Introduction to IoT Using Raspberry Pi Treningskurs

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.

ThingsBoard er en åpen kildekode IoT-plattform som tilbyr enhetsstyring, datainnsamling, behandling og visualisering av IoT-løsningen din.

I denne instruktørledede ThingsBoard vil deltakerne lære å integrere ThingsBoard i IoT-løsningene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

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

Publikum

• Programvareingeniører
• Maskinvareingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merk

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

Kura er et Java basert rammeverk med åpen kildekode for IoT som gir tilgang til underliggende maskinvare, kommunikasjon med M2M / IoT integrasjonsplattformer, gateway management og nettverkskonfigurasjonsadministrasjon.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære grunnleggende om Kura og hvordan de kan bruke den til sine IoT-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kura
• Forstå de grunnleggende og kjernefunksjonene til Kura
• Bygg, test, distribuer og feilsøk IoT-løsninger med Kura

Publikum

• Utviklere
• programmerere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merk

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

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen introduserer programvaren, maskinvaren og trinn-for-trinn-prosessen som trengs for å bygge et ansiktsgjenkjenningssystem fra bunnen av. Ansiktsgjenkjenning er også kjent som Face Recognition.

Maskinvaren som brukes i denne laboratoriet inkluderer Rasberry Pi, en kameramodul, servoer (valgfritt), etc. Deltakerne er selv ansvarlige for å kjøpe disse komponentene. Programvaren som brukes inkluderer OpenCV, Linux, Python, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Installer Linux, OpenCV og andre programvareverktøy og biblioteker på en Rasberry Pi. Konfigurer OpenCV for å ta og oppdage ansiktsbilder. Forstå de ulike alternativene for å pakke et Rasberry Pi-system for bruk i virkelige miljøer. Tilpass systemet for en rekke brukssaker, inkludert overvåking, identitetsverifisering, etc.

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Merk

Andre maskinvare- og programvarealternativer inkluderer: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Hvis du ønsker å bruke noen av disse, vennligst kontakt oss for å avtale.

Raspberry Pi er en veldig liten, enkeltbord datamaskin.

I denne instruktørledede, live-trening, vil deltakerne lære hvordan å sette opp og programmere Raspberry Pi for å tjene som et interaktivt og kraftig innebygd system.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprettelse av en IDE (integrert utviklingsmiljø) for maksimal utviklings produktivitet
• Program Raspberry Pi for å kontrollere enheter som bevegelsessensor, alarmer, webserver og skrivere.
• Forstå Raspberry Pi's arkitektur, inkludert input og koblinger for add-on-enheter.
• Forstå de ulike alternativene i programmeringsspråk og operativsystemer
• Test, debug, og implementere Raspberry Pi for å løse virkelige problemstillinger

Publikum

• Utviklere
• Hardware / programvare teknikere
• Tekniske personer i alle bransjer
• Hobbyister

Format av kurset

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og tung praksis

Notat

• Raspberry Pi støtter ulike operativsystemer og programmeringsspråk. Dette kurset vil bruke Raspbian som operativsystem og Python som programmeringsspråk. For å be om en spesifikk innstilling, vennligst kontakt oss for å arrangere.
• Deltakerne er ansvarlige for kjøp av Raspberry Pi maskinvare og komponenter.

Internet of Things (IoT) er en nettverksinfrastruktur som kobler sammen fysiske objekter og programvareapplikasjoner trådløst, slik at de kan kommunisere med hverandre og utveksle data via nettverkskommunikasjon, cloud computing og datafangst. Python er et programmeringsspråk på høyt nivå som anbefales for IoT på grunn av dets klare syntaks og store fellesskapsstøtte.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære å programmere IoT-løsninger med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå det grunnleggende om IoT-arkitektur Lær det grunnleggende om bruk av Raspberry Pi Installer og konfigurer Python på Raspberry Pi Lær fordelene ved å bruke Python i programmering av IoT-systemer Bygg, test, distribuer og feilsøk et IoT-system ved hjelp av Python og Raspberry Pi

Publikum

Utviklere Ingeniører

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Merk

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

I motsetning til andre teknologier, er IoT langt mer komplekst og omfatter nesten alle grener av kjerneteknikk-mekanisk, Electronics, fastvare, mellomvare, sky, analyse og mobil. For hvert av dets ingeniørlag er det aspekter av økonomi, standarder, forskrifter og utviklingsstatus. Dette er for første gang et beskjedent kurs tilbys for å dekke alle disse kritiske aspektene ved IoT Engineering.

