Formation 6G et IoT

Cette formation a pour but d'expliquer ce qu'est le réseau 5G et l'impact qu'il a sur les technologies intelligentes. Je souhaite vous présenter les avantages et les inconvénients de ces relations technologiques (5G / IoT), ainsi que les orientations de développement du réseau, qui a été dédié dès le départ au monde intelligent.

La 6G et la périphérie intelligente est un cours prospectif qui explore l'intégration des technologies sans fil 6G avec l'informatique en périphérie, les écosystèmes de l'IoT et le traitement des données piloté par l'IA, afin de soutenir des infrastructures intelligentes, à faible latence et adaptatives.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux architectes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et concevoir des architectures distribuées de nouvelle génération tirant parti de la synergie entre la connectivité 6G et les systèmes de périphérie intelligente.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre comment la 6G transformera les architectures de l'informatique en périphérie et de l'IoT.
• Concevoir des systèmes distribués pour des opérations autonomes, à très faible latence et à haute bande passante.
• Intégrer l'IA et l'analyse de données en périphérie pour une prise de décision intelligente.
• Planifier des infrastructures de périphérie évolutives, sécurisées et résilientes, prêtes pour la 6G.
• Évaluer les modèles commerciaux et opérationnels rendus possibles par la convergence 6Périphérie.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Études de cas et exercices de conception d'architecture appliqués.
• Simulation pratique avec des outils de périphérie ou de conteneurisation en option.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Infrastructure et conception de réseau prêtes pour la 6G est un programme de formation spécialisé visant à préparer les réseaux existants de télécommunications et d'entreprise pour la prochaine génération de connectivité sans fil grâce à des pratiques architecturales et d'ingénierie avancées. Il couvre l'évolution du transport et de la fronthaul, les approches cloud-native et O-RAN, le calcul en périphérie et distribué, l'horodatage et la synchronisation, la disponibilité du spectre et des fréquences radio (RF), les opérations automatisées et natifs à l'IA, ainsi que des stratégies de migration pratiques pour les opérateurs et les entreprises.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en télécommunications et aux architectes réseau de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, optimiser et faire évoluer leur infrastructure actuelle 4G/5G afin de répondre aux exigences de performance, d'évolutivité et de fiabilité de la 6G.

À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Évaluer les lacunes actuelles de l'infrastructure réseau et la préparation pour l'évolution vers la 6G.
• Concevoir des architectures de transport et de fronthaul/backhaul adaptées à une latence ultra-faible et un débit élevé.
• Appliquer les principes cloud-native, l'intégration vRAN/O-RAN et le placement du calcul en périphérie pour les cas d'utilisation de la 6G.
• Planifier les mises à niveau d'horodatage, de synchronisation et de RF nécessaires pour les déploiements mmWave/THz et denses.
• Définir des stratégies de test, de validation et de surveillance opérationnelle pour garantir la performance et la fiabilité.
• Élaborer une feuille de route de migration par phases et d'investissement alignée sur les priorités commerciales et la gestion des risques.

Format du cours

• Conférences techniques et approfondissements architecturaux.
• Études de cas et ateliers de conception.
• Travaux pratiques avec des outils de simulation et de vérification.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux participants de niveau cadre qui souhaitent comprendre le paysage mondial de la 6G, évaluer son potentiel commercial et planifier des investissements stratégiques précoces.

À la fin de ce cours, les participants acquerront les connaissances nécessaires pour :

• Identifier les tendances émergentes du marché et les initiatives mondiales façonnant l'écosystème de la 6G.
• Comprendre les calendriers réglementaires et d'allocation du spectre liés à l'IMT-2030.
• Évaluer l'évolution du paysage des fournisseurs et les niveaux de maturité technologique.
• Élaborer une feuille de route pour les investissements précoces, les partenariats de recherche et les initiatives pilotes.

L'IA et les jumeaux numériques dans les réseaux 6G est un cours avancé et spécialisé qui explore comment la technologie du jumeau numérique et l'optimisation native à l'IA convergent pour modéliser, simuler et exploiter les infrastructures 6G de prochaine génération.

