Smart løsninger for HR Treningskurs

Fremskritt innen teknologi og økende mengder informasjon endrer hvordan forretninger drives i mange bransjer, inkludert regjering. Generering av data og digital arkivering øker i regjeringen på grunn av den raske veksten av mobiltelefoner og applikasjoner, intelligente sensorer og enheter, skybaserte løsninger, og portaler for borgere. Når digital informasjon ekspanderer og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, behandling, lagring, sikkerhet og avhendelse også mer komplekse. Nye verktøy for innhenting, søking, oppdagelse og analyse hjelper organisasjoner til å få innsikt fra ustrukturert data. Regjeringens marked er ved et vendepunkt og innser at informasjon er en strategisk ressurs. Regjeringen må beskytte, utnytte og analysere både strukturerte og ustrukturerte informasjoner for å bedre tjene og møte oppdragskrav. Når regjeringens ledere streber etter å utvikle datadrivne organisasjoner for å oppnå suksess i oppdragene, legger de grunnlaget for å korrelere avhengigheter over hendelser, personer, prosesser og informasjon.

Høyverdige regjeringløsninger vil bli skapt ved å kombinere de mest revolusjonerende teknologiene:

• Mobiltelefoner og applikasjoner
• Skytjenester
• Sosiale forretningsteknologier og nettverk
• Big Data og analyse

IDC forutsier at IT-bransjen vil nå 5 billioner dollar i 2020, omtrent 1,7 billioner dollar større enn i dag, og at 80 % av bransjens vekst vil bli drevet av disse 3. plattformsteknologiene. På lang sikt vil disse teknologiene være nøkkelverktøy for å håndtere kompleksiteten til økt digital informasjon. Big Data er en av de intelligente bransjeløsningene og lar regjeringen ta bedre beslutninger ved å handle basert på mønstre som avsløres ved analyse av store volum av data – relatert og urelatert, strukturerte og ustrukturerte.

Men å oppnå disse bedriftene krever mye mer enn bare å samle enorme mengder data. “Å forstå disse volumene av Big Data krever avanserte verktøy og teknologier som kan analysere og trekke ut nyttig kunnskap fra bred og mangfoldig strøm av informasjon,” skrev Tom Kalil og Fen Zhao fra Det hvite husets kontor for vitenskap og teknologi i en bloggpost på OSTP Blog.

Det hvite huset tok et skritt for å hjelpe etater til å finne disse teknologiene da det etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte over 200 millioner dollar for å utnytte eksplosjonen av Big Data og de verktøyene som er nødvendige for å analysere den.

Utfordringene som Big Data stiller, er nesten like skremmende som dets løfter er oppmuntrende. Å lagre data effektivt er en av disse utfordringene. Som alltid er budsjettene stramme, så må etater minimere pris per megabyte for lagring og holde dataen tilgjengelig slik at brukere kan få tilgang når de vil og hvordan de trenger det. Å sikkerhetskopiere enorme mengder data øker utfordringen.

Å analysere dataen effektivt er en annen stor utfordring. Mange etater bruker kommersielle verktøy som lar dem sjekke gjennom fjell av data og oppdage trender som kan hjelpe dem til å operere mer effektivt. (En nylig studie av MeriTalk fant at føderale IT-leder tror Big Data kan hjelpe etater å spare mer enn 500 milliarder dollar samtidig som de oppfyller oppdragsobjektivene.)

Tilpassede Big Data-verktøy lar også etater til å møte behovet for å analysere dataene. For eksempel har Computational Data Analytics Group ved Oak Ridge National Laboratory gjort deres Piranha dataanalyse-system tilgjengelig for andre etater. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne en sammenheng som kan varsle leger om aortaanneurykser før de rammer. Det brukes også til mer rutinemessige oppgaver, som å sortere gjennom CV-er for å koble jobbsøkere med ansattledere.

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.