Sammendrag

Et avansert opplæringsprogram som dekker den nåværende toppmoderne innen Internet of Things går på tvers av flere teknologidomener for å utvikle bevissthet om et IoT-system og dets komponenter og hvordan det kan hjelpe bedrifter og organisasjoner. Live-demo av modell-IoT-applikasjoner for å vise frem praktiske IoT-distribusjoner på tvers av forskjellige industridomener, for eksempel Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation og brukssaker rundt tilkoblede enheter og ting

Målgruppe

Ledere som er ansvarlige for forretnings- og operasjonelle prosesser i sine respektive organisasjoner og ønsker å vite hvordan de kan utnytte IoT for å gjøre systemene og prosessene mer effektive. Entreprenører og investorer som ønsker å bygge nye virksomheter og ønsker å utvikle en bedre forståelse av IoT-teknologilandskapet for å se hvordan de kan utnytte det på en effektiv måte.

Estimater for Internet of Things eller IoT-markedsverdier er enorme, siden IoT per definisjon er et integrert og spredt lag av enheter, sensorer og datakraft som overlapper hele forbruker-, business-to-business- og offentlig industri. IoT vil utgjøre et stadig større antall tilkoblinger: 1,9 milliarder enheter i dag, og 9 milliarder innen 2018. Det året vil det være omtrent lik antallet smarttelefoner, smarte TV-er, nettbrett, bærbare datamaskiner og PC-er til sammen.

I forbrukerområdet har mange produkter og tjenester allerede gått over til IoT, inkludert kjøkken- og husholdningsapparater, parkering, RFID, belysnings- og varmeprodukter og en rekke applikasjoner innen industrielt internett.

Imidlertid er de underliggende teknologiene til IoT ikke noe nytt ettersom M2M-kommunikasjon eksisterte siden internett ble født. Det som imidlertid har endret seg de siste par årene er fremveksten av en rekke rimelige trådløse teknologier lagt til ved overveldende tilpasning av smarttelefoner og nettbrett i alle hjem. Eksplosiv vekst av mobile enheter førte til nåværende etterspørsel etter IoT.

På grunn av ubegrensede muligheter i IoT-virksomhet, hoppet et stort antall små og mellomstore gründere på en vogn av IoT-gullrush. Også på grunn av fremveksten av åpen kildekode-elektronikk og IoT-plattform, blir kostnadene for utvikling av IoT-systemet og videre administrasjon av den betydelige produksjonen stadig rimeligere. Eksisterende eiere av elektroniske produkter opplever press for å integrere enheten sin med Internett eller mobilapp.

Denne opplæringen er ment for en teknologi- og forretningsgjennomgang av en fremvoksende industri, slik at IoT-entusiaster/entreprenører kan forstå det grunnleggende om IoT-teknologi og -virksomhet.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere nye teknologiske alternativer, plattformer og casestudier av IoT-implementering i hjemme- og byautomatisering (smarte hjem og byer), Industrielt Internett, helsevesen, Govt., Mobile Cellular og andre områder.

Grunnleggende introduksjon av alle elementene i IoT-mekanisk, elektronikk/sensorplattform, trådløse og kabelbaserte protokoller, mobil til elektronikk integrasjon, mobil til bedriftsintegrasjon, dataanalyse og total kontrollplan M2M trådløse protokoller for IoT-WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Når og hvor skal du bruke hvilken? Mobil/Desktop/Web app- for registrering, datainnsamling og kontroll –Tilgjengelig M2M datainnsamlingsplattform for IoT-–Xively, Omega og NovoTech, etc. Sikkerhetsproblemer og sikkerhetsløsninger for IoT Åpen kildekode/kommersiell elektronikkplattform for IoT-[5 ], Arduino , ArmMbedLPC etc. Åpen kildekode/kommersiell bedriftsskyplattform for AWS-IoT-apper, Azure -IOT, Watson-IOT-sky i tillegg til andre mindre IoT-skyer Studier av virksomhet og teknologi for noen av de vanlige IoT-enhetene som hjemmeautomatisering, Røykvarsler, kjøretøy, militær, hjemmehelse etc.