Cette formation en direct dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant appliquer des méthodologies de jumeau numérique et des techniques d'IA pour concevoir, valider et optimiser le comportement des réseaux 6G dans des environnements réalistes et reproductibles.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer le rôle et l'architecture des jumeaux numériques dans le cycle de vie des réseaux 6G.
• Construire et configurer des modèles de jumeaux numériques pour les composants RAN, de transport et de calcul en périphérie.
• Appliquer des méthodes d'IA/ML pour l'optimisation en boucle fermée, la détection d'anomalies et la maintenance prédictive des éléments de réseau.
• Intégrer des données de télémétrie en temps réel et de simulation pour permettre l'orchestration pilotée par les modèles et le contrôle basé sur les intentions.
• Concevoir des workflows de validation et de vérification à l'aide de co-simulation, d'émulation et de bancs d'essai à base de jumeaux numériques.

Format du cours

• Conférences techniques et plongées approfondies dans l'architecture.
• Travaux pratiques avec des simulateurs, des modèles de jumeaux numériques et des chaînes d'outils ML.
• Analyse d'études de cas et exercice d'intégration de mini-projet pratique.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Les avancées technologiques et l'augmentation massive des données transforment la façon dont les affaires sont menées dans de nombreux secteurs, y compris le gouvernement. La génération de données gouvernementales et les taux d'archivage numérique sont en hausse en raison de la croissance rapide des appareils mobiles et des applications, des capteurs et dispositifs intelligents, des solutions de cloud computing et des portails destinés aux citoyens. À mesure que l'information numérique s'étend et devient plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et la disposition des informations deviennent également plus complexes. De nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d'analyse aident les organisations à extraire des insights de leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un point de bascule, prenant conscience que l'information est un atout stratégique, et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser les informations structurées et non structurées pour mieux servir et répondre aux exigences de sa mission. Alors que les dirigeants gouvernementaux s'efforcent d'évoluer vers des organisations axées sur les données pour accomplir avec succès leur mission, ils jettent les bases pour corrélater les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et les informations.

Des solutions gouvernementales à haute valeur seront créées à partir d'un mashup des technologies les plus disruptives :

• Appareils mobiles et applications
• Services cloud
• Technologies et réseaux d'affaires sociaux
• Big Data et analyse

Le Big Data est l'une des solutions intelligentes pour les secteurs d'activité et permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en agissant sur des modèles révélés par l'analyse de grands volumes de données — liés ou non, structurés et non structurés.

Mais accomplir ces prouesses nécessite bien plus que simplement accumuler de grandes quantités de données. « Tirer le sens de ces volumes de Big Data nécessite des outils et technologies de pointe capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'information vastes et diversifiés », ont écrit Tom Kalil et Fen Zhao du Bureau de la Politique de Science et Technologie de la Maison Blanche dans un article sur le blog de l'OSTP.

La Maison Blanche a fait un pas vers l'aide des agences à trouver ces technologies lorsqu'elle a établi l'Initiative nationale de recherche et développement sur le Big Data en 2012. L'initiative comprenait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires pour l'analyser.

Les défis posés par le Big Data sont presque aussi ardues que sa promesse est encourageante. Le stockage efficace des données est l'un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés, donc les agences doivent minimiser le prix par mégaoctet du stockage et maintenir les données facilement accessibles pour que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le veulent et comme ils en ont besoin. La sauvegarde de grandes quantités de données intensifie le défi.

L'analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent de passer en revue les montagnes de données, repérant des tendances qui peuvent les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les dirigeants informatiques fédéraux pensent que le Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en accomplissant leurs objectifs de mission.).

Des outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de répondre au besoin d'analyser leurs données. Par exemple, le groupe d'analytics computationnels du Laboratoire national d'Oak Ridge a mis à disposition de autres agences son système d'analyse de données Piranha. Le système a aidé les chercheurs médicaux à trouver un lien qui peut alerter les médecins des anévrismes aortiques avant qu'ils ne surviennent. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que le tri des CV pour connecter les candidats à l'emploi avec les gestionnaires de recrutement.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique et aux gestionnaires d'entreprise de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre le potentiel de l'IoT et de l'informatique en périphérie pour favoriser l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IoT et de l'informatique en périphérie et leur rôle dans la transformation numérique.
• Identifier les cas d'utilisation de l'IoT et de l'informatique en périphérie dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et de l'énergie.
• Distinguer les architectures et les scénarios de déploiement de l'informatique en périphérie par rapport à ceux de l'informatique en nuage.
• Mettre en œuvre des solutions d'informatique en périphérie pour la maintenance prédictive et la prise de décision en temps réel.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'IA de bord pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et son application dans l'IoT.
• Configurer et mettre en place des environnements d'IA de bord pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils de bord pour des applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'IA de bord avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'IA de bord pour l'IoT.

