6Gとインテリジェントエッジのトレーニングコース

6Gは、超高速接続、高度なセンシング機能、統合されたAI機能を特徴とする次世代の無線通信規格であり、IoTエコシステムの変革に位置づけられています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6G技術とIoTアプリケーションの新興交差点を理解し、活用することを目指す上級レベルの参加者を対象としています。

このコースを修了することで、学習者は以下の能力を得ることができます：

• 6Gの核心的な技術的概念を説明する。
• 6GがIoTデバイスの通信とアーキテクチャをどのように再定義するか評価する。
• 業界横断的な6G対応のIoTユースケースを評価する。
• 既存のIoTソリューションに6G機能を統合するための戦略を立てられるようになる。

コース形式

• コンセプトに焦点を当てた講義と専門家によるディスカッションの組み合わせ。
• 主要なエンジニアリング原理を強化するための実践的な演習。
• ケースベースの探求とシナリオ分析を行うガイデッド環境。

コースカスタマイズオプション

• 組織のテクノロジー・ロードマップに合わせたカスタマイズされたバージョンについては、ご連絡ください。

6G-Readyインフラストラクチャとネットワーク設計は、次世代の無線接続に向けた高度なアーキテクチャおよびエンジニアリング手法により既存の通信キャリアや企業ネットワークを準備するための専門的な研修プログラムです。このコースでは、トランスポーツとフロントホールの進化、クラウドネイティブとオープンRANアプローチ、エッジおよび分散コンピューティング、タイミングと同期、スペクトラムとRF準備、自動化とAIネイティブ運用、オペレーターや企業向けの実践的な移行戦略について学びます。

この講師主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）は、4G/5Gインフラストラクチャを6Gのパフォーマンス、スケーラビリティ、および信頼性要件に合わせて設計し、最適化し、進化させたい中級レベルの通信エンジニアやネットワークアーキテクトを対象としています。

このコースを修了した参加者は以下ができます：

• 現行のネットワークインフラストラクチャのギャップと6Gへの進化に向けた準備度を評価します。
• 超低遅延と高スループットに適したトランスポーツおよびフロントホール/バックホールアーキテクチャを設計します。
• 6Gユースケース向けのクラウドネイティブ原則、vRAN/O-RAN統合、エッジコンピューティング配置を適用します。
• mmWave/THzおよび高密度デプロイメントに必要なタイミング、同期、RFアップグレードの計画を行います。
• パフォーマンスと信頼性を確保するためのテスト、検証、運用監視戦略を定義します。
• 事業優先順位とリスク管理に合わせたフェーズ別の移行および投資ロードマップを開発します。

コースの形式

• 技術講義とアーキテクチャの深堀り。
• ケーススタディと設計ワークショップ。
• シミュレーションおよび検証ツールを使用したハンズオン実習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ化を希望する場合は、ご連絡ください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6Gのグローバルな動向を理解し、そのビジネスポテンシャルを評価し、早期の戦略的投資を計画したい上級レベルの参加者向けです。

このコースの終了時には、以下の洞察を得ることができます：

• 6Gエコシステムを形成する新興市場動向と世界的なイニシアチブを特定します。
• IMT-2030に関連する規制と周波数割当てのタイムラインを理解します。
• 進化するベンダーランドスケープと技術成熟度レベルを評価します。
• 早期投資、研究パートナーシップ、および試験プロジェクトのロードマップを開発します。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、最新のエッジAIの進歩を習得し、AIモデルのエッジ展開を最適化し、さまざまな業界での専門的な応用を探求することを目指す上級レベルのAI実践者、研究者、および開発者向けです（オンラインまたはオンサイト）。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIモデルの開発と最適化に関する高度なテクニックを探究する。
• エッジデバイスでのAIモデルの展開に向けた最先端の戦略を実装する。
• 高度なエッジAIアプリケーションに使用される専門的なツールとフレームワークを利用する。
• エッジAIソリューションのパフォーマンスと効率を最適化する。
• 革新的なユースケースとエッジAIの新規トレンドを探求する。
• エッジAI展開における高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項に対処する。

