Kaa IoT Treningskurs

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.

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.

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.

I denne instruktørledede, live opplæringen i Norge, vil deltakerne lære grunnleggende prinsipper for IoT mens de går gjennom opprettelsen av et Arduino-basert IoT-sensorsystem.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT, inkludert IoT-komponenter og kommunikasjonsmetoder.
• Lære å bruke Arduino-kommunikasjonsmoduler som kan brukes til forskjellige IoT-systemer.
• Lære å bruke og programmere en mobilapp for å kontrollere Arduino.
• Bruk en Wi-Fi-modul for å koble Arduino til et annet enhet.
• Bygg og distribuer sitt eget IoT-sensorsystem.

Ulike andre teknologier er IoT (Internet of Things) mye mer kompleks og omfatter nesten alle grenene av kjerneteknisk ingeniørfag – mekanikk, elektronikk, firmware, middleware, sky, analytikk og mobil. For hver av sine tekniske lag finnes aspekter knyttet til økonomi, standarder, reguleringer og utviklingen av ny kunst. Dette er første gang et modest kurs tilbys som dekker alle disse kritiske aspektene ved IoT-ingeniørvirksomhet.

Sammanfattning

En avansert treningsprogram som dekker den gjeldende kunsten innen Internett av ting (IoT).

Dette kurset gir innsikt i flere teknologidomener for å utvikle en bevissthet om et IoT-system og dets komponenter, og hvordan det kan hjelpe bedrifter og organisasjoner.

Live demonstrasjon av modell- IoT-applikasjoner som viser praktiske IoT-distribusjoner i ulike bransjer, som Industriell IoT, Smarte byer, Detailhandel, Reise & Transport og brukstilfeller rundt forbindelige enheter og ting.

Målgruppe

Lederansvarlige for virksomhets- og operasjonelle prosesser innen sine respektive organisasjoner som ønsker å vite hvordan de kan utnytte IoT for å gjøre sine systemer og prosesser mer effektive.

Entreprenører og investorer som ønsker å bygge nye virksomheter og utvikle en bedre forståelse av IoT-teknologilandskapet for å se hvordan de kan utnytte det på en effektiv måte.

Beregninger for verdien av Internett av ting (IoT) er enorme, ettersom IoT etter definisjon er et integrert og spredt lag av enheter, sensorer og datorkraft som overligger hele forbruker-, bedrift-til-bedrift- og statsindustrier. IoT vil representere en stadig økende antall koblinger: 1,9 milliarder enheter i dag, og 9 milliarder i 2018. Det året vil det være omtrent likt antallet smarttelefoner, smart-TV'er, plantere, bærbare datamaskiner og PC-er kombinert.

I forbrukersfaget har mange produkter og tjenester allerede overgått til IoT, inkludert kjøkken- og hjemmeapparater, parkering, RFID, lys og värme produkter, samt en rekke applikasjoner i Industriell Internett.

Imidlertid er de underliggende teknologiene i IoT ikke nye, da M2M-kommunikasjon har eksistert siden internettets oppkomst. Det som har endret seg de siste årene er opptømmelsen av en rekke Billige draadløse teknologier, tilføyd av overveldende anpassing av smarttelefoner og plantere i hver hjem. Eksplosiv vekst i mobil enheter har ført til den nåværende etterspørselen etter IoT.

Grunnet ubegrensete muligheter i IoT-virksomhet, er et stort antall små og mellomstore entreprenører hoppet på IoT-gullfeber. Dessuten har utviklingen av open source elektronikk og IoT-plattformer gjort kostnaden for å utvikle en IoT-system og deretter administrere dens større produksjon stadig mer tilgjengelig. Eksisterende elektroniske produktiereiere opplever presse for å integrere sine enheter med internett eller mobilapp.

Dette kurset er ment som en teknologisk og virksomhetsgjennomgang av en utviklingsindustri slik at IoT-entusiaster/entreprenører kan grepe de grunnleggende prinsippene i IoT-teknologi og virksomhet.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere nyværende teknologiske alternativer, plattformer og kasustudier av IoT-utforminger i hjem & by automatisering (smarte hjem og byer), Industriell Internett, helsevesen, offentlig sektor, mobil celulær og andre områder.

