Cursuri de pregatire Introduction to IoT Using Raspberry Pi

Progresul tehnologic și cantitatea tot mai mare de informații transformă modul în care se desfășoară activitatea în multe sectoare, inclusiv în cel guvernamental. Goratele de generare a datelor guvernamentale și de arhivare digitală sunt în creștere datorită creșterii rapide a dispozitivelor și aplicațiilor mobile, a senzorilor și dispozitivelor inteligente, a soluțiilor de cloud computing și a portalurilor orientate către cetățeni. Pe măsură ce informațiile digitale se extind și devin mai complexe, gestionarea, prelucrarea, stocarea, securitatea și eliminarea informațiilor devin și ele mai complexe. Noile instrumente de captare, căutare, descoperire și analiză ajută organizațiile să obțină informații din datele lor nestructurate. Piața guvernamentală se află la un punct de cotitură, realizând că informația este un activ strategic, iar guvernul trebuie să protejeze, să valorifice și să analizeze atât informațiile structurate, cât și cele nestructurate pentru a servi mai bine și a îndeplini cerințele misiunii. Pe măsură ce liderii guvernamentali se străduiesc să dezvolte organizații bazate pe date pentru a-și îndeplini cu succes misiunea, aceștia pun bazele pentru a corela dependențele dintre evenimente, oameni, procese și informații.

Soluțiile guvernamentale de mare valoare vor fi create dintr-o îmbinare a celor mai disruptive tehnologii:

• dispozitive și aplicații mobile
• Servicii în cloud
• Tehnologii și rețele de afaceri sociale
• Big Data și analiză

IDC preconizează că, până în 2020, industria IT va ajunge la 5 trilioane de dolari, cu aproximativ 1,7 trilioane de dolari mai mult decât în prezent, și că 80% din creșterea industriei va fi determinată de aceste tehnologii de platformă 3. Pe termen lung, aceste tehnologii vor fi instrumente esențiale pentru a face față complexității sporite a informațiilor digitale. Big Data este una dintre soluțiile inteligente ale industriei și permite administrației publice să ia decizii mai bune, acționând pe baza modelelor dezvăluite prin analiza unor volume mari de date - conexe și nelegate, structurate și nestructurate.

Dar pentru a realiza aceste performanțe este nevoie de mult mai mult decât simpla acumulare a unor cantități masive de date. "Pentru a da sens acestorvolumele de Big Dataeste nevoie de instrumente și tehnologii de ultimă generație care pot analiza și extrage cunoștințe utile din fluxuri vaste și diverse de informații", au scris Tom Kalil și Fen Zhao de la Biroul de politică științifică și tehnologică al Casei Albe într-o postare pe blogul OSTP.

Casa Albă a făcut un pas pentru a ajuta agențiile să găsească aceste tehnologii atunci când a înființat Inițiativa națională de cercetare și dezvoltare Big Data în 2012. Inițiativa a inclus mai mult de 200 de milioane de dolari pentru a profita la maximum de explozia de Big Data și de instrumentele necesare pentru a o analiza.

Provocările pe care le ridică Big Data sunt aproape la fel de înspăimântătoare pe cât de încurajatoare este promisiunea sa. Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări. Ca întotdeauna, bugetele sunt limitate, așa că agențiile trebuie să reducă la minimum prețul pe megabyte al stocării și să păstreze datele la un acces ușor, astfel încât utilizatorii să le poată obține atunci când doresc și în modul în care au nevoie de ele. Copiile de rezervă pentru cantități masive de date sporesc provocarea.

Analiza eficientă a datelor reprezintă o altă provocare majoră. Multe agenții folosesc instrumente comerciale care le permit să treacă prin munții de date, identificând tendințele care le pot ajuta să opereze mai eficient. (Un studiu recent realizat de MeriTalk a constatat că directorii IT federali consideră că Big Data ar putea ajuta agențiile să economisească peste 500 de miliarde de dolari, îndeplinind în același timp obiectivele misiunii).

