5G und IoT Schulung

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsexperten auf mittlerem Niveau, AI-Ingenieure sowie IoT-Spezialisten, die herausfinden möchten, wie 5G-Netzwerke Edge-AI-Anwendungen beschleunigen können.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie sowie deren Auswirkungen auf Edge AI verstehen.
• KI-Modelle bereitzustellen, die speziell für Anwendungen mit geringer Latenz in 5G-Umgebungen optimiert sind.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mithilfe von Edge AI und 5G-Konnektivität zu implementieren.
• KI-Arbeitslasten so zu optimieren, dass sie auf Edge-Geräten effizient ausgeführt werden können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die das Verhalten, den Umfang sowie die Implementierung von 5G-Netzwerken in technischen Umgebungen verstehen und beurteilen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Das Verhalten von 5G-Netzwerken in klastenförmigen Umgebungen zu analysieren.
• Die für die 5G-Technologie spezifische Hochfrequenzumgebung zu verstehen.
• Reale Beispiele zur Implementierung von 5G in anderen Ländern zu bewerten.
• Die Leistungsfähigkeit und Grenzen der 5G-Abdeckung zu beurteilen.
• Qualitätsparameter von 5G-Netzwerken auf technischer Ebene zu interpretieren und zu analysieren.

Diese instructor-led-Schulung in Echtzeit in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte der Telekommunikationsbranche mit mittlerem Erfahrungslevel, die den gesamten Lebenszyklus von 5G-Netzwerken von Architektur und Entwurf über Bereitstellung bis hin zu Betrieb und Sicherheit verstehen möchten.

5G ist die fünfte Generation der Mobilfunktechnologie und ermöglicht höhere Geschwindigkeiten, geringere Latenz sowie zuverlässigere Verbindungen in zahlreichen Anwendungsbereichen.

Dieses praxisorientierte Training unter Leitung eines Instruktors (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte und technische Manager mittleren Niveaus, die sich mit den Grundlagen, der Architektur sowie den geschäftlichen Auswirkungen von 5G-Netzwerken vertraut machen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über das nötige Wissen und Können, um Folgendes zu bewältigen:

• Die wichtigsten Konzepte sowie die Entwicklung der 5G-Technologie zu verstehen.
• Die Hauptkomponenten und die Architektur von 5G-Netzwerken zu erkennen.
• Die Unterschiede zwischen 4G LTE und 5G hinsichtlich Leistung und Auslegung zu nennen.
• Relevante Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten von 5G in verschiedenen Branchen zu bewerten.
• Einsatzstrategien sowie regulatorische Aspekte der 5G-Implementierung zu analysieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Fallstudien sowie praxisbezogene Übungen.
• Praktische Erkundung der 5G-Netzwerkarchitektur anhand Live-Demonstrationen.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung

• Auf Wunsch kann der Kurs gezielt auf spezifische Branchenanwendungen oder regionale Gegebenheiten im Zusammenhang mit dem 5G-Ausbau ausgerichtet werden.

6G stellt den nächsten Generationstandard für drahtlose Kommunikation dar, der durch extrem schnelle Verbindungen, fortschrittliche Sensorik sowie integrierte KI-Funktionen die Entwicklung von IoT-Ökosystemen maßgeblich vorantreiben wird.

Dieses praxisnahe Training unter Leitung eines Dozenten (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf fortgeschrittenem Niveau, die verstehen möchten, wie 6G-Technologien und IoT-Anwendungen zusammenwirken.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Kursteilnehmer in der Lage sein:

• Die wesentlichen technischen Konzepte von 6G zu erklären.
• Zu bewerten, wie 6G die Kommunikation sowie Architektur von IoT-Geräten verändern wird.
• Die durch 6G möglichen Einsatzszenarien im IoT-Bereich in verschiedenen Branchen zu analysieren.
• Strategien zur Integration von 6G-Funktionen in bestehende IoT-Lösungen zu entwickeln.

Ablauf des Kurses

• Theoriebezogene Vorträge kombiniert mit fachlicher Diskussion durch Experten.
• Anwendungsübungen, die dazu dienen, zentrale ingenieurwissenschaftliche Prinzipien zu vertiefen.
• Fallstudien und Szenarioanalysen unter fachlicher Anleitung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Falls Sie eine auf Ihre Unternehmensziele und Technologiepläne zugeschnittene Version dieses Trainings wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um weitere Details zu besprechen.

In diesem fortgeschrittenen Kurs tauchen Sie tiefer in die Welt des Edge Computings ein. Erfahren Sie mehr über komplexe Architekturen und wie man Integrationsschwierigkeiten meistert, um das volle Potenzial dieser Technologie in verschiedenen Geschäftsumfeldern nutzen zu können. Mit diesem Kurs erwerben Sie fundierte Kenntnisse zu modernen Werkzeugen und Methoden, die für die Entwicklung, Verwaltung sowie Optimierung von Edge-Computing-Lösungen unerlässlich sind.

