Internet of Things (IoT) обучение в България

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.

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 (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти в индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка на данни и възможности за анализ. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
• Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
• Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
• Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
• Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
• Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и AI практикуващи, които желаят да внедрят TinyML за предсказуема поддръжка, откриване на аномалии и интелигентни сензорни приложения. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TinyML и неговите приложения в IoT.
• Настройте TinyML среда за разработка за IoT проекти.
• Разработвайте и внедрявайте ML модели на микроконтролери с ниска мощност.
• Прилагане на предсказуема поддръжка и откриване на аномалии с помощта на TinyML.
• Оптимизирайте моделите TinyML за ефективно използване на енергия и памет.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на средно ниво и бизнес мениджъри, които желаят да разберат потенциала на IoT и крайните компютри за осигуряване на ефективност, обработка в реално време и иновации в различни индустрии. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на IoT и периферните изчисления и тяхната роля в цифровата трансформация.
• Идентифицирайте случаите на използване на IoT и периферните изчисления в производствения, логистичния и енергийния сектор.
• Направете разлика между крайни и облачни изчислителни архитектури и сценарии за внедряване.
• Внедрете крайни компютърни решения за предсказуема поддръжка и вземане на решения в реално време.

Целта на обучението е да се обясни какво представлява мрежата 5G и какво влияние има върху смарт технологиите. Искам да ви покажа както предимствата, така и недостатъците на тези технологични връзки (5G / IoT) и да ви покажа посоките на развитие на мрежата, която от самото начало беше посветена на интелигентния свят.

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.

Напредъкът в технологиите и нарастващото количество информация променят начина, по който се води бизнес в много отрасли, включително правителството. Goгенерирането на правителствени данни и темповете на цифрово архивиране се увеличават поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, интелигентните сензори и устройства, решенията за изчисления в облак и порталите, ориентирани към гражданите. Тъй като цифровата информация се разширява и става по-сложна, управлението на информацията, обработката, съхранението, сигурността и разположението също стават по-сложни. Нови инструменти за улавяне, търсене, откриване и анализ помагат на организациите да получат представа от своите неструктурирани данни. Държавният пазар е в повратна точка, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив и правителството трябва да защитава, използва и анализира както структурирана, така и неструктурирана информация, за да служи по-добре и да отговаря на изискванията на мисията. Докато правителствените лидери се стремят да развият управлявани от данни организации, за да изпълнят успешно мисията, те полагат основите за корелиране на зависимости между събития, хора, процеси и информация. Държавни решения с висока стойност ще бъдат създадени от комбинация от най-разрушителните технологии:

Мобилни устройства и приложения Облачни услуги Социални бизнес технологии и мрежи Big Data и анализи

IDC прогнозира, че до 2020 г. ИТ индустрията ще достигне 5 трилиона долара, приблизително с 1,7 трилиона долара повече от днес, и че 80% от растежа на индустрията ще бъде движен от тези 3-ти платформени технологии. В дългосрочен план тези технологии ще бъдат ключови инструменти за справяне със сложността на увеличената цифрова информация. Big Data е едно от интелигентните индустриални решения и позволява на правителството да взема по-добри решения, като предприема действия въз основа на модели, разкрити чрез анализиране на големи обеми данни — свързани и несвързани, структурирани и неструктурирани. Но постигането на тези подвизи отнема много повече от просто натрупване на огромни количества данни. „Осъзнаването на тези обеми от Big Data изисква авангардни инструменти и технологии, които могат да анализират и извличат полезни знания от огромни и разнообразни потоци от информация,“ Том Калил и Fen Zhao от Службата за научна и технологична политика на Белия дом пише в публикация в блога OSTP. Белият дом предприе крачка към подпомагане на агенциите да намерят тези технологии, когато създаде Националната Big Data инициатива за изследване и развитие през 2012 г. Инициативата включва повече от 200 милиона долара, за да се възползва максимално от експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализирайте го. Предизвикателствата, които поставя Big Data, са почти толкова обезсърчителни, колкото обещанието му е окуражаващо. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че агенциите трябва да минимизират цената на мегабайт за съхранение и да поддържат данните в лесен достъп, така че потребителите да могат да ги получат, когато искат и както им трябва. Архивирането на огромни количества данни увеличава предизвикателството. Ефективното анализиране на данните е друго голямо предизвикателство. Много агенции използват търговски инструменти, които им позволяват да пресяват планините от данни, забелязвайки тенденции, които могат да им помогнат да работят по-ефективно. (Неотдавнашно проучване на MeriTalk установи, че федералните ИТ ръководители смятат, че Big Data може да помогне на агенциите да спестят повече от $500 милиарда, като същевременно изпълняват целите на мисията.). Специално разработените Big Data инструменти също позволяват на агенциите да се справят с необходимостта да анализират своите данни. Например Групата за анализ на изчислителни данни на Националната лаборатория в Оук Ридж предостави своята система за анализ на данни Piranha достъпна за други агенции. Системата е помогнала на медицински изследователи да намерят връзка, която може да предупреди лекарите за аортни аневризми, преди те да ударят. Използва се и за по-обикновени задачи, като например пресяване на автобиографии за свързване на кандидати за работа с мениджъри по наемане на работа.

