Introduction to IoT Using Raspberry Pi - Plan Szkolenia

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożony, obejmując niemal każdą gałąź inżynierii - mechaniczną, Electron ics, firmware, Middleware, Cloud, Analytics i Mobile. Dla każdej z warstw inżynieryjnych istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, regulacje i ewoluujący stan wiedzy. Po raz pierwszy oferowany jest skromny kurs obejmujący wszystkie te krytyczne aspekty inżynierii IoT.

Podsumowanie

Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan wiedzy na temat Internetu rzeczy.

Obejmuje wiele dziedzin technologii, aby rozwinąć świadomość systemu IoT i jego komponentów oraz tego, w jaki sposób może on pomóc firmom i organizacjom.

Demonstracja na żywo modelowych aplikacji IoT w celu zaprezentowania praktycznych wdrożeń IoT w różnych dziedzinach przemysłu, takich jak przemysłowy IoT, inteligentne miasta, handel detaliczny, podróże i transport oraz przypadki użycia związane z podłączonymi urządzeniami i rzeczami.

Grupa docelowa

Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT, aby zwiększyć wydajność swoich systemów i procesów.

Przedsiębiorcy i inwestorzy, którzy chcą budować nowe przedsięwzięcia i chcą lepiej zrozumieć krajobraz technologii IoT, aby zobaczyć, jak mogą go skutecznie wykorzystać.

Szacunki dotyczące wartości rynkowej Internetu rzeczy lub IoT są ogromne, ponieważ z definicji IoT jest zintegrowaną i rozproszoną warstwą urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na całe branże konsumenckie, między przedsiębiorstwami i rządowe. IoT będzie odpowiadać za coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń obecnie i 9 miliardów do 2018 roku. W tym roku liczba ta będzie mniej więcej równa liczbie smartfonów, inteligentnych telewizorów, tabletów, komputerów do noszenia i komputerów PC razem wziętych.

W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług przeszło już do IoT, w tym urządzenia kuchenne i domowe, parkingi, RFID, produkty oświetleniowe i grzewcze oraz szereg zastosowań w Internecie przemysłowym.

Jednak technologie leżące u podstaw IoT nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od narodzin Internetu. Jednak to, co zmieniło się w ciągu ostatnich kilku lat, to pojawienie się szeregu niedrogich technologii bezprzewodowych dodanych przez przytłaczającą adaptację smartfonów i tabletów w każdym domu. Gwałtowny rozwój urządzeń mobilnych doprowadził do obecnego zapotrzebowania na IoT.

Ze względu na nieograniczone możliwości w biznesie IoT, duża liczba małych i średnich przedsiębiorców wskoczyła na modę gorączki złota IoT. Również ze względu na pojawienie się elektroniki open source i platformy IoT, koszt rozwoju systemu IoT i dalszego zarządzania jego dużą produkcją jest coraz bardziej przystępny. Istniejący właściciele produktów elektronicznych doświadczają presji, aby zintegrować swoje urządzenie z Internetem lub aplikacją mobilną.

Szkolenie to ma na celu przegląd technologii i biznesu w rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy IoT mogli zrozumieć podstawy technologii i biznesu IoT.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych opcji technologicznych, platform i studiów przypadków wdrażania IoT w automatyce domowej i miejskiej (inteligentne domy i miasta), Internecie przemysłowym, opiece zdrowotnej, Go vt., Mobile Cellular i innych obszarach.

Podstawowe wprowadzenie wszystkich elementów IoT - platforma mechaniczna, Electronics/sensor, protokoły bezprzewodowe i przewodowe, integracja urządzeń mobilnych z Electronics, integracja urządzeń mobilnych z przedsiębiorstwami, analiza danych i całkowita płaszczyzna kontroli.

Bezprzewodowe protokoły M2M dla IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Kiedy i gdzie używać którego z nich?