Fortschritte in der Technologie sowie die ständig wachsende Datenmenge verändern die Geschäftspraktiken in vielen Branchen – auch im öffentlichen Sektor. Durch den rasanten Ausbau mobiler Geräte, Anwendungen, intelligenter Sensoren, Cloud-Lösungen und Bürger-Portale steigt die Erzeugung sowie digitale Archivierung von Regierungsdaten kontinuierlich an. Mit der zunehmenden Komplexität digitaler Informationen wachsen auch die Herausforderungen in Bezug auf Informationsverwaltung, Verarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Handhabung. Neue Tools zur Erfassung, Suche, Identifikation und Analyse helfen Organisationen dabei, aus unstrukturierten Daten wertvolle Einblicke zu gewinnen. Der Regierungssektor befindet sich am Wendepunkt: Man erkennt zunehmend, dass Informationen ein strategischer Vermögenswert sind, den es zu schützen, gezielt zu nutzen und auszuwerten gilt – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten – um die gesetzten Ziele effektiv zu erreichen. Um datengestützte Organisationen aufzubauen, arbeiten Führungskräfte an der Abbildung von Abhängigkeiten zwischen Ereignissen, Personen, Prozessen und Informationen.

Hocheffiziente Regierungslösungen entstehen durch die Kombination innovativer Technologien:

• Mobile Geräte und Anwendungen
• Cloud-Dienste
• Soziale Geschäfts-Technologien sowie Netzwerke
• Big Data und Analysewerkzeuge

Big Data zählt zu den intelligenten Branchenlösungen – sie ermöglicht Regierungsbehörden datengestützte Entscheidungen, indem aus umfangreichen Datenmengen – strukturierten und unstrukturierten – Muster identifiziert werden.

Doch der Erfolg hängt nicht allein vom bloßen Sammeln massiver Datenvolumina ab. „Um diese Datenmengen sinnvoll auszuwerten, bedarf es hochentwickelter Tools und Technologien, die in der Lage sind, nützliches Wissen aus äußerst diversen Informationsströmen zu extrahieren“, schrieben Tom Kalil und Fen Zhao vom Office of Science and Technology Policy des Weißen Hauses in einem Blogbeitrag.

Als Schritt zur Unterstützung der Behörden bei der Auswahl geeigneter Technologien initiierte das Weiße Haus 2012 die National Big Data Research and Development Initiative, zu deren Mitteln mehr als 200 Millionen US-Dollar bereitgestellt wurden.

Die Herausforderungen im Umgang mit Big Data sind ebenso groß wie die damit verbundenen Chancen. Eine zentrale Aufgabe ist beispielsweise eine effiziente Datenspeicherung. Angesichts begrenzter Budgets müssen Behörden dabei den Speicherkosten pro Megabyte senken und gewährleisten, dass Daten jederzeit schnell verfügbar sind. Das regelmäßige Sichern riesiger Datenmengen erhöht diese Schwierigkeit noch weiter.

Ebenso komplex ist die effiziente Analyse solcher Daten. Viele Behörden setzen daher kommerzielle Werkzeuge ein, um aus riesigen Datensätzen aussagekräftige Trends zu erkennen und Prozesse zu optimieren. Eine Studie von MeriTalk zeigt: Bundes-IT-Verantwortliche glauben, dass Big Data den Regierungsbehörden dabei helfen könnte, mehr als 500 Milliarden US-Dollar einzusparen und gleichzeitig ihre Ziele zu erreichen.

Ebenso sind eigens entwickelte Big-Data-Werkzeuge hilfreich. So stellt beispielsweise die Computational Data Analytics Group am Oak Ridge National Laboratory ihr Analysesystem Piranha anderen Behörden zur Verfügung – es unterstützt Ärzte dabei, frühzeitig auf Gefahren durch Aortenaneurysmen zu achten. Gleichzeitig wird es für alltägliche Aufgaben genutzt, etwa um Lebensläufe mit passenden Stellenverantwortlichen zu verknüpfen.

Dieses live durchgeführte Training unter Anleitung eines Dozenten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte sowie Geschäftsführer auf mittlerem Niveau, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Steigerung der Effizienz, Echtzeit-Verarbeitung und Innovation in verschiedenen Wirtschaftsbereichen erkennen möchten.