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 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 (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.

Internet of Things (IoT) е нововъзникваща технологична област, която свързва безжично физически обекти и софтуерни приложения за дистанционно наблюдение и контрол. Augmented Reality (AR) е технология, която подобрява потребителското изживяване чрез смесване на виртуални компютърно генерирани елементи с физическата среда на реалния свят. AR позволява на бизнеса да предостави на потребителите изглед на информация в реално време и реален свят. Това са две технологии, които отбелязват бързо нарастващ процент на приемане в множество индустрии. В това обучение на живо, ръководено от инструктори, участниците ще научат основите на IoT и AR и ще приложат тези знания към операциите и стратегиите на своите организации. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на IoT и AR
• Научете как работят IoT и AR технологиите
• Разберете как IoT и AR технологиите могат да бъдат приложени към тяхната бизнес стратегия
• Вземете информирани бизнес решения относно IoT и AR

Публика

• Мениджъри
• Предприемачи

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.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на IoT, докато преминават през създаването на базирана на Arduino IoT сензорна система. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на IoT, включително IoT компоненти и комуникационни техники.
• Научете как да използвате Arduino комуникационни модули, които могат да се използват за различни IoT системи.
• Научете как да използвате и програмирате мобилно приложение за контрол Arduino.
• Използвайте Wi-Fi модул, за да свържете Arduino към друго устройство.
• Изграждане и внедряване на собствена IoT сензорна система.

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. Azure е цялостен набор от облачни услуги, който предлага IoT Suite, състоящ се от предварително конфигурирани решения, които помагат на разработчиците да ускорят разработването на IoT проекти. В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да разработват IoT приложения с помощта на Azure. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на IoT архитектурата
• Инсталирайте и конфигурирайте Azure IoT Suite
• Научете предимствата от използването на Azure в програмирането на IoT системи
• Внедрете различни Azure IoT услуги (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Изграждане, тестване, внедряване и отстраняване на проблеми с IoT система с помощта на Azure

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.

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.

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 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. Java е език с общо предназначение, който е известен с това, че е „напиши веднъж, стартирай навсякъде“. Java се препоръчва за IoT поради своята преносимост и ефективност. В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да програмират IoT решения с Java. До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте инструменти и рамки (Eclipse Open IoT Stack) за програмиране на IoT системи с Java
• Разберете основите на IoT архитектурата
• Използвайте Eclipse Open IoT Stack за Java за свързване и управление на устройства в IoT решение
• Изграждане, тестване и внедряване на IoT система с помощта на Java

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.

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

Свързаното устройство пречи на много бизнеси, като електроснабдяването не е изключение. Енергийните компании по същество са изправени пред четири предизвикателства от растежа на IoT

1. Машини, контролери, HMI, SCADA системи все повече се превръщат в облак, свързан от доставчиците, които обещават да предложат повече анализи и прозрения чрез своите данни за прогнозна и превантивна поддръжка. Но политиката за карантина на критичните активи означава, че тези нови IoT функции от доставчиците на машини/контролери не могат да бъдат използвани от енергийните компании
2. С непрекъснато намаляващите разходи за микромрежи за слънчева и вятърна енергия компаниите за комунални услуги скоро ще видят намаляващи приходи от производство на електроенергия. За да компенсира загубените приходи от производството на електроенергия, компанията трябва агресивно да преследва нови области на приходи като управление на енергията на дома като услуга, съхранение на енергия като услуга, предлагане на мрежова услуга за зареждане на EV, мрежова услуга за P2P търговия на енергия между домовете, дома и микромрежата, микромрежата към микромрежата, микромрежата към батерията, дома към батерията и т.н. Всичко това трябва да бъде улеснено чрез интелигентно измерване, интелигентна мрежа и интелигентни и защитени транзакции, възможни само чрез DLT (технология за разпределена книга) като IOTA. Също така комуналните услуги проучват как да предложат някои от услугите на интелигентния град на градските власти
3. За критична инфраструктура като язовири, ICOLD (Международен комитет на големите язовири) иска да види Мониторинг на структурното здраве (SHM) на язовирите в реално време, така че всяка предстояща опасност от срутване на язовира, скалата или тунела да може да бъде информирана предварително, за да се освободи хора, които могат да бъдат засегнати
4. Също така нова нововъзникваща област на приходи ще бъде зареждането на EV при паркиране – Как IoT може да улесни интелигентното зареждане и интелигентното паркиране?

