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

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。

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。

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。