Instrumentele Big Data dezvoltate la comandă permit, de asemenea, agențiilor să răspundă nevoii de a-și analiza datele. De exemplu, Grupul de analiză computațională a datelor din cadrul Laboratorului Național Oak Ridge a pus la dispoziția altor agenții sistemul său de analiză a datelor Piranha. Sistemul i-a ajutat pe cercetătorii din domeniul medical să găsească o legătură care îi poate alerta pe medici cu privire la anevrismele aortice înainte ca acestea să se producă. De asemenea, sistemul este folosit și pentru sarcini mai banale, cum ar fi examinarea CV-urilor pentru a pune în legătură candidații la un loc de muncă cu managerii de angajare.

Insurtech (a.k.a Digital Insurance) se referă la convergența dintre asigurări + noile tehnologii. În domeniul Insurtech, "asigurătorii digitali" aplică inovațiile tehnologice modelelor lor de afaceri și operaționale pentru a reduce costurile, a îmbunătăți experiența clienților și a spori agilitatea operațiunilor lor.

În cadrul acestei formări cu instructor, participanții vor dobândi o înțelegere a tehnologiilor, metodelor și mentalității necesare pentru a realiza o transformare digitală în cadrul organizațiilor lor și în industrie în general. Formarea se adresează managerilor care au nevoie să obțină o înțelegere de ansamblu, să elimine hype-ul și jargonul și să facă primii pași în stabilirea unei strategii Insurtech.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să discute inteligent și sistematic despre Insurtech și toate părțile sale componente
• Să identifice și să demistifice rolul fiecărei tehnologii-cheie în cadrul Insurtech.
• Să elaboreze o strategie generală pentru implementarea Insurtech în cadrul organizației lor

Audiență

• Asigurători
• Tehnologiști din industria asigurărilor
• Părțile interesate din domeniul asigurărilor
• Consultanți și analiști de afaceri

Formatul cursului

• O parte prelegere, o parte discuție, exerciții și activități de grup cu studii de caz

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel mediu și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și al edge computing-ului pentru a permite eficiență, procesare în timp real și inovare în diverse industrii.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Să identifice cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Să diferențieze între arhitecturile și scenariile de implementare ale edge computing și cloud computing.
• Să implementeze soluții de edge computing pentru întreținerea predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sistem și profesioniștilor din industrie care doresc să valorifice Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicarea sa în IoT.
• Să instaleze și să configureze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea datelor în timp real și luarea deciziilor în sistemele IoT.
• Integrarea Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Abordarea considerațiilor etice și a celor mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează managerilor de produs și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Edge Computing pentru a descentraliza gestionarea datelor în vederea unei performanțe mai rapide, valorificând dispozitivele inteligente situate în rețeaua sursă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și avantajele de bază ale Edge Computing.
• Să identifice cazurile de utilizare și exemplele în care Edge Computing poate fi aplicat.
• Să proiecteze și să construiască soluții Edge Computing pentru prelucrarea mai rapidă a datelor și reducerea costurilor operaționale.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice Federated Learning pentru a optimiza soluțiile IoT și edge computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și beneficiile Federated Learning în IoT și edge computing.
• Să implementeze modele Federated Learning pe dispozitive IoT pentru procesarea AI descentralizată.
• Să reducă latența și să îmbunătățească procesul decizional în timp real în mediile de edge computing.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța bazele IoT pe măsură ce vor trece prin crearea unui sistem de senzori IoT bazat pe Arduino-.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile IoT, inclusiv componentele IoT și tehnicile de comunicare.
• Să învețe cum să utilizeze module de comunicare Arduino care pot fi folosite pentru diferite sisteme IoT.
• Să învețe cum să utilizeze și să programeze o aplicație mobilă pentru a controla Arduino.
• Să utilizeze un modul Wi-Fi pentru a conecta Arduino la un alt dispozitiv.
• Să construiască și să implementeze propriul lor sistem de senzori IoT.

Spre deosebire de alte tehnologii, IoT este mult mai complex, cuprinzând aproape fiecare ramură a ingineriei de bază - mecanică, Electronică, firmware, middleware, cloud, analitică și mobilă. Pentru fiecare dintre straturile sale inginerești, există aspecte economice, standarde, reglementări și stadiul evolutiv al tehnologiei. Este pentru prima dată când se oferă un curs modest pentru a acoperi toate aceste aspecte critice ale ingineriei IoT.