Aplikacja mobilna / desktopowa / internetowa do rejestracji, gromadzenia danych i kontroli - Dostępna platforma akwizycji danych M2M dla IoT - Xively, Omega i NovoTech itp.

Kwestie bezpieczeństwa i rozwiązania bezpieczeństwa dla IoT

Open source/komercyjna platforma elektroniczna dla IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.

Open source / komercyjna platforma chmurowa dla przedsiębiorstw dla aplikacji AWS-IoT, Azure -IOT, chmura Watson-IOT oprócz innych mniejszych chmur IoT.

Badania nad biznesem i technologią niektórych popularnych urządzeń IoT, takich jak automatyka domowa, czujniki dymu, pojazdy, wojsko, zdrowie w domu itp.

Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia działalności w wielu branżach, w tym w administracji rządowej. [Generowanie danych rządowych i wskaźniki archiwizacji cyfrowej rosną ze względu na szybki rozwój urządzeń i aplikacji mobilnych, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań przetwarzania w chmurze i portali skierowanych do obywateli. W miarę jak informacje cyfrowe stają się coraz bardziej złożone, zarządzanie nimi, ich przetwarzanie, przechowywanie, zabezpieczanie i usuwanie również staje się bardziej złożone. Nowe narzędzia do przechwytywania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom uzyskać wgląd w nieustrukturyzowane dane. Rynek rządowy znajduje się w punkcie zwrotnym, zdając sobie sprawę, że informacje są strategicznym zasobem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane informacje, aby lepiej służyć i spełniać wymagania misji. W miarę jak liderzy rządowi dążą do ewolucji organizacji opartych na danych, aby skutecznie realizować misję, kładą podwaliny pod korelację zależności między zdarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Rozwiązania rządowe o wysokiej wartości będą tworzone z połączenia najbardziej przełomowych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi w chmurze
• Społecznościowe technologie biznesowe i sieci
• Big Data i analityka

IDC przewiduje, że do 2020 roku branża IT osiągnie wartość 5 bilionów dolarów, czyli o około 1,7 biliona dolarów więcej niż obecnie, a 80% wzrostu branży będzie napędzane przez technologie trzeciej platformy. W dłuższej perspektywie technologie te będą kluczowymi narzędziami do radzenia sobie ze złożonością coraz większej ilości informacji cyfrowych. Big Data jest jednym z inteligentnych rozwiązań branżowych i umożliwia rządowi podejmowanie lepszych decyzji poprzez podejmowanie działań w oparciu o wzorce ujawnione w wyniku analizy dużych ilości danych - powiązanych i niepowiązanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Osiągnięcie tych celów wymaga jednak znacznie więcej niż tylko gromadzenia ogromnych ilości danych. "Nadanie sensu tym objętościom Big Data wymaga najnowocześniejszych narzędzi i technologii, które mogą analizować i wydobywać użyteczną wiedzę z ogromnych i różnorodnych strumieni informacji"” Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu napisali w poście na blogu OSTP.

Biały Dom zrobił krok w kierunku pomocy agencjom w znalezieniu tych technologii, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badań i Rozwoju 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 zachęcająca jest jego obietnica. Jednym z nich jest efektywne przechowywanie danych. Jak zawsze, budżety są napięte, więc agencje muszą zminimalizować cenę za megabajt pamięci masowej i przechowywać dane w łatwo dostępnym miejscu, aby użytkownicy mogli je uzyskać, kiedy chcą i jak tego potrzebują. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa wyzwanie.

Skuteczna analiza danych jest kolejnym poważnym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które pozwalają im przeszukiwać góry danych, dostrzegając trendy, które mogą pomóc im działać bardziej efektywnie. (Niedawne badanie przeprowadzone przez MeriTalk wykazało, że federalni dyrektorzy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom zaoszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji).

