Курс за обучение по Програмиране на IoT с Java

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.

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.

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.

Internet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва безжично физически обекти и софтуерни приложения, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни. C е език за програмиране с общо предназначение, препоръчан за IoT поради повсеместното му разпространение и предимствата на програмирането на ниско ниво.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да програмират IoT решения с C.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте NetBeans за програмиране на IoT системи с C
• Разберете основите на IoT архитектурата
• Научете предимствата от използването на C в програмирането на IoT системи
• Изграждане, тестване, внедряване и отстраняване на неизправности в IoT система с помощта на C

Публика

• Разработчици
• Инженери

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.

Този практичен, с ръководство курс предоставя всестранно въведение в Интернета на нещата (IoT), от програмирането на ниво устройство до обработката и визуализацията на данни в облачните платформи. Участниците ще изучават цялата архитектура на IoT – сензори, комуникационни протоколи, микроконтролери и интеграция с обlac – чрез насочени упражнения със развитие на платки като ESP32 и Raspberry Pi. Край края на курса, участниците ще могат да изградят пълен IoT пайплайн: четене на данни от сензори, тяхното предаване чрез MQTT/HTTP, обработка в облачни платформи като Azure IoT Hub, AWS IoT Core или Google Cloud IoT, и визуализация на данните с инструменти като Grafana или Power BI. Най-добрите практики за сигурност и моделиране на кибер угрози също са обхвачени, за да гарантират твърди и безопасни разположения.

Свързаните устройства нарушават много бизнеси, а енергийната индустрия не е изключение. Енергийните компании се сблъскват с четири основни предизвикателства в резултат от развитието на IoT

1. Машините, контролерите, HMI и SCADA системите все повече стават облаково свързани благодаря на производителите, които обещават да предлагат по-голям анализ и прозрачност чрез данните за предпазващото и профилактично обслужване. Но карантинна политиката на критичните активи означава, че новите IoT функции от производителите на машини/контролери не могат да бъдат използвани от енергийните компании
2. С непрекъснатото намаляване на цената на слънчната и вятърна енергия, микрогридите скоро ще доведат до намаляващ приход от производството на електроенергия. За компенсиране на загубените доходи от производство, компаниите трябва активно да търсят нови области за доходи, като управлението на енергията в домовете, енергийното съхранение, предлагане на услуга за зареждане на ЕПС, услуга за P2P размяна на енергия между домовете, дом и микрогрид, микрогрид към батерията, дом към батерия и др. Всичко това трябва да се осигури чрез умни счетоводители, умна мрежа и сигурни транзакции, възможни само през DLT (распределена редови технологии) като IOTA. Енергийните компании разглеждат също предлагане на някои умни градски услуги към градската администрация
3. За критична инфраструктура като дъми, ICOLD (Международен комитет за големи дъми) иска да вижда реално време мониторинг на структурното здраве на дъмовете, така че всяко предстоящо опасност от обрив на дъма или скала или тунел може да бъде известено напред за евакуацията на хората, които могат да бъдат засегнати
4. Освен това нова възникваща област за доходи ще бъде зареждането на ЕПС в паркиранета - как IoT може да облекчи умното зареждане и умното паркиране?

За последните три години, инженерията в IoT е претърпяла голями промени, основно благодаря на Microsoft, Google и Amazon. Те са посветили милиарди долари за разработване на IoT платформи, които са по-лесни за управление и сигурност. Също така IoT edge е набираше заден ход както в научните изследвания, така и при внедряването като единствено средство за практично изпълнение на IoT. 5G обещава да трансформира бизнеса на IoT. Това води до необичайно голям брой нови области за финансиране в IoT. Затова всеки практикуващ инженер сега трябва абсолютно да разбере платформите за IoT, разработени от големите играчи като AWS, Google и по-специално Microsoft.

Всички обаче тези платформи не предлагат изчерпателно или напълно комплетно решение за масовото разгъстяване на IoT. Само за умните счетоводители, които трябва да бъдат внедрени в милиони домове, ще са необходими допълнителни технологии за сигурността на умния счетоводител, радиомрежи, IoT управление и много други допълнителни сигурни услуги. Стратегията, ценообразуването и сигурността при всяко разгъстяване на IoT трябва да бъдат оптимални и приемливи. Дадената интердисциплинарна знания е почти невъзможност за каквато и да било компания да създаде екип, който може да отговаря на всички изисквания.

