線上 物聯網（IoT） 培訓在 澳門

這項在 澳門（線上或線下）舉行的由講師指導的實時培訓，面向希望利用 n8n 自動化 IoT 流程並創建新方案的先進級 IoT 開發者和智能家居愛好者。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 為 IoT 工作流自動化和設置配置 n8n
• 使用 n8n 節點和連接器集成 IoT 設備和平台
• 實施定制工作流以自動化 IoT 任務和流程
• 在 n8n 工作流中使用 MQTT、REST APIs 等 IoT 協議
• 監控、排查及優化 IoT 自動化工作流程

6G 是新一代無線通信標準，旨在透過超高速連接、先進感測和整合人工智慧能力來革新物聯網生態系統。

這項由講師主導的實時培訓（線上或線下）面向進階參與者，協助他們理解並掌握 6G 技術與物聯網應用交匯處的新興趨勢。

完成本課程後，學員將具備以下能力：

• 闡述 6G 背後的核心理論概念。
• 評估 6G 將如何重塑物聯網設備的通信與架構。
• 分析各行業中基於 6G 的物聯網應用案例。
• 制定策略，將 6G 能力整合至現有物聯網解決方案中。

課程格式

• 結合專家討論的概念導向講座。
• 旨在強化核心工程原理的實作練習。
• 在引導環境下進行的案例探索與情境分析。

課程客製化選項

• 如需與貴組織技術路線圖契合的客製版培訓，請聯絡我們安排。

此為在[loc]（線上或線下）舉辦的講師主導現場教學，旨在幫助具備中級專業知識的專業人士將Federated Learning應用於優化物聯網與邊緣運算解決方案。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解Federated Learning在物聯網和邊緣計算中的原理與優勢。
• 在物聯網設備上實作Federated Learning模型，以進行去中心化的人工智慧處理。
• 降低延遲，並改善邊緣運算環境中的即時決策能力。
• 應對物聯網系統中資料隱私及網路限制相關的挑戰。

這項在 澳門（線上或線下）進行的由講師指導的實時培訓，旨在幫助中級開發人員、系統架構師和行業從業人員利用邊緣 AI 提升 IoT 應用的智能數據處理和分析能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解邊緣 AI 的基本原理及其在 IoT 中的應用。
• 為 IoT 設備設置和配置邊緣 AI 環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於 IoT 應用的 AI 模型。
• 在 IoT 系統中實施即時數據處理和決策。
• 將邊緣 AI 與各種 IoT 協議和平台整合。
• 應對邊緣 AI 用於 IoT 的道德考慮和最佳實踐。

此講師親自指導的線上或線下即時培訓（澳門）旨在幫助中階物聯網開發人員、嵌入式工程師和AI從業者，實施TinyML以用於預測性維護、異常檢測和智慧感測器應用。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基本原理及其在物聯網中的應用。
• 為物聯網專案建立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實施預測性維護和異常檢測。
• 最佳化TinyML模型，以提高能源效率和記憶體利用率。

這項於 澳門 (線上或線下) 舉辦的由講師主導的實作培訓，針對希望了解如何利用物聯網與邊緣運算實現高效能、即時處理和創新的中階 IT 專業人員及業務經理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解物聯網與邊緣運算的原理，及其在數位轉型中的角色。
• 識別製造、物流和能源領域中 IoT 與邊緣運算的應用場景。
• 區分邊緣運算與雲端運算架構及部署情境的差異。
• 實施邊緣運算解決方案，以支援預測性維護和即時決策。

嵌入式系統是為特定任務設計的專用計算系統，用於在更大的系統中執行專屬功能。物聯網（IoT）是由連網的物理裝置組成的網路，這些裝置內嵌感測器與軟體，可透過網際網路進行通訊並交換資料。

本課程由講師主導，提供線上或線下實作培訓，主要針對初階技術人員，協助他們學習並應用以C語言及微控制器架構為主的嵌入式系統與物聯網概念。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解嵌入式系統的架構與元件。
• 撰寫並編譯用於嵌入式硬體介面的C程式碼。
• 操作微控制器周邊設備，如計時器及類比數位轉換器（ADC）。
• 了解嵌入式系統如何貢獻於物聯網架構。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

本培訓旨在說明什麼是5G網絡，以及它對智能技術的影響。我們將展示這些技術關係（5G/物聯網）的優勢和劣勢，並展示該網絡的發展方向，因為它從一開始就致力於服務智能世界。

技術的進步和信息量的增加正在改變包括政府在內的許多行業的商業運營方式。由於移動設備和應用程序、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。隨著數字信息的擴展和變得更加複雜，信息管理、處理、存儲、安全和處置也變得更為複雜。新的捕獲、搜索、發現和分析工具正在幫助組織從非結構化數據中獲取見解。政府市場正處於臨界點，意識到信息是戰略資產，政府需要保護、利用並分析結構化和非結構化信息，以更好地服務並滿足任務需求。政府領導者在努力演變為數據驅動型組織以成功完成任務時，正在為相關事件、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破壞性的技術組合而成：

• 移動設備和應用程序
• 雲端服務
• 社交業務技術與網絡
• 大數據與分析

大數據是智能行業解決方案之一，它允許政府通過基於分析大量相關和非相關、結構化和非結構化數據所揭示的模式來採取行動，從而做出更好的決策。

但實現這些壯舉絕不僅僅是積累大量的數據。白宮科學和技術政策辦公室（OSTP）的 Tom Kalil 和 Fen Zhao 在 OSTP 博客的一篇帖子中寫道：「理解這些大數據量需要最先進的工具和技術，能夠從廣泛多樣的信息流中分析並提取有用的知識。」

當白宮於2012年設立國家大數據研發計劃時，它向幫助機構找到這些技術邁出了一步。該計劃包括超過2億美元的資金，以充分利用大數據的爆炸式增長及其分析所需的工具。

大數據帶來的挑戰幾乎與其鼓勵的潛力一樣令人望而生畏。高效存儲數據便是挑戰之一。預算始終緊迫，因此機構必須將每兆字節的存儲成本降至最低，並確保數據便於訪問，以便用戶在需要時以所需方式獲取數據。備份大量數據更增加了這一挑戰。

有效分析數據是另一個主要挑戰。許多機構採用商業工具，使它們能夠從海量數據中篩選出有助於提高效率的趨勢。（MeriTalk 近期的一項研究發現，聯邦 IT 主管認為大數據可能幫助機構節省超過5000億美元，同時實現任務目標。）

定製開發的大數據工具也允許機構解決分析其數據的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析小組已將其 Piranha 數據分析系統提供給其他機構使用。該系統已幫助醫學研究人員找到可以在動脈瘤發作前警示醫生的關聯。它也用於更常規的任務，例如篩選簡歷以將應聘者與招聘經理配對。

在 澳門 的現場導師主導培訓中，參與者將學習如何通過設置、配置、監控和排除 Nginx 以處理各種形式的 HTTP / TCP 流量來最大化 Nginx 的性能。涵蓋的主題包括如何配置 Nginx、操作系統和虛擬機器中最重要的參數，從而獲得最大價值。