hong-kong現場物联网 (IoT)培訓

這個面向高級 IoT 開發人員和希望使用 n8n 自動化 IoT 流程和創建創新解決方案的智能家居愛好者的講師主導的現場培訓位於hong-kong（在線或現場）。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 為 IoT 工作流自動化設置和配置 n8n。
• 使用 n8n 節點和連接器集成 IoT 設備和平台。
• 實現自定義工作流程以自動化 IoT 任務和流程。
• 在 n8n 工作流程中使用 MQTT 和 REST API 等 IoT 協議。
• 監控、排除故障和優化 IoT 自動化工作流程。

6G 是下一代無線通信標準，將透過超高速連線、先進感測及整合式 AI 功能，徹底改變物聯網生態系統。

本課程為講師授課的線上或線下培訓，旨在幫助高階學員理解並善用 6G 技術與物聯網應用之間的融合趨勢。

完成課程後，學員將能夠：

• 解釋 6G 的核心技術概念。
• 評估 6G 將如何重塑物聯網設備的通信與架構。
• 評估各產業中由 6G 驅動的物聯網應用案例。
• 制定策略，將 6G 功能整合至現有的物聯網解決方案中。

課程形式

• 結合專家討論的概念導向講座。
• 設計用於強化核心工程原則的實務練習。
• 在引導式環境中進行基於案例的探索與情境分析。

課程客製化選項

• 如需符合貴機構技術路線圖的客製化培訓，請與我們聯繫以進行安排。

這種講師指導的現場培訓在 hong-kong（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。

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。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級物聯網開發者、嵌入式工程師和AI從業者，旨在幫助他們實現TinyML在預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網項目搭建TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實現預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，提高功耗和內存使用效率。

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。

本次培訓的目的是解釋5G網絡是什麼，以及它對智能技術的影響。我們將向您展示這些技術關係（5G/物聯網）的優缺點，並向您展示網絡的發展方向，這些方向從一開始就致力於智能世界。

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。

在這個由 <lo> 講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何在設置、配置、監控和排除 Nginx 故障處理各種形式的 HTTP/TCP 流量時最大限度地提高 Nginx 的性能。涵蓋的主題包括如何配置 Nginx 中最重要的參數、操作系統和虛擬機以獲得 Nginx 中的最大值。