6GネットワークにおけるAIとデジタルツインは、高度で専門的なコースであり、デジタルツイン技術とAIネイティブ最適化がどのように融合して、次世代の6Gインフラストラクチャをモデリング、シミュレーション、および操作するかを探究します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、デジタルツイン手法とAI技術を適用して、現実的で再現可能な環境における6Gネットワークの動作を設計、検証、最適化することを目指す上級レベルの専門家向けです。

このトレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• 6Gネットワークのライフサイクルにおけるデジタルツインの役割とアーキテクチャを説明する。
• RAN、トランスポート、エッジコンピューティングコンポーネント用のデジタルツインモデルを構築および設定する。
• クローズドループ最適化、異常検知、予測メンテナンスのためのAI/ML方法を適用する。
• リアルタイムのテレメトリデータとシミュレーションデータを統合して、モデル駆動型オーケストレーションと意図ベース制御を実現する。
• 共同シミュレーション、エミュレーション、デジタルツインテストベッドを使用した検証および確認ワークフローを設計する。

コースの形式

• 技術的な講義とアーキテクチャの詳細解説。
• シミュレータ、ツインモデル、MLツールチェーンを使用した手動ラボ。
• ケーススタディの解説と実践的なミニプロジェクト統合演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの原理とその利点を理解する。
• エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
• AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
• エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
• 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのロボット工学エンジニア、自動車開発者、AI研究者のために設計されています。エッジAIを活用して革新的な自律システムソリューションを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 自律システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイスでのリアルタイム処理のためにAIモデルを開発・導入する。
• 自動車、ドローン、ロボット工学におけるエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して制御システムを設計・最適化する。
• 自律AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対応する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されており、エッジAIの概念から実践的な実装まで、セットアップと展開を含む包括的な理解を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• エッジAIの基本概念を理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• エッジAIモデルを開発、訓練、最適化する。
• エッジAIアプリケーションを展開および管理する。
• 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する。
• エッジAIの実装における倫理的考慮事項とベストプラクティスに対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
• ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
• 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの都市計画者、土木技術者、およびスマートシティプロジェクトマネージャーを対象としており、エッジAIを活用してスマートシティイニシアチブを推進したい方々向けです。

本トレーニングの終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• エッジAIがスマートシティインフラストラクチャに果たす役割を理解する。
• 交通管理と監視のためのエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAI技術を使用して都市のリソースを最適化する。
• 既存のスマートシティシステムにエッジAIを統合する。
• スマートシティ展開における倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。

本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
• TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
• 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
• モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
• TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。

6Gは、5Gの進歩を基盤として超低遅延、極めて高いスループット、広範な知能化、統合されたセンシング機能を持つ次世代の無線ネットワーキングパラダイムです。これにより、新しい種類のアプリケーションとサービスが可能になります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6Gの技術的基礎、規制環境、および戦略的なビジネス影響を理解したい初級から中堅レベルの専門家向けです。このトレーニングでは、計画と意思決定に必要な知識を提供します。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能になります：

• 6Gの核心的な概念と5Gとの違いを説明する。
• 主要なイネーブリングテクノロジーとその実用的影響を特定する。
• 6Gが可能にする高価値のユースケースと業界領域を評価する。
• 6G導入に向けたスペクトラム、規制、政策に関する考慮事項を理解する。
• 自社の組織における6G準備度ロードマップを起草する。

コース形式

• 概念的な解説を含む対話型の講義。
• ケーススタディと業界特有の事例。
• 組織の6G準備度アウトラインを開発するグループワークショップ。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
• エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのサイバーセキュリティ専門家、システム管理者、AI倫理研究者を対象としています。これらの参加者は、エッジAIソリューションを安全かつ倫理的に展開することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIにおけるセキュリティとプライバシーの課題を理解する。
• エッジデバイスとデータの保護に関する最善の実践を実装する。
• エッジAI展開におけるセキュリティリスク軽減戦略を開発する。
• 倫理的考慮事項に対処し、規制への準拠を確保する。
• エッジAIアプリケーションのセキュリティ評価と監査を行う。