Fremskritt innen teknologi og den økende informasjonsmengden endrer hvordan virksomheten drives i mange bransjer, inkludert myndigheter. Gostatens datagenerering og digital arkivering øker på grunn av den raske veksten av mobile enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, cloud computing-løsninger og innbyggervendte portaler. Etter hvert som digital informasjon utvides og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, prosessering, lagring, sikkerhet og disponering også mer kompleks. Nye verktøy for fangst, søk, oppdagelse og analyse hjelper organisasjoner med å få innsikt fra deres ustrukturerte data. Det offentlige markedet er på et vippepunkt, og innser at informasjon er en strategisk ressurs, og myndighetene må beskytte, utnytte og analysere både strukturert og ustrukturert informasjon for å bedre tjene og møte oppdragskravene. Ettersom regjeringsledere streber etter å utvikle datadrevne organisasjoner for å lykkes med oppdraget, legger de grunnlaget for å korrelere avhengigheter på tvers av hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Offentlige løsninger av høy verdi vil bli laget fra en blanding av de mest forstyrrende teknologiene:

Mobile enheter og applikasjoner Skytjenester Sosiale forretningsteknologier og nettverk Big Data og analyser

IDC spår at innen 2020 vil IT-industrien nå 5 billioner dollar, omtrent 1,7 billioner dollar større enn i dag, og at 80 % av industriens vekst vil bli drevet av disse 3. plattformteknologiene. På lang sikt vil disse teknologiene være sentrale verktøy for å håndtere kompleksiteten i økt digital informasjon. Big Data er en av de intelligente bransjeløsningene og lar myndigheter ta bedre beslutninger ved å iverksette tiltak basert på mønstre avslørt ved å analysere store datamengder – relatert og urelatert, strukturert og ustrukturert.

Men å oppnå disse bragdene krever langt mer enn bare å samle enorme mengder data. «Å gi mening om disse volumene av Big Data krever banebrytende verktøy og teknologier som kan analysere og trekke ut nyttig kunnskap fra enorme og mangfoldige informasjonsstrømmer,» og Tom Kalil og Fen Zhao fra Det hvite hus Office of Science and Technology Policy skrev i et innlegg på OSTP-bloggen.

Det hvite hus tok et skritt mot å hjelpe byråer med å finne disse teknologiene da det etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 millioner for å få mest mulig ut av eksplosjonen av Big Data og verktøyene som trengs for å analysere det.

Utfordringene som Big Data utgjør er nesten like skremmende som løftet er oppmuntrende. Å lagre data effektivt er en av disse utfordringene. Som alltid er budsjettene stramme, så byråer må minimere lagringsprisen per megabyte og holde dataene lett tilgjengelige slik at brukerne kan få det når de vil ha det og hvordan de trenger det. Sikkerhetskopiering av enorme mengder data øker utfordringen.

Å analysere dataene effektivt er en annen stor utfordring. Mange byråer bruker kommersielle verktøy som gjør dem i stand til å sile gjennom fjellene av data, og oppdage trender som kan hjelpe dem å operere mer effektivt. (En fersk studie av MeriTalk fant at føderale IT-ledere tror Big Data kan hjelpe byråer med å spare mer enn 500 milliarder dollar samtidig som de oppfyller oppdragsmålene.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også byråer dekke behovet for å analysere dataene deres. For eksempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalysesystem tilgjengelig for andre byråer. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne en kobling som kan varsle leger om aortaaneurismer før de slår til. Den brukes også til mer hverdagslige oppgaver, for eksempel å søke gjennom CV-er for å koble jobbkandidater med ansettelsesledere.

Maskin-til-maskin (M2M) refererer til direkte automatisert kommunikasjon mellom mekaniske eller elektroniske enheter i nettverk.

Insurtech (aka Digital Insurance) viser til konvergens av forsikring + nye teknologier. Innen feltet Insurtech "digitale forsikringsselskaper" teknologiinnovasjoner til sine forretnings- og driftsmodeller for å redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og forbedre smidigheten i driften.