Rezumat

Un program de formare avansat care acoperă stadiul actual al tehnicii în domeniul Internet of Things

Cuprinde mai multe domenii tehnologice pentru a dezvolta conștientizarea unui sistem IoT și a componentelor sale și a modului în care acesta poate ajuta întreprinderile și organizațiile.

Demonstrație live a aplicațiilor IoT model pentru a prezenta implementări IoT practice în diferite domenii industriale, cum ar fi IoT industrial, orașe inteligente, retail, călătorii și transport și cazuri de utilizare în jurul dispozitivelor și lucrurilor conectate

Public țintă

Managerii responsabili pentru procesele operaționale și de afaceri din cadrul organizațiilor lor respective și care doresc să știe cum să exploateze IoT pentru a-și face sistemele și procesele mai eficiente.

Antreprenorii și investitorii care doresc să construiască noi întreprinderi și doresc să dezvolte o mai bună înțelegere a peisajului tehnologic IoT pentru a vedea cum îl pot valorifica într-un mod eficient.

Estimările privind valoarea de piață a internetului obiectelor sau a IoT sunt masive, deoarece, prin definiție, IoT este un strat integrat și difuz de dispozitive, senzori și putere de calcul care se suprapune peste întreaga industrie de consum, business-to-business și guvernamentală. IoT va reprezenta un număr din ce în ce mai mare de conexiuni: 1,9 miliarde de dispozitive în prezent și 9 miliarde până în 2018. În acel an, acesta va fi aproximativ egal cu numărul de smartphone-uri, televizoare inteligente, tablete, computere portabile și PC-uri combinate.

În spațiul de consum, multe produse și servicii au trecut deja în IoT, inclusiv aparatele de bucătărie și de uz casnic, parcările, RFID, produsele de iluminat și de încălzire și o serie de aplicații din internetul industrial.

Cu toate acestea, tehnologiile care stau la baza IoT nu sunt noi, comunicarea M2M existând încă de la nașterea internetului. Cu toate acestea, ceea ce s-a schimbat în ultimii doi ani este apariția unui număr de tehnologii wireless ieftine, la care se adaugă adaptarea copleșitoare a telefoanelor inteligente și a tabletelor în fiecare casă. Creșterea explozivă a dispozitivelor mobile a condus la cererea actuală de IoT.

Datorită oportunităților nelimitate în afacerile IoT, un număr mare de antreprenori mici și mijlocii au sărit pe un vagon de aur IoT rush. De asemenea, datorită apariției platformei electronice și IoT cu sursă deschisă, costul de dezvoltare a sistemului IoT și de gestionare ulterioară a producției sale considerabile este din ce în ce mai accesibil. Proprietarii de produse electronice existente se confruntă cu presiunea de a integra dispozitivul lor cu internetul sau cu aplicația mobilă.

Această formare este destinată unei analize tehnologice și de afaceri a unei industrii emergente, astfel încât entuziaștii/întreprinzătorii IoT să poată înțelege elementele de bază ale tehnologiei și afacerilor IoT.

Obiectivul cursului

Obiectivul principal al cursului este de a prezenta opțiunile tehnologice emergente, platformele și studiile de caz ale implementării IoT în automatizarea caselor și orașelor (case și orașe inteligente), Internetul industrial, sănătatea, Govt., telefonia mobilă celulară și alte domenii.

Introducere de bază a tuturor elementelor IoT - platforma mecanică, Electronics/senzori, protocoalele wireless și wireline, integrarea mobilă în Electronics, integrarea mobilă în întreprindere, analiza datelor și planul de control total

Protocoale M2M fără fir pentru IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Când și unde să le folosim pe care?

Mobile/Desktop/Web app- pentru înregistrare, achiziție de date și control - Platforma de achiziție de date M2M disponibilă pentru IoT--Xively, Omega și NovoTech, etc.

Probleme de securitate și soluții de securitate pentru IoT

Platformă electronică open source/comercială pentru IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc

Platformă cloud pentru întreprinderi cu sursă deschisă/comercială pentru aplicații AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IOT cloud în plus față de alte cloud-uri IoT minore

Studii de afaceri și tehnologie ale unora dintre dispozitivele IoT comune, cum ar fi automatizarea casei, alarma de fum, vehicule, militare, sănătate la domiciliu etc.

