Introduksjon til IoT ved bruk av Arduino Treningskurs

Målet med opplæringen er å forklare hva 5G-nettet er og hva innvirkningen av det har på smarte teknologier. Jeg ønsker å vise både fordeler og ulemper ved disse teknologiske relasjonene (5G / IoT) og vise utviklingsretningene for nettet, som - fra starten - var dedikert til den smarte verden.

6G er den neste generasjonens trådløse kommunikasjonsstandard som er stilt opp til å transformere IoT-ekosystemer gjennom ultra-rask kobling, avansert sensoring og integrerte AI-kapasiteter.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med avansert nivå som ønsker å forstå og utnytte det oppkommet skjegsnittet mellom 6G-teknologier og IoT-applikasjoner.

Ved å fullføre denne kursen, vil deltakerne få evnen til:

• Forklare de kjernetekniske konseptene bak 6G.
• Vurdere hvordan 6G vil forandre IoT-enhetskommunikasjon og arkitektur.
• Evaluere 6G-oppdrivne IoT-brukstilfeller i ulike sektorer.
• Forberede strategier for å integrere 6G-kapasiteter i eksisterende IoT-løsninger.

Kursformat

• Forelesninger fokusert på konsepter kombinert med ekspertdiskusjon.
• Anvendte øvelser designet for å styrke nøkkelinngeniørprinsipper.
• Fallbasert utforskning og scenariouanalyse i en veiledet miljø.

Kurstilpasningsmuligheter

• For tilpassede versjoner av denne treningen som er justert med organisasjonens teknologiruteplan, vennligst kontakt oss for å arrangere dette.

I denne opplæringskurset ledet av instruktør i Norge, vil deltakerne lære å programmere Arduino ved hjelp av avanserte teknikker mens de går gjennom skapelsen av et enkelt sensorvarselsystem.

Ved kursets slutt vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå hvordan Arduino fungerer.
• Dykke dypt inn i de hovedkomponentene og funksjonene til Arduino.
• Programmere Arduino uten å bruke Arduino IDE.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge, vil deltakerne lære å programmere Arduino for bruk i virkeligheten, som å kontrollere lys, motorer og bevegelsessensorer. Dette kurset forutsetter bruk av virkelige hardwarekomponenter i et live-laboratorium (ikke software-simulert hardware).

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Programmere Arduino til å kontrollere lys, motorer og andre enheter.
• Forstå Arduino-arkitekturen, inkludert inn- og utganger for tilleggsenheter.
• Legge til tredjepartskomponenter som LCD-skjermer, akselerometere, gyroskop og GPS-sporere for å utvide Arduino-funksjonaliteten.
• Forstå de forskjellige mulighetene for programmeringsspråk, fra C til drag-and-drop-språk.
• Test, feilsøk og deploy Arduino for å løse virkelige problemer.

Teknologifremgang og den økende mengden informasjon transformerer hvordan virksomheter drives i mange industrier, inkludert regering. Genereringen av regjeringsdata og rate for digital arkivering øker på grunn av den raske veksten i mobil enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, skytjenester, og borgerorienterte portaler. Som digitale informasjon expanderer og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, behandling, lagring, sikkerhet og utsortering mer kompleks også. Nyteknologi for inndatafangst, søk, oppdaging og analyse hjelper organisasjoner med å innse innsikt fra deres ustrukturerte data. Regjeringsmarkedet er ved en vendepunkt, og realiserer at informasjon er et strategisk eiendom, og regeringen må beskytte, utnytte og analysere både strukturerte og ustrukturerte informasjon for å bedre serve og møte misjonskrav. Mens ledere i offentlig sektor strever etter å utvikle datastyret organisasjoner for å lykkes med misjonen, legger de grunnlaget for å knytte sammen avhengigheter over hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Høyverdifulle regjeringsløsninger vil bli skapt fra en kombinasjon av de mest disruptivt teknologi:

• Mobil enheter og applikasjoner
• Skytjenester
• Sosial virksomhetsteknologi og netverk
• Big Data og analyse

Big Data er en av de intelligente industriløsningene og tillater regjeringen å ta bedre beslutninger ved å handle basert på mønstre som oppdages ved analysen av store mengder data - relaterte og urelaterte, strukturerte og ustrukturerte.

Men å fullføre disse oppgavene tar mye mer enn bare å akkumulere massive mengder data. “Å ta fornuftige ut av disse volumene med Big Data krever skjærpemessige verktøy og teknologi som kan analysere og trekke nytte av nyttig kunnskap fra store og diverse informasjonsstrømmer,” skrev Tom Kalil og Fen Zhao fra White House Office of Science and Technology Policy i et innlegg på OSTP Blog.

The White House tok et skritt mot å hjelpe organisasjoner med å finne disse teknologiene da de etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 million for å maksimere effekten av Big Data-explosjonen og verktøyene som trengs til å analysere det.

Utmeldelses utfordringer Big Data stiller er nesten like forbittelige som dets lovende er oppmunterende. Effektiv lagring av data er en av disse utfordringene. Som vanlig, er budsjettet knyttet, så organisasjoner må minimere prisen per megabyte for lagring og holde data lette tilgjengelig slik at brukerne kan få det når de ønsker det og slik de trenger det. Sikring av massive mengder data øker utfordringen.

Effektivt å analysere data er en annen stor utfordring. Mange organisasjoner bruker kommersielle verktøy som lar dem gjennomsøke de store datamountene, og oppdage trender som kan hjelpe dem med å operere mer effektivt. (En nylig studie av MeriTalk fant at federal IT-eksekutive tror at Big Data kan hjelpe organisasjoner spare over $500 billion mens de også fyller misjonskrav.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også organisasjoner adressere behovet for å analysere deres data. For eksempel, har Oak Ridge National Laboratory's Computational Data Analytics Group gjort sin Piranha dataanalyzesystem tilgjengelig for andre organisasjoner. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne et link som kan varsle legene om aortalaneurysmer før de inntrer. Det brukes også til mer vanlige oppgaver, slik som gjennomsøking av cv'er for å koble jobbkandidater med ansatte.

