực tế nhỏ.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, 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.

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.

6G là mô hình mạng không dây thế hệ tiếp theo, dựa trên những tiến bộ của 5G để cung cấp độ trễ cực thấp, thông lượng cực cao, trí tuệ phổ biến và khả năng cảm nhận tích hợp cho các lớp ứng dụng và dịch vụ mới.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những chuyên gia có trình độ từ cơ bản đến trung cấp, mong muốn hiểu rõ về nền tảng kỹ thuật, cảnh quan quy định và tác động chiến lược của 6G cho việc lập kế hoạch và ra quyết định.

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

• Giải thích các khái niệm cơ bản của 6G và cách chúng khác biệt so với 5G.
• Xác định các công nghệ then chốt và ý nghĩa thực tế của chúng.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng giá trị cao và ngành dọc mà 6G sẽ hỗ trợ.
• Hiểu về các cân nhắc về phổ tần, quy định và chính sách cho việc triển khai 6G.
• Lập bản đồ sẵn sàng 6G cấp cao cho tổ chức của họ.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác với các hướng dẫn khái niệm.
• Các nghiên cứu điển hình và ví dụ cụ thể theo ngành.
• Workshop nhóm để phát triển bản phác thảo sẵn sàng 6G cho tổ chức.

Tùy chỉnh khóa học

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

Khác với các công nghệ khác, IoT phức tạp hơn nhiều, bao gồm hầu như mọi ngành kỹ thuật lõi - Cơ khí, Điện tử, Phần mềm nhúng, Mô-đun trung gian, Đám mây, Phân tích dữ liệu và Di động. Đối với mỗi lớp kỹ thuật của nó, có những khía cạnh về kinh tế, tiêu chuẩn, quy định và tình trạng phát triển hiện tại. Đây là lần đầu tiên, một khóa học vừa phải được cung cấp để bao quát tất cả những khía cạnh quan trọng này của Kỹ thuật IoT.

Tóm tắt

Chương trình đào tạo nâng cao bao gồm tình trạng hiện tại của công nghệ Internet of Things (IoT)

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

Chương trình demo trực tiếp các ứng dụng mô hình IoT để giới thiệu các triển khai thực tế của IoT trong các lĩnh vực ngành khác nhau, như IoT công nghiệp, Thành phố thông minh, Bán lẻ, Du lịch & Vận tải và các trường hợp sử dụng xung quanh thiết bị và vật kết nối.

Đối tượng mục tiêu

Các quản lý chịu trách nhiệm về quy trình kinh doanh và vận hành trong tổ chức của họ và muốn biết cách tận dụng IoT để làm cho hệ thống và quy trình của họ hiệu quả hơn.

Những người khởi nghiệp và nhà đầu tư đang tìm kiếm các dự án mới và muốn hiểu rõ hơn về cảnh quan công nghệ IoT để xem cách họ có thể tận dụng nó một cách hiệu quả.

Dự báo giá trị thị trường Internet of Things (IoT) là rất lớn, vì theo định nghĩa, IoT là một lớp tích hợp và phân tán của thiết bị, cảm biến và năng lực tính toán phủ lên toàn bộ các ngành tiêu dùng, doanh nghiệp-to-doanh nghiệp, và chính phủ. IoT sẽ chiếm một số lượng kết nối ngày càng lớn: 1,9 tỷ thiết bị hiện nay, và 9 tỷ vào năm 2018. Năm đó, nó sẽ tương đương với tổng số smartphone, smart TV, máy tính bảng, máy tính đeo tay và PC.

Trong không gian tiêu dùng, nhiều sản phẩm và dịch vụ đã chuyển sang IoT, bao gồm thiết bị nhà bếp và gia đình, đỗ xe, RFID, sản phẩm chiếu sáng và sưởi ấm, và một số ứng dụng trong Internet công nghiệp.

Tuy nhiên, các công nghệ cơ bản của IoT không phải là mới, vì giao tiếp M2M đã tồn tại từ khi ra đời của Internet. Tuy nhiên, những gì thay đổi trong vài năm gần đây là sự xuất hiện của nhiều công nghệ không dây giá rẻ cùng với việc áp dụng rộng rãi các điện thoại thông minh và máy tính bảng trong mọi gia đình. Sự phát triển bùng nổ của thiết bị di động đã dẫn đến nhu cầu hiện tại về IoT.

Vì cơ hội vô hạn trong kinh doanh IoT, một số lượng lớn các doanh nghiệp nhỏ và vừa đã tham gia vào cơn sốt vàng của IoT. Ngoài ra, sự xuất hiện của điện tử nguồn mở và nền tảng IoT đã làm cho chi phí phát triển hệ thống IoT và quản lý sản xuất quy mô lớn ngày càng rẻ. Các chủ sở hữu sản phẩm điện tử hiện tại đang gặp áp lực để tích hợp thiết bị của họ với Internet hoặc ứng dụng di động.

Khóa học này dành cho một bài đánh giá công nghệ và kinh doanh về ngành công nghiệp mới nổi, giúp những người yêu thích IoT/khởi nghiệp nắm bắt được các 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 trường hợp triển khai IoT trong tự động hóa nhà & thành phố (nhà thông minh và thành phố thông minh), Internet công nghiệp, y tế, chính phủ, Di động di động và các lĩnh vực khác.

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 đến điện tử, Tích hợp di động vào doanh nghiệp, Phân tích dữ liệu và Tổng thể mặt điều khiển.

Các giao thức M2M không dây cho IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Khi và nơi sử dụng chúng?

Ứng dụng di động/máy tính để bàn/web - 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 về bảo mật và các giải pháp bảo mật cho IoT

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

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

Các nghiên cứu về công nghệ và kinh doanh của một số thiết bị IoT phổ biến như tự động hóa nhà, báo cháy, phương tiện giao thông, quân sự, chăm sóc sức khỏe tại nhà, etc.

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.