Spre deosebire de alte tehnologii, IoT este mult mai complex, cuprinzând aproape fiecare ramură a ingineriei de bază - mecanică, Electronică, firmware, middleware, cloud, analitică și mobilă. Pentru fiecare dintre straturile sale inginerești, există aspecte economice, standarde, reglementări și stadiul evolutiv al tehnologiei. Este pentru prima dată când se oferă un curs modest care să acopere toate aceste aspecte critice ale ingineriei IoT.

Pentru profesioniștii din industria prelucrătoare, cel mai important aspect este înțelegerea progresului în domeniul internetului industrial al lucrurilor, care include întreținerea predictivă și preventivă, monitorizarea pe bază de stare a mașinilor, optimizarea producției, optimizarea energiei, optimizarea lanțului de aprovizionare și timpul de funcționare al utilităților de producție etc.

Rezumat

• Un program de formare avansat care acoperă stadiul actual al tehnologiei Internet of Things în fabricile inteligente.
• Cuprinde mai multe domenii tehnologice pentru a dezvolta conștientizarea unui sistem IoT și a componentelor sale și a modului în care acesta poate ajuta profesioniștii în managementul producției
• Demonstrație live a aplicațiilor IIoT model pentru fabricile inteligente

Public țintă

• Managerii responsabili pentru procesele operaționale și de afaceri din cadrul organizațiilor lor de producție respective și care doresc să știe cum să exploateze IoT pentru a-și face sistemele și procesele mai eficiente.

Durata 3 zile ( 8 ore / zi)

Estimările privind valoarea de piață a internetului obiectelor sau IoT sunt masive, deoarece, prin definiție, IoT este un strat integrat și difuz de dispozitive, senzori și putere de calcul care se suprapune peste întreaga industrie de consum, business-to-business și guvernamentală. IoT va reprezenta un număr din ce în ce mai mare de conexiuni: 1,9 miliarde de dispozitive în prezent și 9 miliarde până în 2018. În acel an, acesta va fi aproximativ egal cu numărul de smartphone-uri, televizoare inteligente, tablete, computere portabile și PC-uri combinate.

În spațiul de consum, multe produse și servicii au trecut deja în IoT, inclusiv aparatele de bucătărie și de uz casnic, parcările, RFID, produsele de iluminat și de încălzire și o serie de aplicații din internetul industrial.

Cu toate acestea, tehnologiile care stau la baza IoT nu sunt noi, comunicarea M2M existând încă de la nașterea internetului. Cu toate acestea, ceea ce s-a schimbat în ultimii doi ani este apariția unui număr de tehnologii wireless ieftine, la care se adaugă adaptarea copleșitoare a telefoanelor inteligente și a tabletelor în fiecare casă. Creșterea explozivă a dispozitivelor mobile a condus la cererea actuală de IoT.

IoT industrial sau IIoT pentru producție a fost utilizat pe scară largă din 2014 și de atunci au avut loc un număr mare de inovații IIoT. Acest curs va prezenta toate aspectele importante ale inovațiilor în domeniul IoT industrial.

Acest curs este destinat unei analize tehnologice și de afaceri a unei industrii emergente, astfel încât entuziaștii/întreprinzătorii IoT să poată înțelege elementele de bază ale tehnologiei și afacerilor IoT.

Obiectivul cursului

Obiectivul principal al cursului este de a prezenta opțiunile tehnologice emergente, platformele și studiile de caz ale implementării IoT în fabricile inteligente pentru sectoarele de producție.

1. Studii de afaceri și tehnologie ale unora dintre platformele IIoT comune precum Siemens MindSphere și Azure IoT.
2. Platformă cloud pentru întreprinderi cu sursă deschisă/comercială pentru aplicații AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IOT, cloud Mindsphere IIoT, pe lângă alte cloud-uri IoT minore
3. Platformă electronică open source/comercială pentru IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Probleme de securitate și soluții de securitate pentru IIoT
5. Aplicații mobile/Desktop/Web- pentru înregistrare, achiziție de date și control -
6. Protocoale M2M fără fir pentru IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : Când și unde să se utilizeze care dintre ele?
7. Introducere de bază a tuturor elementelor IoT-Mecanică, Electronics/platformă de senzori, protocoale fără fir și cu fir, integrare de la mobil la Electronics, integrare de la mobil la întreprindere, analiză de date și plan de control total

Internet of Things (IoT) este o infrastructură de rețea care conectează fără fir obiecte fizice și aplicații software, permițându-le să comunice între ele și să facă schimb de date prin intermediul comunicațiilor de rețea, al cloud computing-ului și al captării datelor. Python este un limbaj de programare de nivel înalt recomandat pentru IoT datorită sintaxei sale clare și a sprijinului larg din partea comunității.

