Курс за обучение по Индустриален Интернет на нещата (IoT) за производствени специалисти

Напредъкът в технологиите и все по-голямото количество информация преобразуват начините, по които се водят бизнеса и индустриите, включително правителствата. Рейтините на генерирането и архивирането на данни от страна на правителствата се увеличават благодарение на бързото развитие на мобилните устройства и приложения, интелигентните датчици и устройства, облаковите изчислителни решения и порталите за граждани. С развитието на цифровата информация и тяхната сложност, управлението, обработката, съхраняването, сигурността и разпореждането стават все по-сложни. Новите инструменти за улавяне, търсене, откриване и анализ помагат на организации да извличат прозрения от неструктурните им данни. Пазарът на правителствата е на критична точка, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив, а правителствата трябва да защитяват, използват и анализират както структурните, така и неструктурните данни за по-ефективно обслужаване на гражданите и изпълнение на мисиите.

Високостойностните правителствени решения ще бъдат създадени чрез комбинация от най-преразкъсващите технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облакови услуги
• Технологии и мрежи за бизнес в социалните мрежи
• Големи данни и анализ

Големите данни са едно от интелигентните решения на индустрията и позволяват на правителствата да взимат по-добри решения, действайки въз основа на закономерности, открити чрез анализ на големи обеми данни — свързани или несвързани, структурирани или неструктурирани.

Но постигането на тези подвизи изисква много повече от просто натрупване на гигантски обеми данни. „Разбираjanе на големите данни изисква най-новите инструменти и технологии, които могат да анализират и извличат полезна информация от огромните потоци данни“, написаха Том Калайл и Фен Чжао от Бялата къща в съобщение за блога OSTP.

Бялата къща направи стъпка, помогнала на агенциите да намерят тези технологии, като установи Националния инициативен проект за изследване и развитие на големите данни през 2012 г. Инициативата включваше повече от 200 милиона долара за максимизиране на ефекта от взрива на големите данни и инструментите, нужни за техния анализ.

Препятствията, пред които се натъкват големите данни, са почти толкова стресувани, колкото и обещанията им. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези препятствия. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че агенциите трябва да минимизират цената за мегабайт на съхранение и да пазят данните в лесно достъпни места, така че потребителите могат да ги използват когато и както им е нужно. Резервното копие на големи обеми данни усложнява задачата още повече.

Ефективен анализ на данните е друг голям предизвикателство. Много агенции използват комерсиални инструменти, които им позволяват да премахват горите от данни и да откриват тенденции, които могат да ги помогнат да работят по-ефективно. (Недавно проучване на MeriTalk показа, че федералните ИТ руководители считат, че големите данни могат да помогнат на агенциите да спестят повече от 500 милиарда долара, същевременно изпълнявайки задачите по своите мисии.).

Поръчно разработените инструменти за големи данни позволяват и на агенциите да анализират данните си. Например, Групата „Компютационна анализ на данни“ при Оук Ридж Националната лаборатория предложи системата за анализа на данни Piranha на други агенции. Системата помага на медицински изследователи да откриват връзки, които могат да предупредяват докторите за аневризми на главния аорта преди те да се появят. Тя се използва и за повече обикновени задачи като преглед на резюмета, за да свързват кандидатите за работни места с менаджерите за наймане.

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.

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.

Интернет на неща (IoT) е възходяща технологична област, която свързва физически обекти и софтуерни приложения безжично за дистанционно събиране на данни и управление. Допълнена реалност (AR) е технология, която подобрява потребителския опит, като смесва виртуални, компютърно генерирани елементи с физическия, реалния свят. AR позволява на бизнесът да предоставят на потребителите реално време и реално святоглед на информацията. Това са две технологии, които се използват все по-често в множество отрасли.

В този курс, воден от инструктор, участниците ще научат основните принципи на IoT и AR и ще прилагат тези знания в операциите и стратегиите на организацията им.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на IoT и AR
• Научат как работят технологиите IoT и AR
• Разберат как технологиите IoT и AR могат да бъдат приложени към стратегията на бизнеса
• Приемат обосновани бизнес решения за IoT и AR

Целева аудитория

• Мениджъри
• Предприемачи

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика с ръце

Бележка

• За запитане на персонализиран курс за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

В този инструкторски, онлайн обучение в България, участниците ще научат основните принципи на IoT, докато минават през създаването на IoT сензорна система, базирана на Arduino.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT, включително IoT компоненти и техники за комуникация.
• Научат как да използват Arduino комуникационни модули, които могат да се използват за различни IoT системи.
• Научат как да използват и програмират мобилно приложение за управление на Arduino.
• Използват Wi-Fi модул, за да свързват Arduino с друго устройство.
• Създават и разгръщат своя собствена IoT Сензорна Система.

За разлика от други технологии, IoT е много по-сложен, обхващайки почти всеки клон на основното инженерство - механика, Electronics, фърмуер, междинен софтуер, облак, анализи и мобилни устройства. За всеки от неговите инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, разпоредби и развиващо се състояние на техниката. Това е за първи път, предлага се скромен курс, който да покрие всички тези критични аспекти на IoT Engineering.

Резюме

Програма за напреднали обучение, обхващаща текущото състояние на изкуството в Интернет на нещата

Преминава през множество технологични области, за да развие осведоменост за IoT система и нейните компоненти и как тя може да помогне на бизнеса и организациите.

Демо на живо на модели IoT приложения за демонстриране на практически внедрявания на IoT в различни индустриални домейни, като индустриален IoT, интелигентни градове, търговия на дребно, пътуване и транспорт и случаи на използване около свързани устройства и неща

Целева аудитория

Мениджърите, които отговарят за бизнес и оперативните процеси в съответните им организации и искат да знаят как да използват IoT, за да направят своите системи и процеси по-ефективни.

