Introduction to IoT Using Raspberry Pi Treningskurs

Målet med opplæringen er å forklare hva 5G-nettverket er og hvilken innvirkning det har på smarte teknologier. Jeg vil vise deg både fordelene og ulempene ved disse teknologiske relasjonene (5G / IoT) og vise deg retningene for utviklingen av nettverket, som - helt fra begynnelsen - var dedikert til den smarte verden.

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.

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

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk og bedriftsledere på middels nivå som ønsker å forstå potensialet til IoT og edge computing for å muliggjøre effektivitet, sanntidsbehandling og innovasjon i ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for IoT og edge computing og deres rolle i digital transformasjon.
• Identifiser brukstilfeller for IoT og edge computing i produksjons-, logistikk- og energisektorene.
• Skille mellom edge- og cloud computing-arkitekturer og distribusjonsscenarier.
• Implementer edge computing-løsninger for prediktivt vedlikehold og sanntids beslutningstaking.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå, systemarkitekter og bransjefolk som ønsker å utnytte Edge AI for å forbedre IoT-applikasjoner med intelligente databehandlings- og analysefunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Edge AI og dens anvendelse i IoT.
• Sett opp og konfigurer Edge AI-miljøer for IoT-enheter.
• Utvikle og distribuer AI-modeller på edge-enheter for IoT-applikasjoner.
• Implementere sanntids databehandling og beslutningstaking i IoT-systemer.
• Integrer Edge AI med ulike IoT-protokoller og plattformer.
• Ta tak i 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.

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.

Internet of Things (IoT) er et fremvoksende teknologidomene som kobler sammen fysiske objekter og programvareapplikasjoner trådløst for fjernmåling og kontroll. Augmented Reality (AR) er en teknologi som forbedrer brukeropplevelsen ved å blande virtuelle datamaskingenererte elementer med det fysiske virkelige miljøet. AR lar bedrifter gi brukerne et sanntids- og virkelighetsbilde av informasjon. Dette er to teknologier som har sett en raskt voksende bruksrate på tvers av flere bransjer.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære det grunnleggende om IoT og AR og bruke disse lærdommene til organisasjonens operasjoner og strategier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om IoT og AR
• Lær hvordan IoT- og AR-teknologier fungerer
• Forstå hvordan IoT- og AR-teknologier kan brukes i bedriftens strategi
• Ta informerte forretningsbeslutninger om IoT og AR

Publikum

• Ledere
• Entreprenører

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.

I denne instruktørledede, live-opplæringen 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.

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 å bruke 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 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.

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.

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) osv. Deltakerne er selv ansvarlige for å kjøpe disse komponentene. Programvaren som brukes inkluderer OpenCV, Linux, Python osv.

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

Note

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

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.