I denne instruktørbaserte, live-utdanningskursene vil deltagere lære hvordan de kan bygge en robot ved hjelp av Arduino-hardware og Arduino (C/C++)-språket.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bygge og drive et robot-system som inneholder både programvare- og maskinvarekomponenter
• Forstå de nøkkelspillende konseptene i robotteknologier
• Sette sammen motorene, sensorene og mikrokontrollere til en fungerende robot
• Utforme den mekaniske strukturen av en robot

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Hobbyister

Kursformat

• Del foredrag, del diskusjon, øvelser og mye praktisk arbeid

Merk

• Hardware-settene vil bli spesifisert av instruktøren før kurset, men vil omtrent bestå av følgende komponenter:
• Arduino-kort
• Motorregulator
• Avstandsenset
• Bluetooth-slave
• Prototypingbrett og kabler
• USB-kabel
• Vognsett
• Deltakerne må kjøpe egen hardware.
• Hvis du ønsker å tilpasse dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Insurtech (aka Digital Insurance) refererer til konvergensen av forsikring + nye teknologier. Innenfor Insurtech "digitale forsikringsselskaper" anvender teknologiinnovasjoner til sine forretnings- og driftsmodeller for å redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og øke smidigheten i deres operasjoner.

I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankesettet som trengs for å få til en digital transformasjon i deres organisasjoner og i bransjen for øvrig. Opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få en stor bildeforståelse, bryte ned hypen og sjargongen, og ta de første stegene i å etablere en Insurtech strategi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Diskuter Insurtech og alle dens komponenter intelligent og systematisk
• Identifiser og avmystifiser rollen til hver nøkkelteknologi innen Insurtech.
• Lag en generell strategi for implementering av Insurtech i deres organisasjon

Publikum

• Forsikringsselskaper
• Teknologer innen forsikringsbransjen
• Forsikringsinteressenter
• Konsulenter og forretningsanalytikere

Format på kurset

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og gruppeaktiviteter

Dette underviser-ledede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-professionelle og virksomhetsledere som ønsker å forstå potensialet ved IoT og edge computing for å gjøre bedriftene mer effektive, tilby reell tidsbehandling og skape innovasjon i ulike industrier.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifisere brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjon, logistikk og energi-sektorene.
• Skille mellom edge- og cloud-beregningarkitekturen og -distribusjonsscenarioer.
• Implementere edge computing-løsninger for prediktiv vedlikehold og reell tidsbeslutningstaking.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, systemarkitekter og fagfolk innen industri som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligent datahåndtering og analysekapabiliteter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for Edge AI og dets anvendelse i IoT.
• Opprette og konfigurere Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuere AI-modeller på Edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids datahåndtering og beslutningsprosesser i IoT-systemer.
• Integtere Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Behandle etiske hensyn og beste praksis i Edge AI for IoT.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktledere og utviklere som ønsker å bruke Edge Computing til å desentralisere dataadministrasjon for raskere ytelse, ved å utnytte smarte enheter plassert på kildenettverket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene og fordelene ved Edge Computing.
• Identifiser brukstilfellene og eksemplene der Edge Computing kan brukes.
• Design og bygg Edge Computing løsninger for raskere databehandling og reduserte driftskostnader.

Embedded systems er datamaskinsystemer som er bygget for å utføre dedikerte funksjoner innen større systemer. IoT (Internet of Things) er et nettverk av fysisk koblete enheter med sensorer og programvare som kommuniserer og utveksler data over internett.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle på begynner-nivå som ønsker å forstå og anvende embedded systems-og IoT-konsepter ved hjelp av C og mikrokontrollerarkitektur.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i embedded systems.
• Skrive og oversette C-kode for interaksjon med embeddet hardvare.
• Arbeide med mikrokontrollerperiferier som timers og ADCs (Analog-to-Digital Converters).
• Forstå hvordan embedded systems bidrar til IoT-arkitekturer.

Kursformatet

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljø.

Kursinnhold tilpassningsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot ingeniører som ønsker å sette opp, distribuere og administrere en sikker IoT-applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle og distribuer applikasjoner for å administrere IoT-enheter sikkert.
• Integrer IoT-enheter på en sikker måte i skyen.
• Integrer en IoT-applikasjon med eksisterende infrastruktur.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om de ulike aspektene ved NB-IoT (også kjent som LTE Cat NB1) når de utvikler og distribuerer en prøve NB-IoT-basert applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifiser de forskjellige komponentene i NB-IoT og hvordan de passer sammen for å danne et økosystem.
• Forstå og forklar sikkerhetsfunksjonene innebygd i NB-IoT-enheter.
• Utvikle en enkel applikasjon for å spore NB-IoT enheter.

ThingsBoard er en åpen kildekode IoT-plattform som tilbyr enhetsadministrasjon, datainnsamling, prosessering og visualisering for din IoT-løsning.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan integrere ThingsBoard i sine IoT-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer ThingsBoard
• Forstå det grunnleggende om ThingsBoard funksjoner og arkitektur
• Bygg IoT-applikasjoner med ThingsBoard
• Integrer ThingsBoard med Kafka for dataruting for telemetrienheter
• Integrer ThingsBoard med Apache Spark for dataaggregering fra flere enheter

Publikum

• Programvareingeniører
• Maskinvareingeniører
• Utviklere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.