Предприемачи и инвеститори, които искат да създадат нови начинания и искат да развият по-добро разбиране на IoT технологичния пейзаж, за да видят как могат да го използват по ефективен начин.

Оценките за пазарната стойност на Интернет на нещата или IoT са огромни, тъй като по дефиниция IoT е интегриран и разпръснат слой от устройства, сензори и изчислителна мощност, който покрива цели потребителски, бизнес-бизнес и правителствени индустрии. IoT ще представлява все по-огромен брой връзки: 1,9 милиарда устройства днес и 9 милиарда до 2018 г. Тази година ще бъде приблизително равен на броя на смартфоните, интелигентните телевизори, таблетите, преносимите компютри и компютрите взети заедно.

В потребителското пространство много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително кухненски и домакински уреди, паркинг, RFID, продукти за осветление и отопление и редица приложения в индустриалния интернет.

Основните технологии на IoT обаче не са нищо ново, тъй като комуникацията M2M съществува от раждането на Интернет. Това, което обаче се промени през последните няколко години, е появата на редица евтини безжични технологии, добавени от огромното адаптиране на смарт телефони и таблети във всеки дом. Експлозивният растеж на мобилните устройства доведе до настоящото търсене на IoT.

Поради неограничените възможности в IoT бизнеса, голям брой малки и средни предприемачи се впуснаха в златната треска за IoT. Освен това поради появата на електроника с отворен код и IoT платформа, разходите за разработване на IoT система и по-нататъшното управление на нейното значително производство стават все по-достъпни. Съществуващите собственици на електронни продукти изпитват натиск да интегрират своето устройство с интернет или мобилно приложение.

Това обучение е предназначено за технологичен и бизнес преглед на нововъзникваща индустрия, така че IoT ентусиастите/предприемачите да могат да разберат основите на IoT технологията и бизнеса.

Цел на курса

Основната цел на курса е да представи нововъзникващи технологични възможности, платформи и казуси за внедряване на IoT в автоматизацията на дома и града (интелигентни домове и градове), индустриален интернет, здравеопазване, Govt., мобилна клетъчна мрежа и други области.

Основно въведение на всички елементи на IoT-Mechanical, Electronics/сензорна платформа, безжични и кабелни протоколи, мобилна към Electronics интеграция, мобилна към корпоративна интеграция, Data-analytics и Total control plane

M2M безжични протоколи за IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Кога и къде да използвате кой?

Мобилно/десктоп/уеб приложение – за регистрация, събиране на данни и контрол – Налична M2M платформа за събиране на данни за IoT – Xively, Omega и NovoTech и др.

Проблеми със сигурността и решения за сигурност за IoT

Платформа за търговска електроника с отворен код за IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и т.н.

Облачна платформа с отворен код/комерсиална корпоративна платформа за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT облак в допълнение към други второстепенни IoT облаци

Проучвания на бизнеса и технологиите на някои от често срещаните IoT устройства като домашна автоматизация, аларми за дим, превозни средства, военни, домашно здравеопазване и др.

Internet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва физически обекти и софтуерни приложения безжично, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат основите на IoT, докато преминават през създаването на IoT сензорна система, използвайки Raspberry Pi.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на IoT, включително IoT компоненти и комуникационни техники
• Научете как да настроите Raspberry Pi специално за IoT приложения
• Изграждане и внедряване на собствена IoT сензорна система

Публика

• Любители
• Хардуерни/софтуерни инженери и техници
• Технически лица във всички индустрии
• Начинаещи разработчици

Формат на курса

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

Забележка

• Raspberry Pi поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Linux базиран Raspbian като операционна система и Python като език за програмиране. За да заявите конкретна настройка, моля свържете се с нас, за да уговорим.
• Участниците са отговорни за закупуването на Raspberry Pi хардуера и компонентите.

През последните три години инженерството в IoT претърпя огромни промени, движени главно от Microsoft, Google и Amazon. Тези големи гиганти са инвестирали милиарди долари, за да разработят IoT платформи, които са по-лесни за управление и осигуряват някои периметри от данни. Също така IoT edge набра много инерция както в изследванията, така и в внедряването като единствено средство за практическо внедряване на IoT. 5G също обещава да трансформира бизнеса на IoT. Това доведе до безпрецедентно голям брой нови области на финансиране на изследвания в IoT.

Въпреки това широкомащабното адаптиране на IoT е бавно поради опасения за сигурността на различни нива. Защитата на фърмуера и шлюзовете далеч не е идеална. Един от основните проблеми е несъгласието между различните големи доставчици на IoT по въпроса за сигурността. Microsoft Azure Amazon AWS напредна със собствените си стандарти за сигурност. Когато NIST поставя по-изчерпателен. OWASP моделът от 10 слоя на сигурност на IoT оказа известно въздействие, но като цяло не успя да се наложи много поради неприемането от големи IoT платформи като Azure или Google.

Втората голяма проблемна област е сигурността на фърмуера. Основно по-голямата част от фърмуера все още е уязвима за всякакви корекции, било то чрез OTA (отгоре) или локално чрез хардуерен порт.

Цел на курса

1.   Дайте представяне на всички технологични стекове, модел на данни и уязвимост на IoT
2. Изчертаване на слоевете на уязвимостта при всеки стек и между стека
3. Уязвимост от доставчици и устройства на трети страни
4. Научаване за стандарта NIST за IoT сигурност

Машина към машина (M2M) се отнася до директна автоматизирана комуникация между свързани в мрежа механични или електронни устройства.

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.

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.

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.