Introduktion till IoT med Arduino Träningskurs

Målet med utbildningen är att förklara vad 5G-nätet är och vilken påverkan det har på smarta teknologier. Jag vill visa både fördelarna och nackdelarna med dessa tekniska relationer (5G / IoT) samt peka ut utvecklingsriktlinjer för nätet, som - från början - var dedikerat till den smarta världen.

6G är den kommande generations trådlösa kommunikationsstandard som positionerad för att transformera IoT-ekosystem genom ultrahastig anslutning, avancerad sensorering och integrerade AI-funktioner.

Denna handledningsbaserade liveutbildning (online eller på plats) är riktad till deltagare med avancerat nivå som vill förstå och utnyttja den kommande korsningen mellan 6G-teknologier och IoT-applikationer.

Genom att slutföra denna kurs kommer deltagarna att få förmågan att:

• Förklara de grundläggande tekniska koncepten bakom 6G.
• Bedöma hur 6G kommer att omforma IoT-enhetskommunikation och arkitektur.
• Utvärdera 6G-aktiverade IoT-användningsfall över olika branscher.
• Förbereda strategier för att integrera 6G-funktioner i befintliga IoT-lösningar.

Kursformat

• Föreläsningar fokuserade på koncept kombinerade med expertdiskussion.
• Tillämpade övningar utformade för att stärka viktiga ingenjörsmässiga principer.
• Fallstudier och scenariouppanalys i en guidad miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassade versioner av denna utbildning som anpassas efter din organisationstekniska vägkarta, kontakta oss för att ordna det.

I detta ledda, levande utbildning i Sverige, kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar Arduino med avancerade tekniker när de går igenom skapandet av ett enkelt sensorsystem för varningsalarmer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur Arduino fungerar.
• Gå djupare in i huvudkomponenterna och funktionerna i Arduino.
• Programmera Arduino utan att använda Arduino IDE.

I denna instruktör-ledna, live-träning i Sverige, kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar Arduino för praktisk användning, som att kontrollera lampor, motorer och rörelsedetektorer. Denna kurs antar användningen av riktiga hårdvarakomponenter i en live-labbmiljö (inte mjukvarsimulerad hårdvara). 

Till slut på denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Programmera Arduino för att kontrollera lampor, motorer och andra enheter.
• Förstå Arduinos arkitektur, inklusive ingångar och anslutningar för tilläggskomponenter.
• Lägga till tredjepartskomponenter som LCD-skärmar, accelerometrar, gyroscoper och GPS-spoårare för att utöka Arduinos funktionalitet.
• Förstå de olika programmeringsspråksalternativen, från C till drag-and-drop-språk.
• Testa, felsöka och distribuera Arduino för att lösa verkliga problem.

Teknologiframsteg och den ökande mängden information förändrar hur affärsverksamhet drivs inom många branscher, inklusive staten. Generering av data och digital arkivering i regeringsorganisationer ökar på grund av snabbt växande mobil enheter och appar, smarta sensorer och enheter, molntjänster och medborgarriktade webbportaler. När digital information utvidgas och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och hantering mer komplexa också. Ny teknik för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Regeringsmarknaden är vid en vändpunkt, där man inser att information är ett strategiskt tillgångsbelopp, och att regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre tjäna och uppfylla sina uppdrag. Medan regeringsledare arbetar med att utveckla datadrivna organisationer för att lyckas med sina uppdrag, lägger de grunden för att samordna beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högkvalitativa regeringstjänster kommer att skapas genom en kombination av de mest förändrande teknologier:

• Mobil enheter och appar
• Molntjänster
• Sociala affärsverktyg och nätverk
• Big Data och analyser

Big Data är en av de smarta industrilösningarna och gör det möjligt för regeringen att fatta bättre beslut genom att agera på grundval av mönster som avslöjas genom analys av stora mängder data — relaterade och orelaterade, strukturerade och ostrukturerade.

Att lyckas med dessa prestationer kräver mer än att bara samla in massor av data. "Att få grepp om dessa stora mängder Big Data kräver moderna verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och mångsidiga informationsströmmar," skrev Tom Kalil och Fen Zhao vid White House Office of Science and Technology Policy i en post på OSTP Blog.

Vithuset tog ett steg för att hjälpa myndigheter att hitta dessa teknologier när det lade grunden till National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att optimera den explosion av Big Data och de verktyg som krävs för att analysera det.

Utmaningarna som Big Data ställer är lika svåra som dess löfte är uppmuntrande. Effektiv lagring av data är en av dessa utmaningar. Som vanligt är budgeterna stramade, så myndigheter måste minimera priset per megabyte för lagring och hålla datan lätt tillgänglig så att användare kan få den när de vill och som de behöver den. Att säkerhetskopiera stora mängder data ökar utmaningen.

Effektiv analys av data är en annan viktig utmaning. Många myndigheter använder kommersiella verktyg som möjliggör att de kan gräva sig igenom bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (Ett nyligt studie av MeriTalk visade att federala IT-exekutiva anser att Big Data kan hjälpa myndigheter att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller sina uppdrag.).

Anpassade Big Data-verktyg låter också myndigheter hantera behovet av att analysera deras data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalys-system tillgängligt för andra myndigheter. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortanöd innan de uppstår. Det används också för mindre banala uppgifter, såsom att gräva sig igenom CV:n för att koppla jobbsökande med rekryteringsansvariga.