Am Ende dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Kenntnisse:

• Sie begreifen die Grundlagen von IoT und Edge Computing sowie deren Bedeutung für die digitale Transformation.
• Sie erkennen konkrete Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien in der Produktion, Logistik und Energiewirtschaft.
• Sie können den Unterschied zwischen Edge-Computing- und Cloud-Computing-Architekturen sowie deren Einsatzszenarien erklären.
• Sie sind in der Lage, Lösungen basierend auf Edge Computing zu implementieren – etwa für vorausschauende Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

In diesem umfassenden Kurs vereinen Sie die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz mit der Schnelligkeit und Flexibilität des Edge-Computings. Erfahren Sie, wie man KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einsetzt – angefangen bei grundlegenden CNN-Strukturen bis hin zur meisterhaften Nutzung von Wissensdestillation sowie Federated Learning. Diese praxisnahe Schulung vermittelt Ihnen zudem Fähigkeiten, um KI-Anwendungen so zu optimieren, dass sie in Echtzeit Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen können.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, Systemarchitekten sowie Fachkräfte aus der Industrie, die Edge AI nutzen möchten, um ihre IoT-Anwendungen durch intelligente Datenverarbeitung und Analysefunktionen zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Edge AI sowie deren Anwendung im IoT-Bereich zu verstehen.
• Edge-AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für IoT-Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Eine Echtzeit-Verarbeitung von Daten sowie Entscheidungsfindung in IoT-Systemen umzusetzen.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen zu integrieren.
• Ethische Aspekte sowie bewährte Praktiken bei der Nutzung von Edge AI im IoT-Kontext zu berücksichtigen.

Erwerben Sie solide Kenntnisse bei der Planung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Sie lernen unter anderem offene Hybrid-Cloud-Systeme kennen, erfahren, wie Workloads über verschiedene Cloud-Umgebungen verteilt werden können, sowie welche Maßnahmen zur Flexibilität und Redundanz erforderlich sind. Dieser Lehrgang vermittelt wesentliches Wissen für den Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die optimal auf dynamische Bedürfnisse moderner Anwendungen zugeschnitten ist.

Eingebettete Systeme sind speziell entwickelte Rechensysteme, die dazu bestimmt sind, in größeren Systemen bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Das Internet der Dinge (IoT) umfasst ein Netzwerk aus miteinander verbundenen physischen Geräten, die über Sensoren und Software verfügen und mittels des Internets Daten austauschen können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an technische Fachkräfte mit geringen Vorkenntnissen, die das Verständnis und die praktische Anwendung eingebetteter Systeme sowie Konzepte des IoT mithilfe der Programmiersprache C und mikrocontrollerbasierter Architekturen erlangen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Architektur und Komponenten eingebetteter Systeme zu verstehen.
• C-Code zu schreiben und zu kompilieren, um mit eingebetteter Hardware zu interagieren.
• Mit Mikrocontroller-Peripheriegeräten wie Zeitgebern sowie Analog-Digital-Wandlern zu arbeiten.
• Zu erkennen, wie eingebettete Systeme zu den Architekturen des IoT beitragen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, können Sie uns gerne kontaktieren, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Federated Learning nutzen möchten, um IoT- und Edge-Computing-Lösungen zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie Vorteile von Federated Learning im Kontext von IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Federated Learning-Modelle auf IoT-Geräten einzusetzen, um dezentrale KI-Verarbeitung zu realisieren.
• Latenzen zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen zu meistern.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IoT-Entwickler sowie Enthusiasten im Bereich intelligenter Haushalte, die Prozesse in der Welt des Internets der Dinge automatisieren und innovative Lösungen mithilfe von n8n entwickeln möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• n8n für die Automatisierung von IoT-Workflows einzurichten und zu konfigurieren.
• IoT-Geräte sowie -Plattformen mithilfe von n8n-Knoten und Konnektoren zu integrieren.
• Eigene Workflows zu entwickeln, um IoT-Aufgaben und -Prozesse automatisch auszuführen.
• Protokolle wie MQTT sowie REST-APIs in n8n-Workflows einzusetzen.
• Ihre IoT-Automatisierungsworkflows zu überwachen, zu optimieren und Fehler zu beheben.

Diese live-geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsingenieure und Fachkräfte im Feld mit grundlegenden bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die strukturierte Implementierungsmethoden und branchenübliche Best Practices nutzen möchten, um drahtlose Netzwerke von 2G bis 5G erfolgreich zu installieren, zu überwachen, zu integrieren und in Betreiber- und Enterprise-Umgebungen zu verwalten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Multi-Vendor-BTS-Systeme (Huawei, ZTE, Ericsson) von 2G bis 5G zu installieren und zu konfigurieren.
• Standortimplementierungsaktivitäten zu überwachen und RF-, Übertragungs-, Stromversorgungs-, Bau- und Kernnetzteams während der Integration zu koordinieren.
• Telekommunikationsstandorte für die ATP (Abnahmetestverfahren) vorzubereiten und Betreiber-Übergabeprozesse zu verwalten.
> Drahtlose KPIs zu überwachen und Cluster-basierte sowie Regionen-bezogene Netzwerkbetriebsaufgaben innerhalb kommerzieller und technischer Berichtsstrukturen zu steuern.