În cadrul acestui curs live condus de un instructor, participanții vor învăța cum să programeze soluții IoT cu Python.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale arhitecturii IoT
• Să învețe elementele de bază ale utilizării Raspberry Pi
• Să instaleze și să configureze Python pe Raspberry Pi
• Să învețe beneficiile utilizării Python în programarea sistemelor IoT
• Să construiască, să testeze, să implementeze și să depaneze un sistem IoT utilizând Python și Raspberry Pi

Audiență

• Dezvoltatori
• ingineri

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Mașină-la-Mașină (M2M) se referă la comunicarea automată directă între dispozitivele mecanice sau electronice în rețea.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor în Moldova, participanții vor învăța despre diferitele aspecte ale NB-IoT (cunoscut și ca LTE Cat NB1) pe măsură ce vor dezvolta și implementa o aplicație bazată pe NB-IoT.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să identifice diferitele componente ale NB-IoT și modul în care acestea se potrivesc pentru a forma un ecosistem.
• Să înțeleagă și să explice caracteristicile de securitate încorporate în dispozitivele NB-IoT.
• Să dezvolte o aplicație simplă pentru a urmări dispozitivele NB-IoT.

Raspberry Pi este un calculator foarte mic, unic.

În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să stabilească și să programeze Raspberry Pi pentru a servi ca un sistem interactiv și puternic încorporat.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Crearea unui mediu de dezvoltare integrat (IDE) pentru productivitatea maximă a dezvoltării
• Programul Raspberry Pi pentru a controla dispozitive cum ar fi senzorul de mișcare, alarmele, serverele web și imprimantele.
• Înțelege arhitectura Raspberry Pi's, inclusiv intrările și conectorii pentru dispozitivele add-on.
• Înțelegeți diferitele opțiuni în limbile de programare și în sistemele de operare
• Testare, debugare, și deplasare Raspberry Pi pentru a rezolva problemele lumii reale

Audienţă

• Dezvoltatori
• Tehnician hardware/software
• Persoane tehnice din toate industriile
• Hobiștii

Formatul cursului

• Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele

Notă

• Raspberry Pi susține diferite sisteme de operare și limbi de programare. Acest curs va folosi Raspbian bazat pe sistemul de operare și Python ca limbaj de programare. Pentru a solicita o setare specifică, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
• Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea hardware-ului și a componentelor Raspberry Pi.

Această instruire live, susținută de un instructor, prezintă software-ul, hardware-ul și procesul pas cu pas necesar pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero. Recunoașterea facială este cunoscută și ca Face Recognition.

Hardware-ul utilizat în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servomotoare (opțional), etc. Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente ei înșiși. Software-ul utilizat include OpenCV, Linux, Python, etc.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze Linux, OpenCV și alte utilitare și biblioteci software pe un Rasberry Pi.
• Să configureze OpenCV pentru a capta și detecta imagini faciale.
• Să înțeleagă diferitele opțiuni de ambalare a unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale.
• Adaptarea sistemului pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supraveghere, verificarea identității etc.

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică practică intensă

Notă

• Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

ThingsBoard este o platformă IoT open source care oferă gestionarea dispozitivelor, colectarea, procesarea și vizualizarea datelor pentru soluția dumneavoastră IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să integreze ThingsBoard în soluțiile lor IoT.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze ThingsBoard
• Să înțeleagă elementele de bază ale funcțiilor și arhitecturii ThingsBoard
• Să creeze aplicații IoT cu ThingsBoard
• Să integreze ThingsBoard cu Kafka pentru rutarea datelor telemetrice ale dispozitivelor
• Integrarea ThingsBoard cu Apache Spark pentru agregarea datelor de la mai multe dispozitive

Audiență

• Ingineri software
• Ingineri hardware
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.