Les systèmes embarqués sont des systèmes informatiques conçus spécifiquement pour exécuter des fonctions dédiées au sein de systèmes plus grands. L'IoT (Internet des objets) est un réseau d'appareils physiques interconnectés intégrés avec des capteurs et des logiciels qui communiquent et échangent des données via Internet.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques débutants qui souhaitent comprendre et appliquer les concepts des systèmes embarqués et de l'IoT en utilisant le langage C et des architectures de microcontrôleurs.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les composants des systèmes embarqués.
• Écrire et compiler du code C pour interagir avec le matériel embarqué.
• Travailler avec les périphériques des microcontrôleurs, tels que les minuteries et les convertisseurs analogiques-numériques (CAN).
• Comprendre comment les systèmes embarqués contribuent aux architectures de l'IoT.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Cette formation animée par un instructeur, en direct à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer l'apprentissage fédéré pour optimiser les solutions IoT et d'informatique en périphérie.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et l'informatique en périphérie.
• Implémenter des modèles d'apprentissage fédéré sur les appareils IoT pour le traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'informatique en périphérie.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes réseau dans les systèmes IoT.

La 6G représente le paradigme de réseau sans fil de nouvelle génération qui s'appuie sur les avancées de la 5G pour permettre une latence ultra-faible, un débit extrêmement élevé, une intelligence omniprésente et des capacités de détection intégrées, ouvrant la voie à de nouvelles catégories d'applications et de services.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre les fondements techniques, le paysage réglementaire et les impacts commerciaux stratégiques de la 6G pour l'élaboration de leurs plans et la prise de décisions.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer les concepts clés de la 6G et comment ils diffèrent de ceux de la 5G.
• Identifier les technologies clés qui rendent la 6G possible et leurs implications pratiques.
• Évaluer les cas d'utilisation à haute valeur ajoutée et les secteurs industriels que la 6G permettra.
• Comprendre les considérations liées au spectre, à la réglementation et aux politiques d'adoption de la 6G.
• Élaborer une stratégie de préparation à la 6G de haut niveau pour leur organisation.

Format du cours

• Conférences interactives accompagnées d'explications conceptuelles.
• Études de cas et exemples spécifiques à chaque secteur.
• Atelier de groupe pour développer un plan de préparation à la 6G pour l'organisation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs IoT avancés et aux passionnés de domotique qui souhaitent automatiser les processus IoT et concevoir des solutions innovantes à l'aide de n8n.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer n8n pour l'automatisation des flux de travail IoT.
• Intégrer des dispositifs et plateformes IoT à l'aide des nœuds et connecteurs de n8n.
• Mettre en œuvre des flux de travail personnalisés pour automatiser les tâches et processus IoT.
• Utiliser des protocoles IoT tels que MQTT et les API REST dans les flux de travail de n8n.
• Surveiller, dépanner et optimiser les flux de travail d'automatisation IoT.

Lors de cette formation pratique animée par un formateur en Canada, les participants apprendront à optimiser les performances de Nginx tout en configurant, surveillant et dépannant le logiciel pour gérer divers types de trafic HTTP et TCP. Les sujets abordés incluent la configuration des paramètres les plus importants dans Nginx, le système d'exploitation et une machine virtuelle afin de tirer le meilleur parti de Nginx.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, en Canada s’adresse aux développeurs IoT intermédiaires, ingénieurs en systèmes embarqués et praticiens de l’intelligence artificielle souhaitant implémenter TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d’anomalies et les applications de capteurs intelligents.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses applications dans l’IoT.
• Configurer un environnement de développement TinyML pour des projets IoT.
• Développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d’anomalies à l’aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de l’énergie et de la mémoire.