5G與物聯網培訓

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級電信專業人員、AI工程師和物聯網專家，旨在探討5G網絡如何加速邊緣AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解5G技術的基礎知識及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用優化的AI模型。
• 利用邊緣AI和5G連接實現即時決策系統。
• 優化AI工作負載，提升邊緣設備的性能。

本課程由講師主導，在香港提供線上或線下培訓，面向希望瞭解5G關鍵信息的業務經理，以便做出關於5G採用的重要決策。本課程並非技術課程，而是關於爲5G到來做好準備的戰略思考。技術內容和行業內容將根據受衆進行調整。

培訓結束後，學員將能夠：

• 識別5G爲組織帶來的機遇。
• 識別5G對業務和行業構成的風險。
• 理解並區分5G背後的不同技術和標準。
• 理解5G在AI和IoT進一步發展中的作用。
• 領導5G計劃，以改善客戶服務和運營效率。
• 啓動在組織內部及外部合作伙伴組織中採用5G產品和服務的戰略。

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向希望理解和評估5G網絡在技術環境中的行爲、範圍及實施的中級專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 分析5G網絡在集羣環境中的行爲。
• 理解5G技術特定的射頻環境。
• 評估其他國家5G實施的實際案例。
• 評估5G覆蓋能力及限制。
• 從技術層面解釋和分析5G網絡質量參數。

本課程由講師主導，在香港提供線上或線下培訓，面向希望瞭解5G架構組件的工程師，以便在這一突破性的新網絡上開始實施自己的解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 學習5G的基礎知識。
• 理解5G架構和標準。
• 執行網絡功能虛擬化和網絡切片。

5G是第五代移動網絡技術，能夠在廣泛的應用中實現更快的速度、更低的延遲和更可靠的連接。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級IT專業人員和技術經理，旨在幫助他們理解5G網絡的基礎知識、架構及其對業務的影響。

完成本培訓後，參與者將掌握以下知識和技能：

• 理解5G技術的關鍵概念及其發展歷程。
• 識別5G網絡的主要組件和架構。
• 比較4G LTE與5G在性能和設計上的差異。
• 評估5G在各行業的應用場景。
• 分析5G部署策略及監管考量。

課程形式

• 互動講座與小組討論。
• 案例研究與基於場景的練習。
• 通過即時演示探索5G網絡架構。

課程定製選項

• 可根據需求定製課程內容，專注於特定行業應用或區域5G部署背景。

技術進步和信息量的增加正在改變許多行業的業務模式，包括政府機構。由於移動設備和應用、智能傳感器和設備、雲計算解決方案以及面向公民的門戶的快速增長，政府數據生成和數字存檔率正在上升。隨着數字信息的擴展和複雜化，信息管理、處理、存儲、安全和處置也變得更加複雜。新的捕獲、搜索、發現和分析工具正在幫助組織從其非結構化數據中獲得洞察。政府市場正處於一個轉折點，意識到信息是一種戰略資產，政府需要保護、利用和分析結構化和非結構化信息，以更好地服務和滿足任務需求。隨着政府領導者努力發展數據驅動的組織以成功完成任務，他們正在爲跨事件、人員、流程和信息的依賴關係奠定基礎。

高價值的政府解決方案將由最具顛覆性的技術組合而成：

• 移動設備和應用
• 雲服務
• 社交商業技術和網絡
• 大數據和分析

大數據是智能行業解決方案之一，它使政府能夠通過分析大量數據（相關和不相關、結構化和非結構化）揭示的模式來做出更好的決策。

但實現這些成就遠不止簡單地積累大量數據。白宮科技政策辦公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客的一篇文章中寫道：“理解這些大數據量需要尖端工具和技術，能夠從大量和多樣化的信息流中分析和提取有用的知識。”

白宮在2012年設立了國家大數據研究與開發計劃，朝着幫助機構找到這些技術邁出了一步。該計劃包括超過2億美元，以充分利用大數據的爆炸式增長及其分析工具。

大數據帶來的挑戰幾乎與其承諾一樣令人望而生畏。高效存儲數據是這些挑戰之一。預算總是緊張的，因此機構必須最大限度地降低每兆字節的存儲成本，並確保數據易於訪問，以便用戶能夠在需要時獲取數據。備份大量數據進一步加劇了這一挑戰。

有效分析數據是另一個主要挑戰。許多機構採用商業工具，使他們能夠篩選大量數據，發現有助於提高運營效率的趨勢。（MeriTalk最近的一項研究發現，聯邦IT高管認爲大數據可以幫助機構節省超過5000億美元，同時還能實現任務目標。）

定製開發的大數據工具也允許機構滿足分析數據的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析組已將其Piranha數據分析系統提供給其他機構。該系統幫助醫學研究人員找到了一種可以在主動脈瘤發作前提醒醫生的鏈接。它還用於更平凡的任務，例如篩選簡歷以將求職者與招聘經理聯繫起來。

Insurtech（又名數字保險）是指保險 + 新技術的融合。在 Insurtech 領域，“數字保險公司”將技術創新應用於其業務和運營模式，以降低成本、改善客戶體驗並提高運營敏捷性。

在這種講師指導的培訓中，參與者將瞭解在其組織和整個行業內實現數字化轉型所需的技術、方法和思維方式。該培訓 針對需要獲得全域理解、打破炒作和行話並邁出建立 Insurtech 戰略第一步的經理。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 智慧、系統地討論 Insurtech 及其所有組成部分
• 識別並揭開 Insurtech 中每項關鍵技術的作用的神秘面紗。
• 起草在組織內實施 Insurtech 的總體策略

