Курс за обучение по Introduction to IoT Using Raspberry Pi

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.

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 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.

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 продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
• Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
• Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

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. 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.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
• Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
• Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.

Raspberry Pi е много малък, единичен компютър.

В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да установят и програмират Raspberry Pi, за да служат като интерактивна и мощна вградена система.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Създаване на IDE (интегрирана среда за развитие) за максимална производителност на развитието
• Програма Raspberry Pi за контрол на устройства като сензори за движение, аларми, уеб сървъри и принтери.
• Разбиране на Raspberry Pi's архитектура, включително вход и връзки за добавки устройства.
• Разбиране на различните възможности в програмен език и операционни системи
• Тествайте, дебютирайте и разпространявайте Raspberry Pi, за да разрешите реалните проблеми в света.

публиката

• Разработчиците
• Софтуерни и хардуерни инженери
• Технически лица във всички отрасли
• Хобистите

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика

Забележка

• Raspberry Pi Поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Raspbian като операционна система и Python като език за програмиране. За да поискате конкретна настройка, моля, свържете се с нас, за да организирате.
• Участниците са отговорни за закупуването на Raspberry Pi хардуера и компоненти.

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

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

До края на това обучение участниците ще могат:

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

Формат на курса

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

Забележка

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

ThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
• Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
• Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
• Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
• Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства

Публика

• Софтуерни инженери
• Хардуерни инженери
• Разработчици

Формат на курса

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

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.