Introduktion till IoT med Raspberry Pi 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.

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.

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.

Målet med utbildningen är att introducera till världen av Internet of Things (smarta lösningar) och blockchain samt att visa fördelarna och nackdelarna med dessa teknologiska världar.

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling. C är ett allmänt programmeringsspråk som rekommenderas för IoT på grund av dess allestädes närvarande och programmeringsfördelar på låg nivå. 

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att programmera IoT-lösningar med C.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera NetBeans för programmering av IoT-system med C
• Förstå grunderna i IoT-arkitektur
• Lär dig fördelarna med att använda C för programmering av IoT-system
• Skapa, testa, distribuera och felsöka ett IoT-system med hjälp av C

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer

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.

Till skillnad från andra teknologier är IoT mycket mer komplex och omfattar nästan alla grenar av kärningeteknik - mekanik, elektronik, firmware, middleware, moln, analyser och mobil. För varje teknisk lager finns det aspekter av ekonomi, normer, regleringar och den utvecklade tekniken. Detta är första gången ett omfattande kurs erbjuds för att täcka alla dessa kritiska aspekter av IoT-teknik.

Sammanfattning

Ett fortsättningsutbildningsprogram som täcker den aktuella tekniska utvecklingen inom Internet of Things (IoT)

Diskuterar flera teknologidomäner för att skapa en förståelse för en IoT-system och dess komponenter, samt hur det kan hjälpa företag och organisationer.

Livedemo av modella IoT-applikationer för att visa praktiska IoT-distributioner i olika branscher, som Industriell IoT, Smarta städer, Retail, Resor & Transport samt användningsfall om anslutna enheter och saker.

Målgrupp

Chefer som är ansvariga för affärs- och operativa processer inom sina respektive organisationer och vill veta hur de kan utnyttja IoT för att göra deras system och processer mer effektiva.

Entrepreneurs och investörer som planerar att skapa nya företag och vill få en bättre förståelse för IoT-tekniklandskapet för att se hur de kan utnyttja det på ett effektivt sätt.

Beräkningar av IoT-marknadens värde är enorma, eftersom IoT per definition är en integrerad och spridd lager av enheter, sensorer och beräkningskraft som täcker konsuments-, B2B- och regeringsindustrier. IoT kommer att ansvara för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag, och 9 miljarder år 2018. Detta år kommer det att vara ungefär lika med antalet smarta telefoner, smarta TV-apparater, surfplattor, dräktliga datorer och PC:ar tillsammans.

I konsumentssektorn har många produkter och tjänster redan övergått till IoT, inklusive köks- och hemapparater, parkering, RFID, belysning och värmeprodukter samt flera applikationer inom Industriell Internet.

Underliggande teknologier för IoT är inget nytt, eftersom M2M-kommunikation existerat sedan internets uppkomst. Vad som har förändrats under de senaste åren är framkomsten av flera billiga trådlösa teknologier tillsammans med den omfattande adoptionen av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobiltelefoner har lett till den nuvarande efterfrågan på IoT.

Tack vare de oanpassade möjligheterna inom IoT-affärer, har ett stort antal små och medelstora entreprenörer hoppat på IoT-guldrushen. Dessutom har framkomsten av öppen källkodselektronik och IoT-plattformar gjort utvecklingen av IoT-system samt deras skalanbetjänande produktion allt mer tillgänglig. Ägare av existerande elektroniska produkter upplever tryck för att integrera sina enheter med internet eller mobilapp.

Denna utbildning är tänkt som en teknisk och affärsmässig granskning av ett framskridande industrilandskap så att IoT-entusiaster/entreprenörer kan förstå de grundläggande aspekterna av IoT-teknik och affärsmodeller.

Kursens syfte

Huvudsakliga mål med kursen är att presentera framkommande teknologiska alternativ, plattformar och fallstudier om IoT-implementering inom hem- & stadsautomation (smarta hem och städer), Industriell Internet, hälsa, regering, mobiltelefoner och andra områden.

Grundläggande introduktion till alla IoT-element - mekanik, elektronik/sensorplattformar, trådlösa och kabelbundna protokoll, integration mellan mobil och elektronik, integration mellan mobil och företag, dataanalyser och total kontrollplan.

M2M-trådlösa protokoll för IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: När och var ska man använda vilka?

Mobil/Dator/Webbappar - för registrering, datainsamling och styrning – Tillgängliga M2M-datainsamlingsplattformar för IoT – Xively, Omega och NovoTech etc.

Säkerhetsfrågor och säkerhetslösningar för IoT

Öppen källkod/commerciella elektronikplattformar för IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc

Öppen källkod/commerciella företagsmolnplattformar för AWS-IoT-appar, Azure-IOT, Watson-IOT moln samt andra mindre IoT-moln

Studier av affärs- och teknikaspekter av några vanliga IoT-enheter som hemautomation, rökalarmer, fordon, militär, hemvård etc.

