Курс за обучение по Програмиране на IoT с Python

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.

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.

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.

За професионалистите в производството най-критичният аспект е да разберат напредъка в областта на индустриалния интернет на нещата, който включва предсказуема и превантивна поддръжка, мониторинг на състоянието на машините, оптимизация на производството, енергийна оптимизация, оптимизация на веригата за доставки и непрекъсната работа на производствените съоръжения и т.н.

Резюме

• Програма за напреднало обучение, обхващаща текущото състояние на изкуството в Интернет на нещата в интелигентни фабрики.
• Преминава през множество технологични домейни, за да развие осведоменост за IoT система и нейните компоненти и как тя може да помогне на професионалистите в управлението на производството
• Демо на живо на модели IIoT приложения за интелигентни фабрики

Целева аудитория

• Мениджърите, отговорни за бизнес и оперативните процеси в рамките на съответните си производствени организации, искат да знаят как да използват IoT, за да направят своите системи и процеси по-ефективни.

Продължителност 3 дни (8 часа / ден)

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.

Индустриалният IoT или IIoT за производство се използва широко от 2014 г. и оттогава са осъществени голям брой иновации в IIoT. Този курс ще въведе всички важни аспекти на иновациите в областта на индустриалния интернет на нещата.

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 опции, платформи и казуси за внедряване на IoT в интелигентни фабрики за производствените сектори.

1. Проучвания на бизнеса и технологиите на някои от общите платформи на IIoT като Siemens MindSphere и Azure IoT.
2. Корпоративна облачна платформа с отворен код/комерсиална за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT облак в допълнение към други второстепенни IoT облаци
3. Платформа за търговска електроника с отворен код за IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и т.н.
4. Проблеми със сигурността и решения за сигурност за IIoT
5. Мобилно/настолно/уеб приложение – за регистрация, събиране на данни и контрол –
6. M2M безжични протоколи за IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: Кога и къде да използвате кой?
7. 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

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.

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.

Raspberry Pi е много малък, едно-бордов компютър.

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да настройват и програмират Raspberry Pi, за да служи като интерактивна и мощна вградена система.

До края на този курс, участниците ще могат да:

• Настроят IDE (интегрирана среда за разработка) за максимална продуктивност при разработката
• Програмират Raspberry Pi, за да управляват устройства като сензори за движение, аларми, уеб сървъри и принтери.
• Разберат архитектурата на Raspberry Pi, включително входовете и конекторите за добавки.
• Разберат различните възможности за езици на програмиране и операционни системи
• Тестват, отстраняват грешки и разгръщат Raspberry Pi, за да решават реални проблеми.

Целева група

• Разработчици
• Техници на апаратура/софтуер
• Технически специалисти във всички индустрии
• Хобисти

Формат на курса

• Част лекции, част обсъждане, упражнения и много практика с ръце

Бележка

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

Това водено от инструктор обучение на живо въвежда софтуера, хардуера и процеса стъпка по стъпка, необходими за изграждане на система за лицево разпознаване от нулата. Разпознаването на лица е известно още като Face Recognition.

Хардуерът, използван в тази лаборатория, включва Rasberry Pi, модул на камерата, серво (по избор) и т.н. Участниците са отговорни за закупуването на тези компоненти сами. Използваният софтуер включва OpenCV, Linux, Python и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте Linux, OpenCV и други софтуерни помощни програми и библиотеки на Rasberry Pi.
• Конфигурирайте OpenCV за заснемане и откриване на изображения на лицето.
• Разберете различните опции за опаковане на система Rasberry Pi за използване в реални среди.
• Адаптирайте системата за различни случаи на употреба, включително наблюдение, проверка на самоличността и др.

Формат на курса

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

Забележка

• Други хардуерни и софтуерни опции включват: Arduino, OpenFace, Windows и др. Ако желаете да използвате някое от тях, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

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.