觀眾

• 保險公司
• 保險行業的技術人員
• 保險利益相關者
• 顧問和業務分析師

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和案例研究小組活動

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級IT專業人士和業務經理，旨在幫助他們瞭解物聯網和邊緣計算在提高效率、實現即時處理和推動各行業創新方面的潛力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣計算的原理及其在數字化轉型中的作用。
• 識別物聯網和邊緣計算在製造、物流和能源領域的應用場景。
• 區分邊緣計算與雲計算的架構及部署場景。
• 實施邊緣計算解決方案，用於預測性維護和即時決策。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

這種由 香港 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Edge Computing 來分散數據管理以獲得更快性能的產品經理和開發人員，利用位於源網路上的智能設備。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Edge Computing 的基本概念和優勢。
• 確定可以應用 Edge Computing 的用例和示例。
• 設計和構建 Edge Computing 解決方案，以加快數據處理速度並降低運營成本。

這種講師指導的現場培訓在 香港（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

與其他技術不同，物聯網（IoT）更爲複雜，涵蓋了幾乎所有核心工程領域——機械、電子、固件、中間件、雲、分析和移動。對於每個工程層，都有經濟、標準、法規和技術發展現狀的方面。這是首次推出一個涵蓋物聯網工程所有關鍵方面的課程。

概述

一個高級培訓項目，涵蓋物聯網的最新技術現狀

跨越多個技術領域，以增強對物聯網系統及其組件的認識，並瞭解它如何幫助企業和組織。

通過模型物聯網應用的現場演示，展示不同行業領域的實際物聯網部署，如工業物聯網、智慧城市、零售、旅行與交通，以及圍繞連接設備和物品的用例

目標受衆

負責各自組織內業務和運營流程的管理者，他們希望瞭解如何利用物聯網使其系統和流程更高效。

希望建立新業務的創業者和投資者，他們希望更好地瞭解物聯網技術格局，以瞭解如何有效利用它。

物聯網或IoT的市場價值估計非常巨大，因爲從定義上講，物聯網是一個集成和分散的設備、傳感器和計算能力層，覆蓋整個消費者、企業對企業以及政府行業。物聯網將佔據越來越多的連接：目前有19億臺設備，到2018年將達到90億臺。那一年，它將大致等於智能手機、智能電視、平板電腦、可穿戴計算機和PC的總和。

在消費者領域，許多產品和服務已經進入物聯網，包括廚房和家用電器、停車、RFID、照明和供暖產品，以及工業互聯網中的許多應用。

然而，物聯網的底層技術並不是新事物，因爲M2M通信自互聯網誕生以來就存在。然而，過去幾年發生變化的是，隨着智能手機和平板電腦在每個家庭中的廣泛應用，許多低成本的無線技術湧現出來。移動設備的爆炸性增長導致了當前對物聯網的需求。

由於物聯網業務的無限機會，大量中小型創業者加入了物聯網淘金熱。同時，由於開源電子和物聯網平臺的出現，物聯網系統的開發成本以及後續的大規模生產管理變得越來越可承受。現有的電子產品所有者正面臨着將其設備與互聯網或移動app集成的壓力。

本培訓旨在對新興行業進行技術和業務回顧，以便物聯網愛好者/創業者能夠掌握物聯網技術和業務的基礎知識。

課程目標

課程的主要目標是介紹新興的技術選項、平臺和物聯網在家庭和城市自動化（智能家居和城市）、工業互聯網、醫療保健、政府、移動蜂窩和其他領域的實施案例。

物聯網所有元素的基本介紹——機械、電子/傳感器平臺、無線和有線協議、移動與電子集成、移動與企業集成、數據分析和總控制平面

物聯網的M2M無線協議——WiFi、Zigbee/Zwave、Bluetooth、ANT+：何時何地使用哪一種？

移動/桌面/Web app——用於註冊、數據採集和控制——可用的M2M數據採集平臺——Xively、Omega和NovoTech等。

物聯網的安全問題和安全解決方案

開源/商業電子平臺——Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPC等

開源/商業企業雲平臺——AWS-IoT apps、Azure-IOT、Watson-IOT雲以及其他次要的物聯網雲

一些常見物聯網設備的業務和技術研究，如家庭自動化、煙霧報警器、車輛、軍事、家庭健康等。

機器對機器（M2M）是指聯網的機械或電子設備之間的直接自動通信。

在這個由講師指導的 香港 現場培訓中，參與者將在開發和部署基於樣本 NB-IoT 的應用程式時瞭解 NB-IoT （也稱為 LTE Cat NB1）的各個方面。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 確定 NB-IoT 的不同組成部分，以及如何組合在一起形成一個生態系統。
• 了解並解釋 NB-IoT 設備中內置的安全功能。
• 開發一個簡單的應用程式來跟蹤 NB-IoT 個設備。

ThingsBoard 是一個開源IoT平臺，可為您的IoT解決方案提供設備管理、資料收集、處理和可視化。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何將 ThingsBoard 集成到他們的物聯網解決方案中。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝與設定ThingsBoard
• 瞭解 ThingsBoard 功能和體系結構的基礎知識
• 使用 ThingsBoard 構建IoT應用程式
• 將 ThingsBoard 與 Kafka 集成，用於遙測設備數據路由
• 將 ThingsBoard 與 Apache Spark 集成，以便從多個設備進行數據聚合

觀眾

• 軟體工程師
• 硬體工程師
• 開發人員

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。