En kort introduksjon til alle elementene i IoT – mekanikk, elektronikk/sensorplattform, draadløse og draadforbundne protokoller, mobil-til-elektronikk-integrering, mobil-til-virksomhet-integrering, dataanalytikk og total kontrollplan.

M2M draadløse protokoller for IoT – WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Når og hvor skal man bruke hvilken?

Mobil/Desktop/Web-app – for registrering, datainnsamling og kontroll – tilgjengelige M2M-datainnsamlingsplattformer for IoT – Xively, Omega og NovoTech, etc.

Sikkerhetsproblemer og sikkerhetsløsninger for IoT

Open source/kommersielle elektronikkplattformer for IoT – Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc.

Open source/kommersielle virksomhetssky-plattformer for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT sky i tillegg til andre mindre IoT-skyer

Studier av teknologi og virksomhet rundt noen vanlige IoT-enheter som hjemmeautomatisering, røykoppsavis, kjøretøy, militær, hjemmehelsetjenester etc.

I motsetning til andre teknologier er IoT langt mer kompleks og dekker nærmest alle grenene av kjernetechnikk – mekanikk, elektronikk, firmware, middleware, sky, analysering og mobil. For hver av dens tekniske lag finnes det aspekter ved økonomi, standarder, reguleringer og den evolvende staten av kunsten. Dette er for første gang en modest kurs tilbyr for å dekke alle disse kritiske aspektene ved IoT-ingeniørarbeid.

For produksjonsprofesjonelle er det mest kritiske aspektet å forstå fremtredningen innen industriell Internet of Things, som inneholder prediktiv og preventiv vedlikehold, tilstandsbasert overvåking av maskiner, produktionsoptimalisering, energioptimalisering, supply chain-optimalisering og uptime for produksjonsanlegg etc.

Sammanfattelse

• Et avansert treningprogram som dekker den nåværende staten av kunsten innen Internet of Things i smarte fabrikk.
• Spanner over flere teknologidomener for å utvikle bevissthet om et IoT-system og dets komponenter, og hvordan det kan hjelpe produksjonsledige profesjonelle
• Live-demo av modell IIoT-applikasjoner for smarte fabrikker

Målgruppe

• Lederansvarlige for virksomhets- og operasjonelle prosesser i deres respektive produksjonsorganisationer som ønsker å vite hvordan de kan bruke IoT til å gjøre sine systemer og prosesser mer effektive.

Varighet 3 Dager (8 timer/dag)

Estimater for verdi av Internet of Things- eller IoT-markedet er massive, da IoT per definisjon er et integrert og spredt lag av enheter, sensorer og beregningskapasitet som overleverger hele konsum-, bedrift-til-bedrift- og regjeringsindustrier. IoT vil representere en stadig økende antall koblinger: 1,9 billioner enheter i dag, og 9 billioner til 2018. Det året vil det være omtrent likt antallet av smarttelefoner, smart-TV-er, tablets, bærbar elektronikk og PCer kombinert.

I konsumdypet har mange produkter og tjenester allerede overgått til IoT, inkludert kjøkken- og hjemmekjøttapper, parkering, RFID, lys- og varmesystemer, og en rekke applikasjoner innen industriell Internet of Things.

Underliggende teknologier i IoT er ingenting nytt, da M2M-kommunikasjon har eksistert siden internettets oppkomst. Hva som har endret seg de siste årene er opptåget av et antall billige trådløse teknologier, tilført ved overveldende anpassing av smarttelefoner og tablets i hvert hjem. Eksplosiv vekst av mobil enheter har ført til den nåværende etterspørselen etter IoT.

Industriell IoT, eller IIoT for produksjon, har vært bredt i bruk siden 2014, og siden da har en rekke IIoT-innovasjoner funnet sted. Dette kurset vil introdusere alle de viktige aspektene ved innovasjonen innen industriell IoT-område.