Този курс е скромен опит да образува ключовите решенияници, разработчици и експерти по сигурност за предизвикателствата, рисковете и практическия начин за внедряване на IoT за техния следващ поколение бизнес в енергийната индустрия.

С масовото разгъстяване, управлението на услуги за IoT при хиляди сензори и свръзки възниква като отделна инженерна дисциплина. Тази област, формално известна като управляемите услуги за IoT, преживява бърз растеж, тъй като предизвикателствата при масовото разгъстяване на IoT са много по-големи от техните изграждане. Това включва сигурността на дистанционните обновявания на фърмуер/софтуер, управлението на калибровката на сензорите и системите, автодиагностика при всеки проблем със свързаността, определяне на коренната причина за провалите в API-то, отслежване на хардуера и здравето на услугата на разпределената система.

Цели на курса

Основната цел на курса е да представи новите технологични опции, платформи и случая за приложение в енергийните компании - умни счетоводители, умна кола, мониторинг на структурното здраве (SHM), диагностика на качеството на електроенергията и умни договори. Основно въведение към всички елементи на IoT - Механика, Електроника/сензорна платформа, Безжични и проводни протоколи, Интеграция между мобилните устройства и електрониката, Интеграция между мобилните устройства и предприятието, Датове аналитика и приложения за контролна плоскост.

1. Технологични стекове на IoT: Устройства, Шлюзи, Edge, Edge Cloud, Public Cloud, Бази данни за IoT, Мобилни и веб приложения за IoT, Централизирани против децентрализирани IoT
2. Екосистема на IoT за бизнес, управление на трети страни устройства, рисково управление на цялата екосистема на IoT
3. Безжични протоколи за M2M- WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Кога и къде да се използват
4. Основи на IoT шлюзовете - Рискове, управление и екосистема
5. Мобилни/десктоп/веб приложения за регистрация, събиране на данни и контрол - Доступни M2M платформи за IoT - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Въпроси на сигурност и решения за IoT- Ревизия на сигурността на всички технологични стекове
7. Предприетни платформи за IoT като Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Умни счетоводители, Отворени умни мрежови протоколи (OSGP), ANSI C 2.18 Протоколи, NIST Стандарт за HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Стандарти на сигурност за умни счетоводители - IEC 62056
9. Распределена редова технология (DLT) като Blockchain, HyperLedger и DAG (Direct Acyclic Graph) за умни договори, P2P транзакции, зареждане на умна кола
10. IoT за критична инфраструктура като дъми, трансформатори, подстанции, високонапрежени жици

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и програмисти, които желаят да инсталират, конфигурират и управляват платформата Kaa за изграждане на IoT приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да изграждат, разработват, управляват и прилагат IoT приложения за смарт устройства и машини, използващи Kaa.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на напреднало ниво и интелигентни домашни ентусиасти, които желаят да автоматизират IoT процеси и да създават иновативни решения, използвайки n8n.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте n8n за автоматизация на работния поток на IoT.
• Интегрирайте IoT устройства и платформи, като използвате n8n възли и конектори.
• Внедрете персонализирани работни потоци, за да автоматизирате IoT задачи и процеси.
• Използвайте IoT протоколи като MQTT и REST API в n8n работни потоци.
• Наблюдавайте, отстранявайте неизправности и оптимизирайте работните процеси за автоматизация на IoT.

В това водено от инструктор обучение на живо в България, участниците ще научат как да увеличат максимално производителността на Nginx, докато настройват, конфигурират, наблюдават и отстраняват Nginx за работа с различни форми на HTTP/TCP трафик. Обхванатите теми включват как да конфигурирате най-важните параметри в Nginx, операционната система и виртуалната машина, за да получите максимална стойност от Nginx.

Целта на обучението е да обясни кои са и кои не са интелигентни решения (Интернет на нещата, AI, Блокчейн, Виртуална реалност, Metaverse) и да покаже предимствата и недостатъците на тези технологични светове.