I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankegangen som er nødvendige for å få til en digital transformasjon i sine organisasjoner og i bransjen for øvrig. Opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få et stort bilde forståelse, bryte ned hypen og sjargongen, og ta de første skritt for å etablere en Insurtech strategi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Diskuter Insurtech og alle komponentene på en intelligent og systematisk måte
• Identifiser og avmystifiser rollen til hver nøkkelteknologi i Insurtech .
• Utarbeide en generell strategi for implementering av Insurtech i deres organisasjon

Publikum

• forsikringsselskaper
• Teknologer innen forsikringsbransjen
• Interessenter i forsikring
• Konsulenter og forretningsanalytikere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og case study group aktiviteter

Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

For manufacturing professional, most critical aspect is to understand the advancement in the area of Industrial Internet of things, which includes predictive and preventative maintenance, condition based monitoring of the machines, production optimization, energy optimization, supply-chain optimization and uptime of manufacturing utilities etc.

Summary

• An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things in Smart Factories.
• Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help manufacturing managerial professionals
• Live demo of model IIoT applications for smart factories

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective manufacturing organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

Duration 3 Days ( 8 hours / day)

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Industrial IoT, or IIoT for manufacturing has been widely in use since 2014 and since then a large number of IIoT innovations have taken place. This course will introduce all the important aspects of innovations in Industrial IoT area.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in smart factories for manufacturing sectors.

1. Studies of business and technology of some of the common IIoT platform like Siemens MindSphere and Azure IoT.
2. Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in addition to other minor IoT clouds
3. Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Security issues and security solutions for IIoT
5. Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –
6. M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : When and where to use which one?
7. Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

I denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge vil deltakerne lære det grunnleggende om IoT når de går gjennom etableringen av et Arduino-basert IoT-sensorsystem.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT, inkludert IoT-komponenter og kommunikasjonsteknikker.
• Lær hvordan du bruker Arduino kommunikasjonsmoduler som kan brukes for forskjellige IoT-systemer.
• Lær hvordan du bruker og programmerer en mobilapp for å kontrollere Arduino.
• Bruk en Wi-Fi-modul til å koble Arduino til en annen enhet.
• Bygg og distribuer sitt eget IoT-sensorsystem.

Over the last three years, engineering in IoT has seen massive changes primarily driven by Microsoft, Google and Amazon. These large behemoths have invested billions of dollars to develop IoT platforms that are  more easy to manage and secure some perimeters of data. Also IoT edge has gained a lot of momentum in both research and deployment as only means for practical IoT implementation.  5G is also promising to transform the business of IoT.  This has led to an unprecedented large swath of new areas of research funding in IoT.

However large scale adaptation of IoT is slow due to security concerns at various levels. Securing Firmware and Gateways is far from ideal.  One of the major issue is, disagreement among different large IoT vendors on the matter of security.  Microsoft Azure, Amazon AWS have  pushed forward with its own security standards. Where as NIST is placing a more comprehensive one.  OWASP model of 10 layers of IoT security did some impact but overall failed to get much ground due to non-adoption from major IoT platform like Azure or Google.
 

Second large area of concern is security of Firmware. Primarily most of the Firmware are  still vulnerable to any patching be it via OTA ( over the top ) or locally via a hardware port.

Course Objective

1.  Give introduction of all the technology stacks, data model and vulnerability  of IoT
2.  Drawing the layers of vulnerability at each stack and between the stack
3.  Vulnerability from vendors and third party devices
4.  Learning about the NIST standard of IoT security

Constrained by traditional voice and data revenue, CSPs (communication service providers) are
looking for new source of revenue from IoT services provided to homes, office and personals. As a
result, IoT is becoming the part of new OSS and BSS model.

Summary

• Case studies of successful IoT service integration by Telcos
• Integration of IoT services with OSS
• New kind of local IoT data/service/connectivity offering
• Vertical IoT -total service sale vs IoT middleware sale.
• Integration of IoT sale in BSS

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective ORGANIZATION in Telecom/CSPs

Duration 3 Days (7 hours / day)