I motsetning til andre teknologier, er IoT langt mer komplekst og omfatter nesten alle grener av kjerneteknikk-mekanikk, 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 satsinger 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 diffust 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. Men det som 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, Electronics/sensorplattform, trådløse og wireline-protokoller, mobil til Electronics-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-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC osv.

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.

I motsetning til andre teknologier, er IoT langt mer komplekst og omfatter nesten alle grener av kjerneteknikk-mekanikk, 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.

For profesjonelle produsenter er det mest kritiske aspektet å forstå fremskrittet innen området Industrial Internet of things, som inkluderer prediktivt og forebyggende vedlikehold, tilstandsbasert overvåking av maskinene, produksjonsoptimalisering, energioptimalisering, forsyningskjedeoptimalisering og oppetid for produksjonsverktøy. osv.

Sammendrag

• Et avansert opplæringsprogram som dekker den nåværende toppmoderne innen tingenes internett i smarte fabrikker.
• Går på tvers av flere teknologidomener for å utvikle bevissthet om et IoT-system og dets komponenter og hvordan det kan hjelpe produksjonsledere
• Live demo av modell IIoT-applikasjoner for smarte fabrikker

Målgruppe

• Ledere som er ansvarlige for forretnings- og driftsprosesser i sine respektive produksjonsorganisasjoner og ønsker å vite hvordan de kan utnytte IoT for å gjøre systemene og prosessene mer effektive.

Varighet 3 dager (8 timer/dag)

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.

Industriell IoT, eller IIoT for produksjon, har vært mye i bruk siden 2014, og siden den gang har et stort antall IIoT-innovasjoner funnet sted. Dette kurset vil introdusere alle viktige aspekter ved innovasjoner innen industrielle IoT-området.

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 smarte fabrikker for produksjonssektorer.

1. Studier av virksomhet og teknologi for noen av de vanlige IIoT-plattformene som Siemens MindSphere og Azure IoT.
2. Åpen kildekode/kommersiell bedriftsskyplattform for AWS-IoT-apper, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT-sky i tillegg til andre mindre IoT-skyer
3. Åpen kildekode/kommersiell elektronikkplattform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC osv.
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 du bruke hvilken?
7. Grunnleggende introduksjon av alle elementene i IoT-mekanisk, Electronics/sensorplattform, trådløse og wireline-protokoller, mobil til Electronics-integrasjon, mobil til bedriftsintegrasjon, dataanalyse 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.

I løpet av de siste tre årene har ingeniørfag innen IoT sett enorme endringer primært drevet av Microsoft, Google og Amazon. Disse store gigantene har investert milliarder av dollar for å utvikle IoT-plattformer som er enklere å administrere og sikre noen omkrets av data. Også IoT edge har fått mye fart i både forskning og distribusjon som eneste middel for praktisk IoT-implementering. 5G lover også å transformere virksomheten til IoT. Dette har ført til en enestående stor mengde nye områder for forskningsfinansiering innen IoT.

Storskalatilpasning av IoT er imidlertid sakte på grunn av sikkerhetsproblemer på ulike nivåer. Sikring av fastvare og gatewayer er langt fra ideelt. Et av hovedproblemene er uenighet mellom forskjellige store IoT-leverandører om sikkerhet. Microsoft Azure, Amazon AWS har presset frem med sine egne sikkerhetsstandarder. Mens NIST plasserer en mer omfattende en. OWASP modell med 10 lag med IoT-sikkerhet gjorde en viss innvirkning, men totalt sett klarte ikke å få mye terreng på grunn av ikke-adopsjon fra store IoT-plattformer som Azure eller Google.

Det andre store bekymringsområdet er sikkerheten til fastvaren. Primært er det meste av fastvaren fortsatt sårbar for patching, enten det er via OTA (over toppen) eller lokalt via en maskinvareport.

Kursmål

1.   Gi en introduksjon av alle teknologistablene, datamodellen og sårbarheten til IoT
2. Tegning av sårbarhetslagene ved hver stabel og mellom stabelen
3. Sårbarhet fra leverandører og tredjepartsenheter
4. Lær 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.