Wprowadzenie do IoT z wykorzystaniem Arduino - Plan Szkolenia

Celem szkolenia jest wyjaśnienie, czym jest sieć 5G i jaki ma wpływ na inteligentne technologie. Chcę pokazać zarówno zalety, jak i wady tych relacji technologicznych (5G / IoT) oraz przedstawić kierunki rozwoju sieci, która – od samego początku – była dedykowana inteligentnemu światu.

6G to kolejny standard komunikacji bezprzewodowej, który ma na celu transformację ekosystemów IoT poprzez ultraszybką łączność, zaawansowane funkcje wykrywania i zintegrowane możliwości AI.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening (online lub na miejscu) jest skierowany do uczestników na poziomie zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i wykorzystać pojawiające się połączenie technologii 6G i aplikacji IoT.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy zdobędą umiejętność:

• Wyjaśnienia kluczowych koncepcji technicznych stojących za 6G.
• Oceny, jak 6G zmieni komunikację i architekturę urządzeń IoT.
• Analizy przypadków użycia IoT wspieranych przez 6G w różnych branżach.
• Przygotowania strategii integracji możliwości 6G z istniejącymi rozwiązaniami IoT.

Format kursu

• Wykłady skupione na koncepcjach połączone z dyskusją ekspercką.
• Ćwiczenia praktyczne mające na celu utrwalenie kluczowych zasad inżynieryjnych.
• Analiza przypadków i scenariuszy w środowisku z przewodnikiem.

Opcje dostosowania kursu

• Aby uzyskać dostosowane wersje tego szkolenia zgodne z planem technologicznym Twojej organizacji, skontaktuj się z nami, aby to ustalić.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak programować Arduino za pomocą zaawansowanych technik, przechodząc przez proces tworzenia prostego systemu alertów opartego na czujnikach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak działa Arduino.
• Zagłębić się w główne komponenty i funkcjonalności Arduino.
• Programować Arduino bez użycia Arduino IDE.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo w Polsce, uczestnicy nauczą się programować Arduino do rzeczywistych zastosowań, takich jak sterowanie światłami, silnikami i czujnikami wykrywania ruchu. Kurs zakłada użycie rzeczywistych komponentów sprzętowych w środowisku laboratoryjnym (nie symulowanym oprogramowaniem).

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Programować Arduino do sterowania światłami, silnikami i innymi urządzeniami.
• Zrozumieć architekturę Arduino, w tym wejścia i złącza do urządzeń dodatkowych.
• Dodawać komponenty innych firm, takie jak wyświetlacze LCD, akcelerometry, żyroskopy i moduły GPS, aby rozszerzyć funkcjonalność Arduino.
• Zrozumieć różne opcje języków programowania, od C po języki typu drag-and-drop.
• Testować, debugować i wdrażać Arduino do rozwiązywania rzeczywistych problemów.

Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia biznesu w wielu branżach, w tym w sektorze rządowym. Tempo generowania danych przez rząd i ich cyfrowe archiwizowanie rośnie w związku z szybkim rozwojem urządzeń i aplikacji mobilnych, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań chmurowych oraz portali dla obywateli. W miarę jak informacje cyfrowe rozszerzają się i stają się bardziej złożone, zarządzanie, przetwarzanie, przechowywanie, bezpieczeństwo i utylizacja danych również stają się bardziej skomplikowane. Nowe narzędzia do pozyskiwania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom czerpać wnioski z ich nieustrukturyzowanych danych. Rynek rządowy znajduje się w punkcie zwrotnym, uświadamiając sobie, że informacje są strategicznym aktywem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane, aby lepiej służyć i spełniać wymagania misji. W miarę jak liderzy rządowi dążą do przekształcenia organizacji w oparte na danych, aby skutecznie realizować misje, kładą podwaliny pod korelację zależności między zdarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Wysokowartościowe rozwiązania rządowe będą tworzone z połączenia najbardziej innowacyjnych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi chmurowe
• Technologie społecznościowe i sieciowe
• Big Data i analityka

Big Data to jedno z inteligentnych rozwiązań przemysłowych, które pozwala rządowi podejmować lepsze decyzje, działając na podstawie wzorców ujawnionych przez analizę dużych ilości danych – powiązanych i niepowiązanych, strukturalnych i nieustrukturyzowanych.

Jednak osiągnięcie tych celów wymaga znacznie więcej niż tylko gromadzenia ogromnych ilości danych. „Zrozumienie tych ilości Big Data wymaga najnowocześniejszych narzędzi i technologii, które mogą analizować i wydobywać użyteczną wiedzę z ogromnych i różnorodnych strumieni informacji” – napisali Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu w poście na blogu OSTP.

Biały Dom podjął krok w kierunku pomocy agencjom w znalezieniu tych technologii, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badawczo-Rozwojową Big Data. Inicjatywa ta obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi potrzebnych do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia Big Data, są niemal tak zniechęcające, jak obiecujące są jej perspektywy. Jednym z tych wyzwań jest efektywne przechowywanie danych. Jak zawsze, budżety są ograniczone, więc agencje muszą minimalizować koszt przechowywania na megabajt i zapewnić łatwy dostęp do danych, aby użytkownicy mogli je uzyskać, kiedy chcą i w potrzebnej formie. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych dodatkowo zwiększa to wyzwanie.

Skuteczna analiza danych to kolejne duże wyzwanie. Wiele agencji wykorzystuje komercyjne narzędzia, które pozwalają im przeszukiwać góry danych, wykrywając trendy, które mogą pomóc im działać bardziej efektywnie. (Ostatnie badanie przeprowadzone przez MeriTalk wykazało, że federalni dyrektorzy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom zaoszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie realizując cele misji.).

