Курс за обучение по Въведение в IoT с Arduino

Целта на обучението е да обясни каква е 5G мрежата и какво въздействие има върху умните технологии. Искам да покажа каквото и двете предимства, така и недостатъците на тези технологични взаимоотношения (5G / IoT) и да покажа посоките за развитие на мрежата, която - от самото начало - беше предназначена за умния свят.

6G е следващото поколение безжичен стандарт за комуникации, предназначаващ се да преобразува IoT екосистемите чрез свръхбърза свързаност, продвинати датчици и интегрирани ИИ възможности.

Това управляемо от инструктор обучение (онлайн или на място) е насочено към участници на продвинат ниво, които искат да разберат и да използват настъпващото пресичане между 6G технологии и IoT приложения.

Чрез завършването на този курс, участващите ще си придобият уменията да:

• Обясняват основните технически концепции зад 6G.
• Оценяват как 6G ще преобразува комуникацията и архитектурата на IoT устройства.
• Оценват 6G-омогнати IoT сценарии в различни индустрии.
• Подготвят стратегии за интегриране на 6G функционалности в съществуващи IoT решения.

Формат на курса

• Представяне на концепции, комбинирано с експертно обсъждане.
• Приложени упражнения, разработени да подкрепят ключовите инженерни принципи.
• Изучаване на случаи и анализ на сценарии в насочена среда.

Опции за персонализация на курса

• За адаптираните версии на това обучение, съобразени с технологичния план на вашата организация, моля, свържете се с нас за подредба.

В този курс с инструктор, провеждан на живо в България, участниците ще научат как да програмират Arduino с помощта на напреднали техники, докато преминават през създаването на просто устройство за сигнализация с сензори.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат как работи Arduino.
• Дълбоко се залекнат в основните компоненти и функционалности на Arduino.
• Програмират Arduino без използване на Arduino IDE.

В този курс с инструктор, провеждан в България, участниците ще научат как да програмират Arduino за реално използване, например за управление на светлини, мотори и сензори за откриване на движение. Курсът предполага използване на реални хардуерни компоненти в жива лабораторна среда (не софтуерно симулиран хардуер).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Програмирайте Arduino за управление на светлини, мотори и други устройства.
• Разбирайте архитектурата на Arduino, включително входовете и свързвачите за добавени устройства.
• Добавяйте трети странични компоненти като LCD, акселерометри, гироскопи и GPS тракери, за да разширите функционалността на Arduino.
• Разбирайте различни опции за езици за програмиране, от C до претаскване и пускане на езици.
• Тествайте, отстранявайте грешки и разпространявайте Arduino за решение на реални проблеми.

Постижените напредък в технологиите и увеличаващото се количество информация променят начина, по който бизнесът се провежда в много индустрии, включително държавата. Темпото на генерирането и цифров архивирането на данни в държавните структури расте поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, умни сензори и устройства, облачни изчислителни решения и порталите за граждани. С увеличаването на цифровата информация, управлението, обработката, съхраняването, сигурността и разпределянето стават по-сложни. Новите инструменти за забележаване, търсене, откриване и анализ помагат на организацията да извлича сведения от неструктурираната й информация. Пазарът на държавата е в точка на преразorks, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив, и държавата трябва да защитава, използва и анализира както структурираните, така и неструктурираните данни, за да посрещне по-ефективно мисиите си. Докато държавните ръководители стремят да създадат организации, подкрепени от данни, те подготвят основата за връзките между събитията, хората, процесите и информацията.

Високостойностните държавни решения ще бъдат създадени чрез комбинирането на най-преразorksите технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облачни услуги
• Технологии за бизнес в социалните мрежи и бизнес-съобщества
• Big Data и анализ

Big Data е едно от интелигентните решения за индустрията и позволява на държавата да взема по-добри решения, действайки на основата на модели, обявени чрез анализ на големи обеми данни — свързани или неразделно, структурирани или неструктурирани.

Но постигането на тези успехи изисква много повече от просто събиране на гигантски количества данни. „Забележаването на тези обеми Big Data изисква високотехнологично програмно и хардърворе, които могат да анализират и извличат полезна информация от огромни и разнородни потоци данни“, написаха Том Калил и Фен Жао от Белия дом — Офис на науката и технологията в публикация в блога на OSTP.

Белият дом предприе крачка за помощ при откриването на тези технологии, като установи Националния инициативен план за разработка и изследвания в областта Big Data през 2012 г. Инициативата включваше над 200 милиона долара за максимизиране на експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализ.

Изпитваните предизвикателства от Big Data са почти толкова смели, колкото обещанията му са поощрващи. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че държавните агенции трябва да минимизират цената за съхранение на данни по мегабайт и да запазят данните под лесен достъп, така че потребителите могат да ги получават в нужния момент и формат. Резервно копирането на гигантски количества данни увеличава предизвикателството.

