Nginx Kurs za obuku

This instructor-led, live training in Srbija (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level system administrators and web developers who wish to use HTTP web servers to host and serve web applications using Nginx, Apache, and JBoss.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Nginx, Apache, and JBoss web servers on Linux.
• Compare and contrast the features and performance of different web servers.
• Use web server modules and plugins to extend the functionality and security of web servers.
• Use web server tools and techniques to monitor and troubleshoot web server issues.
• Use web server best practices and recommendations to optimize web server performance and security.

Cilj obuke je da se objasni šta je 5G mreža i kakav uticaj ima na pametne tehnologije. Želim da vam pokažem i prednosti i mane tih tehnoloških odnosa (5G / IoT) i da predstavim smernice razvoja mreže koja je, od samog početka, bila posvećena pametnom svetu.

Zagovlite se u inovativno polje edge computing-a kroz ovaj napredni kurs. Istražite sofisticirane arhitekture i suočite se sa izazovima integracije, pripremajući se da iskoristite pun potencijal edge computing-a u različitim biznis okruženjima. Razvijte stručnost u najnovijim alatima i metodologijama za implementaciju, upravljanje i optimizaciju rešenja za edge computing koja zadovoljavaju specifične industrijske potrebe.

Ovaj treninng pod vođstvom instruktora, koji se odvija uživo <lokalno> (online ili uživo na lokaciji), namenjen je IT profesionalcima srednjeg nivoa iskustva i poslovnim menadžerima koji žele da razumeju potencijal IoT-a i edge computinga za unapređenje efikasnosti, obradu podataka u realnom vremenu i inovacije u različitim industrijama.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• Razumeju principe IoT-a i edge computinga i njihovu ulogu u digitalnoj transformaciji.
• Identifikuju slučajeve primene IoT-a i edge computinga u sektorima proizvodnje, logistike i energije.
• Razlikuju arhitekturu i scenarije implementacije između edge i cloud computinga.
• Implementiraju rešenja za edge computing za prediktivno održavanje i donošenje odluka u realnom vremenu.

Spojite transformativnu snagu AI-a i agilnost edge računarstva u ovom sveobuhvatnom kursu. Naučite da implementirate AI modele direktno na edge uređajima, od razumevanja CNN arhitektura dovladavanja destilacije znanja i federiranog učenja. Ovaj praktični trening će vam pružiti veštine potrebne za optimizaciju performansi AI-a za obradu u realnom vremenu i donošenje odluka na ivici mreže.

Ova instruisana, uživa obuka u <lokalizaciji> (online ili uživo) namenjena je srednjerazvojničarima, arhitektama sistema i stručnjacima iz industrije koji žele da iskoriste Edge AI za unapređenje IoT aplikacija kroz inteligentnu obradu podataka i analitičke mogućnosti.

Kroz edukaciju, učesnici će steći sposobnost da:

• Razumeju temelje Edge AI i njegovu primenu u IoT-u.
• Podesi i konfigurisuju Edge AI okruženja za IoT uređaje.
• Razviju i objave AI modele na edge uređajima za IoT aplikacije.
• Implementišu obradu podataka i donošenje odluka u realnom vremenu u IoT sistemima.
• Integrišu Edge AI sa različitim IoT protokolima i platformama.
• Razmotre etička pitanja i najbolje prakse u Edge AI za IoT.

Izgradite čvrste temelje u projektovanju i upravljanju otpornom infrastrukturom za izračunavanje na rubu. Naučite o otvorenim hibridnim cloud infrastrukturnim, upravljanju opterećenjem između različitih cloud platformi i obezbeđivanju fleksibilnosti i redundanse. Ovaj trening pruža ključna znanja o stvaranju skalabilne i bezbedne infrastrukture koja podržava dinamične potrebe savremenih aplikacija pomoću izračunavanja na rubu.

Ova instruktorska, uživo obuka u Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je profesionalcima srednjeg nivoa koji žele da primene Federated Learning za optimizaciju IoT i edge računarskih rešenja.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći:

• Da razumeju principe i prednosti Federated Learninga u IoT i edge računarstvu.
• Da implementiraju modele Federated Learninga na IoT uređajima radi decentralizovane obrade veštačke inteligencije.
• Da smanje latenciju i poboljšaju donošenje odluka u realnom vremenu u edge okruženjima.
• Da reše izazove povezane sa privatnošću podataka i mrežnim ograničenjima u IoT sistemima.

Ova live obuka sa predavačem u Srbija (online ili licno) namenjena je sistem administratorima srednjeg nivoa, mrežnim inženjerima i DevOps profesionalcima koji žele efikasno da upravljuju ravnotežom opterećenja, proxy uslugama i optimizacijom saobraćaja koristeći HAProxy.

Po završetku ove obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju osnove ravnoteže opterećenja (load balancing) i proxy servera.
• Instaliraju, konfigurisu i optimizuju HAProxy za različite slučajeve upotrebe.
• Korišćene napredne funkcije kao što su ACL-i, manipulacija HTTP zaglavljima i logiranje za napredniju kontrolu.
• Prate i rešavaju probleme u radu HAProxy-a za maksimalne performanse i pouzdanost.

Ova obuka u uživo koja vodi predavač na lokaciji <> (online ili na lokaciji) namenjena je naprednim IoT developerima i entuzijastima pametnih domova koji žele da automatišu IoT procese i kreiraaju inovativna rešenja koristeći n8n.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će moći da:

• podele i konfigurisuju n8n za automatizaciju IoT tokova rada.
• integrišu IoT uređaje i platforme koristeći n8n nodove i konektore.
• primenjuju prilagođene tokove rada za automatizaciju IoT zadataka i procesa.
• koriste IoT protokole kao što su MQTT i REST API unutar n8n tokova rada.
• prate, rešavaju probleme i optimizuju tokove rada za IoT automatizaciju.

Ova obuka koju vodi instruktor u Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je IoT developerima srednjeg nivoa, embedded inženjerima i stručnjacima za veštačku inteligenciju koji žele da implementiraju TinyML za prediktivno održavanje, detekciju anomalija i pametne senzor aplikacije.

Koncem ove obuke, učesnici će moći:

• Da razumeju osnove TinyML-a i njegove primene u IoT-u.
• Da podele razvojno okruženje TinyML-a za IoT projekte.
• Da razviju i pokrenu ML modele na mikrokontrolerima niske potrošnje.
• Da implementiraju prediktivno održavanje i detekciju anomalija koristeći TinyML.
• Da optimizuju TinyML modele za efikasnu potrošnju energije i memorije.