Niestandardowe narzędzia Big Data również pozwalają agencjom zaspokoić potrzebę analizy ich danych. Na przykład, Grupa Analityki Danych Obliczeniowych Oak Ridge National Laboratory udostępniła swój system analizy danych Piranha innym agencjom. System ten pomógł badaczom medycznym znaleźć związek, który może ostrzegać lekarzy o tętniakach aorty, zanim one wystąpią. Jest również używany do bardziej przyziemnych zadań, takich jak przeszukiwanie życiorysów w celu połączenia kandydatów z menedżerami ds. zatrudnienia.

Grupa docelowa:

• dla managerów, którzy chcą poznać biznesową korzyść adaptacji smart rozwiązań,
• dla osób, które pragną ugruntować swoją wiedzę w zakresie nowoczesnych technologii,
• dla managerów, którzy planują przeprowadzić transformację firmy ale nie wiedzą od czego zacząć i czy jest to opłacalne,
• dla osób, które potrzebują konkretów: jak działa technologia, jakie ma zalety i wady, ile mogę na tym zarobić, ile wynoszą koszty,
• dla pracowników, którzy będą musieli w krótkim czasie rozpocząć pracę ze smart rozwiązaniami,
• dla osób decyzyjnych, aby miały świadomość o czym i w jaki sposób rozmawiać ze sprzedawcami w kwestii IoT/blockchain,

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak zbudować robota przy użyciu sprzętu Arduino i języka Arduino (C/C++).

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zbudować i obsługiwać system robotyczny obejmujący zarówno komponenty programowe, jak i sprzętowe
• Zrozumieć kluczowe koncepcje stosowane w technologiach robotycznych
• Złożyć silniki, czujniki i mikrokontrolery w działającego robota
• Zaprojektować strukturę mechaniczną robota

Grupa docelowa

• Programiści
• Inżynierowie
• Hobbyści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Zestawy sprzętowe zostaną określone przez instruktora przed szkoleniem, ale będą zawierać mniej więcej następujące komponenty:
• Płyta Arduino
• Kontroler silnika
• Czujnik odległości
• Moduł Bluetooth
• Płytka prototypowa i kable
• Kabel USB
• Zestaw pojazdu
• Uczestnicy będą musieli zakupić własny sprzęt.
• Jeśli chcesz dostosować to szkolenie, skontaktuj się z nami, aby to uzgodnić.

Głównym celem szkolenia jest:

• wyjaśnienie czym jest - i jak rozumieć - sztuczną inteligencję
• Omówienie zalet oraz wad wykorzystania m.in. ElevenLabs, Imagen, ChatGPT, Briefly, Looka, Jasper, Gong, Count AI w codziennej pracy,
• wyjaśnienie jak zwiększyć efektywność pracy za sprawą AI,
• pokazanie, że niemal każdy obszar firmy można usprawnić za pomocą AI

Insurtech (znany również jako Ubezpieczenia Cyfrowe) odnosi się do połączenia ubezpieczeń i nowych technologii. W dziedzinie Insurtech "cyfrowi ubezpieczyciele" stosują innowacje technologiczne w swoich modelach biznesowych i operacyjnych, aby obniżyć koszty, poprawić doświadczenie klienta oraz zwiększyć elastyczność swoich operacji.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy zdobędą zrozumienie technologii, metod i podejścia potrzebnych do przeprowadzenia transformacji cyfrowej w swoich organizacjach i w całej branży. Szkolenie jest skierowane do menedżerów, którzy muszą zrozumieć ogólny obraz, przeanalizować nadmierny szum informacyjny i żargon oraz podjąć pierwsze kroki w tworzeniu strategii Insurtech.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Omawiać Insurtech i jego składowe w sposób inteligentny i systematyczny
• Identyfikować i wyjaśniać rolę każdej kluczowej technologii w Insurtech.
• Opracować ogólną strategię wdrożenia Insurtech w swojej organizacji

Grupa docelowa

• Ubezpieczyciele
• Technologowie w branży ubezpieczeniowej
• Interesariusze branży ubezpieczeniowej
• Konsultanci i analitycy biznesowi

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i zajęcia grupowe z case study

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do średnio zaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i edge computing w zakresie zwiększania efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym oraz wprowadzania innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć zasady działania IoT i edge computing oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Zidentyfikować przypadki zastosowania IoT i edge computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrażania edge computing oraz chmury obliczeniowej.
• Wdrożyć rozwiązania edge computing do predykcyjnego utrzymania ruchu i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, architektów systemowych oraz profesjonalistów z branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do usprawnienia aplikacji IoT dzięki inteligentnemu przetwarzaniu danych i analityce.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowanie w IoT.
• Skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych dla aplikacji IoT.
• Wdrożyć przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w systemach IoT.
• Zintegrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozważyć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w Edge AI dla IoT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do menedżerów produktów i deweloperów, którzy chcą wykorzystać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu szybszej wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i zmniejszenia kosztów operacyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować Federated Learning w celu optymalizacji rozwiązań IoT i edge computing.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Implementować modele Federated Learning na urządzeniach IoT do zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszać opóźnienia i poprawiać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach edge computing.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością danych i ograniczeniami sieci w systemach IoT.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki współpracują one ze sobą, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

ThingsBoard to platforma IoT o otwartym kodzie źródłowym, która oferuje zarządzanie urządzeniami, zbieranie danych, przetwarzanie i wizualizację dla Twojego rozwiązania IoT.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak zintegrować ThingsBoard z własnymi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z wykorzystaniem ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych telemetrycznych z urządzeń
• Zintegrować ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić szkolenie dostosowane do potrzeb, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.