Ефективният анализ на данните е друг голям предизвик. Много агенции използват комерсиални инструменти, които им позволяват да премахнат горите от данни, откривайки тенденции, които могат да ги помогнат да работят по-ефективно. (Недавно проведен опит на MeriTalk показа, че федералните ръководители за ИТ мислят, че Big Data може да помага на агенциите да спестят над 500 милиарда долара, като същевременно изпълняват задачи по мисията си.).

Потребността за анализ на данните води и до разработването на специализирани инструменти за Big Data. Например, Групата за компютърни данни и анализа на Националната лаборатория „Ок Ридж“ направила системата си за анализ на данни Piranha налична за други агенции. Системата помогнала на медицините изследователи да открият връзка, която може да предупреди лекарите за аневризми на бедената артерия преди техното появяване. Тя се използва и за повседневни задачи, като преминаването през резюмета за свързване на кандидатите за работни места с управляващите лица.

В този обучаващ, жив упражнения, участниците ще научат как да построят робот с използването на компоненти Arduino и език Arduino (C/C++).

По завършване на това обучение, участниците ще могат да:

• Построяват и управляват роботична система, която включва как софтуерни, така и хардуерни компоненти
• Разбиращ ключовите концепции, използвани в роботичните технологии
• Монтират мотори, сензори и микроконтролери в работещ робот
• Проектират механичната структура на робота

Публика

• Разработчици
• Инженери
• Любители

Формат на курса

• Частно лекции, частно дискусии, упражнения и интензивна практика

Бележка

• Комплектите с компоненти ще бъдат определени от инструктора преди обучението, но вероятно ще включват следните компоненти:
• Плата Arduino
• Управител на мотора
• Сензор за разстояние
• Блютуз модул-слуга
• Прототипна плата и кабели
• USB кабел
• Комплект за транспортно средство
• Участниците ще трябва да закупят собствен комплект с компоненти.
• Ако искате да персонализирате това обучение, моля свържете се с нас за поднасяне на заявка.

Insurtech (известен още като цифрово застраховане) се отнася до сближаването на застраховането + новите технологии. В областта на Insurtech „цифровите застрахователи“ прилагат технологични иновации към своите бизнес и оперативни модели, за да намалят разходите, да подобрят изживяването на клиентите и да подобрят гъвкавостта на своите операции.

В това обучение, водено от инструктор, участниците ще придобият разбиране за технологиите, методите и начина на мислене, необходими за осъществяване на дигитална трансформация в техните организации и в индустрията като цяло. Обучението е насочено към мениджъри, които трябва да придобият цялостна представа, да разбият шума и жаргона и да направят първите стъпки в установяването на Insurtech стратегия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обсъдете Insurtech и всички негови съставни части интелигентно и систематично
• Идентифицирайте и демистифицирайте ролята на всяка ключова технология в Insurtech.
• Начертайте обща стратегия за прилагане на Insurtech в тяхната организация

Публика

• Застрахователи
• Технолози в застрахователната индустрия
• Застрахователни заинтересовани страни
• Консултанти и бизнес анализатори

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и групови занимания по казуси

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към IT специалисти и бизнес лидери средно ниво, които искат да разберат потенциала на IoT и едж компютинг за подобряване на ефективността, обработката в реално време и иновациите в различни отрасли.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT и едж компютинг, както и техната роля в дигиталната трансформация.
• Определят приложенията на IoT и едж компютинг в производството, логистиката и енергетиката.
• Разграничават между архитектурите на едж и облак компютинг, както и сценариите за разпределяне.
• Развиват решения на базата на едж компютинг за прогнозно поддържане и вземане на решения в реално време.

Този курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.

Към края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
• Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
• Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
• Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
• Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
• Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
• Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.

Вграждените системи са изработени за определени цели компютърни системи, предназначени да извършват специализирани функции в по-големи системи. IoT (Интернет на нещата) е мрежа от свързани физически устройства, вградени сензори и софтуер, които комуникират и разменят данни през интернет.

Този обучаван с учител, жив тренинг (онлайн или на място) е насочен към начално ниво технически специалисти, които искат да разберат и приложат концепции за вграждени системи и IoT, използвайки C и микроконтролерни архитектури.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и компонентите на вграждените системи.
• Пишат и компилират код на C за взаимодействие със здравословното оборудване.
• Работят с периферни устройства на микроконтролера, като таймери и ЦАП-и (аналогово-цифрови преобразуватели).
• Разбират как вграждените системи допринасят за архитектурите на IoT.

Формат на курса

• Интерактивен урок и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за настройка на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за организиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно) е насочено към инженери, които желаят да настроят, внедрят и управляват сигурно IoT приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разработвайте и внедрявайте приложения за безопасно управление на IoT устройства.
• Сигурно интегрирайте IoT устройства в облака.
• Интегрирайте IoT приложение със съществуваща инфраструктура.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
• Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
• Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.

ThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
• Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
• Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
• Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
• Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства

Публика

• Софтуерни инженери
• Хардуерни инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.