I denna instruktörsguidade, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man bygger en robot med hjälp av Arduino-hardware och Arduino (C/C++)-språket.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och driftsätta ett robotiskt system som inkluderar både mjukvara och hårdvara
• Förstå de viktigaste koncepten inom robotteknik
• Sammanföra motorer, sensorer och mikrokontroller till en fungerande robot
• Designa den mekaniska strukturen av en robot

Målgrupp

• Utvecklare
• Ingenjörer
• Hobbyister

Kursformat

• Del föreläsning, del diskussion, övningar och mycket praktiskt arbete

Notering

• Hårdvarusatsen kommer att specificeras av instruktören före utbildningen, men kommer i stort sett att innehålla följande komponenter:
• Arduino-platta
• Motorstyrare
• Avståndssensor
• Bluetooth-slave
• Prototypplatta och kablar
• USB-kabel
• Fordonskit
• Deltagarna behöver köpa sin egen hårdvara.
• Om du önskar anpassa denna utbildning, kontakta oss för att boka.

Insurtech (även kallad Digital Insurance) avser konvergensen av försäkringar + ny teknik. Inom området Insurtech tillämpar "digitala försäkringsbolag" tekniska innovationer på sina affärs- och verksamhetsmodeller för att minska kostnaderna, förbättra kundupplevelsen och öka flexibiliteten i sin verksamhet.

I denna instruktörsledda utbildning kommer deltagarna att få en förståelse för de teknologier, metoder och tankesätt som behövs för att åstadkomma en digital transformation inom sina organisationer och i branschen i stort. Utbildningen riktar sig till chefer som behöver få en helhetsbild, bryta ner hype och jargong och ta de första stegen i att etablera en Insurtech-strategi.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Diskutera Insurtech och alla dess beståndsdelar på ett intelligent och systematiskt sätt
• Identifiera och avmystifiera rollen för varje nyckelteknologi inom Insurtech.
• Utarbeta en allmän strategi för implementering Insurtech inom organisationen

Publik

• Försäkringsgivare
• Teknologer inom försäkringsbranschen
• Intressenter inom försäkringsbranschen
• Konsulter och affärsanalytiker

Kursens upplägg

• Del föreläsning, delvis diskussion, övningar och fallstudiegruppsaktiviteter

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-IT-professionals och företagsledare som vill förstå IoT:s och edge computingens potential för att skapa effektivitet, realtidsbehandling och innovation inom olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing samt deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsområden för IoT och edge computing inom tillverkning, logistik och energisektorn.
• Skilja mellan edge- och molnbaserade arkitekturer och distributionslägen.
• Implementera edge computing-lösningar för prognostisk underhållning och realtidsbeslut.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till produktchefer och utvecklare som vill använda Edge Computing för att decentralisera datahantering för snabbare prestanda, med hjälp av smarta enheter som finns i källnätverket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med Edge Computing.
• Identifiera användningsfall och exempel där Edge Computing kan tillämpas.
• Designa och bygg Edge Computing lösningar för snabbare databehandling och minskade driftskostnader.

Inbyggda system är ändamålsenliga datorsystem som är utformade för att utföra dedikerade funktioner inom större system. IoT (Internet of Things) är ett nätverk av fysiska enheter som är inbäddade med sensorer och programvara som kommunicerar och utbyter data över internet.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktas till tekniska experter på nybörjarnivå som vill förstå och tillämpa koncept inom inbyggda system och IoT med hjälp av C och mikrokontrollarkitektur.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Förstå arkitekturen och komponenterna i inbyggda system.
• Skriva och kompilera C-kod för interaktion med hårdvara.
• Arbeta med mikrokontrollers periferier som tidsmätare och ADC:er (Analog-to-Digital Converters).
• Förstå hur inbyggda system bidrar till IoT-arkitekturer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (på plats eller på distans) riktar sig till ingenjörer som vill installera, distribuera och hantera en säker IoT-applikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utveckla och distribuera program för att hantera IoT-enheter på ett säkert sätt.
• Integrera IoT-enheter i molnet på ett säkert sätt.
• Integrera ett IoT-program med befintlig infrastruktur.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig om de olika aspekterna av NB-IoT (även känd som LTE Cat NB1) när de utvecklar och distribuerar en exempelbaserad NB-IoT-baserad applikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera de olika komponenterna i NB-IoT och hur de ska passa ihop för att bilda ett ekosystem.
• Förstå och förklara de säkerhetsfunktioner som är inbyggda i NB-IoT enheter.
• Utveckla ett enkelt program för att spåra NB-IoT enheter.

ThingsBoard är en IoT-plattform med öppen källkod som erbjuder enhetshantering, datainsamling, bearbetning och visualisering för din IoT-lösning.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man integrerar ThingsBoard i sina IoT-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera ThingsBoard
• Förstå grunderna i ThingsBoard funktioner och arkitektur
• Skapa IoT-program med ThingsBoard
• Integrera ThingsBoard med Kafka för dataroutning för telemetrienheter
• Integrera ThingsBoard med Apache Spark för dataaggregering från flera enheter

Publik

• Mjukvaruingenjörer
• Hårdvaruingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.