Denne treningen er ment som en teknologi- og virksomhetsgjennomgang av et oppkommet industri, slik at IoT-entusiaster/entrepreneur kan grepe de grunnleggende aspektene ved IoT-teknologi og virksomhet.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere de oppkommende teknologiske alternativene, plattformene og fallstudier av IoT-implementering i smarte fabrikker for produksjonssektoren.

1. Studier av virksomhet og teknologi rundt noen av de vanligste IIoT-plattformene som Siemens MindSphere og Azure IoT.
2. Open source/kommersielle bedrifts skyplattformer for AWS-IoT-apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT sky i tillegg til andre mindre IoT-skyer
3. Open source/kommersielle elektronikkplattformer for IoT – Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Sikkerhetsproblemer og sikkerhetsløsninger for IIoT
5. Mobil/Desktop/Web app – for registrering, datainnsamling og kontroll
6. M2M-trådløse protokoller for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : Når og hvor skal hvilken brukes?
7. Grunnleggende innføring i alle elementer av IoT – mekanikk, elektronikk/sensorplattform, trådløse og kabled protokoller, mobil til elektronikk-integrasjon, mobil til bedriftsintegrasjon, dataanalytikk og total kontrollplan

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.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære det grunnleggende om IoT når de går gjennom opprettelsen av et IoT-sensorsystem ved hjelp av Raspberry Pi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT, inkludert IoT-komponenter og kommunikasjonsteknikker
• Lær hvordan du konfigurerer Raspberry Pi spesifikt for IoT-applikasjoner
• Bygg og distribuer sitt eget IoT-sensorsystem

Publikum

• Hobbyister
• Maskinvare/programvareingeniører og teknikere
• Tekniske personer i alle bransjer
• Nybegynnere utviklere

Format på kurset

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

Note

• Raspberry Pi støtter ulike operativsystemer og programmeringsspråk. Dette kurset vil bruke Linux-basert Raspbian som operativsystem og Python som programmeringsspråk. For å be om et spesifikt oppsett, vennligst kontakt oss for å avtale.
• Deltakerne er ansvarlige for å kjøpe Raspberry Pi maskinvaren og komponentene.

De siste tre årene har IoT-injenering sett store endringer, hovedsakelig drevet av Microsoft, Google og Amazon. Disse store aktørene har investert milliarder dollar for å utvikle IoT-plattformer som er lettere å administrere og sikre enkelte dataperimeter. IoT-kanten har også fått mye momentum både i forskning og implementering, som den eneste praktiske måten å implementere IoT på. 5G løfter med å transformere IoT-forretningen. Dette har ført til et uprecedentedt stort antall nye forskningsområder finansiert innenfor IoT.

Men den store skalaadopsjonen av IoT er treg på grunn av sikkerhetsbekymringer på ulike nivåer. Sikring av firmware og gateways er langt unna idealisk. En av de største utfordringene er uenighet mellom ulike store IoT-leverandører når det gjelder sikkerhet. Microsoft Azure, Amazon AWS har foreslått sine egne sikkerhetsstandarder. Mens NIST stiller mer omfattende standarder frem. OWASP-modellen for 10 lag av IoT-sikkerhet hadde noen effekt, men klarte ikke å få mye bakhold på grunn av mangel på adopsjon fra store IoT-plattformer som Azure eller Google.

Et annet stort bekymringsover er sikkerheten i firmware. Hovedsakelig er de fleste firmware-er fortsatt sårbar for oppdateringer, enten over OTA (over tråd) eller lokalt via en hardvareport.

Kursmål

1. Gi introduksjon til alle teknologistekker, datamodeller og sårbarheter i IoT
2. Tegne lag av sårbarhet på hver stak og mellom stackene
3. Sårbarhet fra leverandører og tredjeparts enheter
4. Lære om NIST-standarden for IoT-sikkerhet

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

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.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge vil deltakerne lære hvordan de kan maksimere ytelsen til Nginx når de setter opp, konfigurerer, overvåker og feilsøker Nginx for håndtering av ulike former for HTTP/TCP-trafikk. Emner som dekkes inkluderer hvordan du konfigurerer de viktigste parameterne i Nginx, operativsystemet og en virtuell maskin for å få maksimal verdi ut av Nginx.

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.