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling. Java är ett allmänt språk som är känt för att vara "skriv en gång, kör var som helst". Java rekommenderas för IoT på grund av dess portabilitet och effektivitet.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar IoT-lösningar med Java.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera verktyg och ramverk (Eclipse Open IoT Stack) för programmering av IoT-system med Java
• Förstå grunderna i IoT-arkitektur
• Använd Eclipse Open IoT Stack för Java för att ansluta och hantera enheter i en IoT-lösning
• Skapa, testa och distribuera ett IoT-system med hjälp av Java

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer

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.

Skillt från andra teknologier är IoT betydligt mer komplex och omfattar nästan alla grenar av kärningeteknik - mekanik, elektronik, programvara, mellanprogram, moln, analys och mobil. För varje teknisk lager finns det aspekter som ekonomi, normer, regleringar och utvecklingen av den aktuella tekniken. Detta är första gången en modest kurs erbjuds som täcker alla dessa kritiska aspekter av IoT-teknik.

För produktionsexperter är det mest kritiska att förstå framstegen inom industriell internet of things, vilket inkluderar prediktiv och preventiv underhåll, tillståndsbaserad övervakning av maskiner, produktionsoptimering, energioptimering, försörjningskedjeoptimering och driftstid för produktionstillgångar osv.

Sammanfattning

• En avancerad utbildningsprogram som täcker den aktuella tekniken inom Internet of Things i smarta fabriker.
• Spänner över flera teknikdomäner för att utveckla insikt om ett IoT-system och dess komponenter samt hur det kan hjälpa produktionsledande professionella.
• Live-demo av modell IIoT-applikationer för smarta fabriker

Målgrupp

• Chefer som är ansvariga för affärs- och operativa processer inom sina respektive produktionstillgångar och som vill veta hur de kan utnyttja IoT för att göra deras system och processer mer effektiva.

Varaktighet 3 dagar (8 timmar/dag)

Skattningar av Internet of Things- eller IoT-marknadsvärdet är enorma, eftersom IoT per definition är en integrerad och spridd lager av enheter, sensorer och beräkningskraft som täcker konsument-, affär- och regeringsindustrin. IoT kommer att stå för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag och 9 miljarder år 2018. Det året kommer det att vara ungefär lika med antalet smarta telefoner, smarta TV-apparater, surfplattor, bärbara datorer och PC:n kombinerat.

I konsumentsektorn har många produkter och tjänster redan passerat över till IoT, inklusive köks- och hushållsapparater, parkering, RFID, belysning och värmeprodukter samt flera applikationer inom industriell internet.

Underliggande teknologier för IoT är inget nytt eftersom M2M-kommunikation existerat sedan Internet föddes. Men vad som har förändrats under de senaste åren är framkomsten av en mängd billiga trådlösa tekniker, tillsammans med den överväldigande anpassningen av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobilanvändning har lett till den aktuella efterfrågan på IoT.

Industriell IoT, eller IIoT för produktion, har använts alltfler sedan 2014 och en stor mängd IIoT-innovationer har ägt rum. Denna kurs kommer att introducera alla viktiga aspekter av innovationerna inom industriell IoT.

Denna utbildning är tänkt som en teknisk och affärsöversikt av en nybrukande industripå så sätt att IoT-entusiaster/entrepreneurar kan få grepp om grunderna i IoT-teknik och affärer.

Kursmål

Huvudmålet med kursen är att introducera de framträdande tekniska alternativen, plattformar och fallstudier av IoT-implementering i smarta fabriker för produktionssektorn.

1. Studier av affärs- och teknikområden för några vanliga IIoT-plattformar som Siemens MindSphere och Azure IoT.
2. Öppen källkod-/kommersiell företagsmolnplattform för AWS-IoT-appar, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT-moln samt andra mindre IoT-moln
3. Öppen källkod-/kommersiell elektronikplattform för IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc.
4. Säkerhetsproblem och säkerhetslösningar för IIoT
5. Mobil-/desktop-/webbappar - för registrering, datainsamling och kontroll –
6. M2M-trådlösa protokoll för IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: När och var ska vilket användas?
7. Grundläggande introduktion till alla element i IoT - mekanik, elektronik/sensorplattformar, trådlösa och trådbundna protokoll, mobil-integration med elektronik, mobil-integration med företag, dataanalys och total kontrollplan

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå som rekommenderas för IoT på grund av dess tydliga syntax och stora stöd från communityn.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar IoT-lösningar med Python.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i IoT-arkitektur
• Lär dig grunderna i att använda Raspberry Pi
• Installera och konfigurera Python på Raspberry Pi
• Lär dig fördelarna med att använda Python för att programmera IoT-system
• Skapa, testa, distribuera och felsöka ett IoT-system med hjälp av Python och Raspberry Pi

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer

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.

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.