През последните три години инженерството в IoT претърпя огромни промени, движени главно от Microsoft, Google и Amazon. Тези големи гиганти са инвестирали милиарди долари в разработването на IoT платформи, които са по-лесни за управление и по-сигурни. Също така IoT edge набра много инерция както в изследванията, така и в внедряването като единствено средство за практическо внедряване на IoT. 5G обещава да трансформира бизнеса на IoT. Това доведе до безпрецедентно голям брой нови области на финансиране на изследвания в IoT. Ето защо в момента за всеки практикуващ инженер е абсолютно необходимо да разбира IoT платформите, разработени за големи играчи като AWS, Google и Specially Microsoft. Нито една от горните платформи обаче не предлага изчерпателно или напълно цялостно решение за мащабируем IoT. Само за да може Smart Metering да бъде внедрен в милиони домове, ще са необходими допълнителни технологии за защита на интелигентния измервателен уред, радиомрежи, технология за управление на IoT и много други допълнителни защитени услуги. Стратегията, цената и сигурността на всяко внедряване на IoT трябва да бъдат оптимални и приемливи. Като се имат предвид толкова много интердисциплинарни познания, за всяка компания е почти трудно да разположи екип, който да отговаря на всички изисквания. Този курс е скромен опит да се образоват ключови лица, вземащи решения, разработчици, експерти по сигурността за това какви са предизвикателствата, рисковете и практическите начини за внедряване на IoT за тяхното електроснабдително предприятие от следващо поколение. В допълнение, с мащабируемото внедряване, управлението на IoT услуги за хиляди сензори и връзки се очертава като отделен инженерен обект на изследване. Тази област, официално известна като управлявани IoT услуги, преживява бърз растеж, тъй като предизвикателствата за мащабируем IoT са много по-големи от изграждането им. Това включва сигурност на най-високата актуализация на фърмуера/софтуера, управление на калибрирането на сензорите и системите, автоматична диагностика на всеки проблем с връзката, стесняване на основната причина за повреди на API, проследяване на хардуера и изправността на услугата на разпределената система и т.н. Цели на курса Основната цел на курса е да представи нововъзникващи технологични опции, платформи и казуси за внедряване на IoT в енергийни компании - интелигентно измерване, интелигентна кола, SHM (мониторинг на структурно здраве), диагностика на качеството на електроенергията и Smart Contracts. Основно въведение на всички елементи на IoT-Mechanical, Electronics/сензорна платформа, безжични и кабелни протоколи, мобилна към Electronics интеграция, мобилна към корпоративна интеграция, анализ на данни и приложения за контролна равнина.

1. IoT технологии Stacks: устройства, шлюзове, Edge, Edge Cloud, публичен облак, IoT бази данни, уеб и мобилни приложения за IoT, централизиран срещу децентрализиран IoT
2. IoT екосистема за Business, управление на устройства на трети страни, управление на риска на цялата IoT екосистема
3. M2M безжични протоколи за IoT- WiFi, SigFox,LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Кога и къде да използвате кой от тях
4. Основи на IoT Gateways - рискове Management и екосистема
5. Мобилно/настолно/уеб приложение - за регистрация, събиране на данни и контрол – Налична M2M платформа за събиране на данни за IoT—AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Проблеми със сигурността и решения за IoT - Преглед на сигурността на всички технологични стекове
7. Корпоративни IoT платформи като Microsoft Azure IoT пакети, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Интелигентно измерване, Open Smart Grid Protocols (OSGP), ANSI C 2.18 Protocols, NIST Standard for HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Standard Security for Smart Meter- IEC 62056
9. Distributed Ledge Technology (DLT) като Blockchain, HyperLedger и DAG (Direct Acyclic Graph) за интелигентен договор, P2P транзакции, интелигентно зареждане на автомобили
10. IoT за критична инфраструктура като DAM, трансформатор, подстанция, проводник с високо напрежение

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. Python е език за програмиране на високо ниво, препоръчан за IoT поради ясния си синтаксис и голяма поддръжка от общността. В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да програмират IoT решения с Python. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на IoT архитектурата
• Научете основите на използването на Raspberry Pi
• Инсталирайте и конфигурирайте Python на Raspberry Pi
• Научете предимствата от използването на Python в програмирането на IoT системи
• Изграждане, тестване, внедряване и отстраняване на неизправности в IoT система с помощта на Python и Raspberry Pi

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.

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

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще разберат Internet of Things (IoT) архитектурите и ще научат различните решения за сигурност на IoT, приложими за тяхната организация. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете IoT архитектурите.
• Разберете възникващите IoT заплахи и решения за сигурността.
• Внедряват технологии за IoT сигурност в тяхната организация.

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.

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.