Opracowane na zamówienie narzędzia Big Data również pozwalają agencjom zaspokoić potrzebę analizy ich danych. Na przykład Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group udostępniła swój system analizy danych Piranha innym agencjom. System ten pomógł badaczom medycznym znaleźć powiązanie, które może ostrzegać lekarzy o tętniakach aorty przed ich wystąpieniem. Jest on również wykorzystywany do bardziej przyziemnych zadań, takich jak przeszukiwanie danych w celu połączenia kandydatów do pracy z menedżerami ds. rekrutacji.

Machine-to-Machine (M2M) odnosi się do bezpośredniej zautomatyzowanej komunikacji między połączonymi w sieć urządzeniami mechanicznymi lub elektronicznymi.

Internet Rzeczy (IoT - Internet of Things) to koncepcja, w której urządzenia codziennego użytku są połączone ze sobą i z siecią internetową, co umożliwia im zbieranie, wymianę i analizę danych. - Urządzenia IoT mogą być różnorodne: od smartfonów, zegarków, urządzeń medycznych, aż po samochody, urządzenia domowe czy czujniki przemysłowe. - Te urządzenia są połączone za pomocą różnych technologii, takich jak Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LTE czy sieci komórkowe, co umożliwia im komunikację ze sobą oraz z sieciami internetowymi. - Wyposażone w sensory, urządzenia IoT mogą zbierać dane z otoczenia, np. temperaturę, wilgotność, położenie geograficzne, dane biometryczne itp. - Zebrane dane są przesyłane do chmury lub lokalnych centrów przetwarzania danych, gdzie są analizowane i przetwarzane na użyteczne informacje. - Na podstawie zebranych danych, urządzenia mogą wykonywać zadania automatycznie, np. regulować temperaturę, monitorować stan zdrowia, sterować systemami domowymi itp. - W przemyśle IoT może być wykorzystywane do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych, zarządzania zapasami, monitorowania wydajności maszyn itp. - W biznesie IoT może pomagać w dostarczaniu usług, personalizacji doświadczeń klientów, zarządzaniu łańcuchem dostaw itp. - IoT stale ewoluuje, integrując się z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i nowymi technologiami, co otwiera drzwi do nowych zastosowań i innowacji. Internet Rzeczy zmienia sposób, w jaki łączymy się ze światem, umożliwiając nam monitorowanie, kontrolowanie i optymalizację różnorodnych aspektów naszego życia codziennego, pracy i przemysłu. Jego rozwój przynosi wiele nowych możliwości i wyzwań, szczególnie związanych z bezpieczeństwem, prywatnością i zarządzaniem danymi.

Insurtech (a.k.a. Digital Insurance) odnosi się do konwergencji ubezpieczeń i nowych technologii. W dziedzinie Insurtech "cyfrowi ubezpieczyciele" stosują innowacje technologiczne w swoich modelach biznesowych i operacyjnych w celu obniżenia kosztów, poprawy jakości obsługi klienta i zwiększenia elastyczności swoich działań.

Podczas tego prowadzonego przez instruktora szkolenia uczestnicy zdobędą wiedzę na temat technologii, metod i sposobu myślenia potrzebnych do przeprowadzenia cyfrowej transformacji w swoich organizacjach i w całej branży. Szkolenie skierowane jest do menedżerów, którzy muszą uzyskać zrozumienie szerokiego obrazu, przełamać szum i żargon oraz podjąć pierwsze kroki w ustanowieniu strategii Insurtech.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• omówić Insurtech i wszystkie jego części składowe w sposób inteligentny i systematyczny
• Zidentyfikować i objaśnić rolę każdej kluczowej technologii w ramach Insurtech.
• Opracować ogólną strategię wdrażania Insurtech w swojej organizacji.

Uczestnicy

• Ubezpieczyciele
• Technolodzy w branży ubezpieczeniowej
• Interesariusze ubezpieczeniowi
• Konsultanci i analitycy biznesowi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i zajęcia grupowe oparte na studium przypadku

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza oprogramowanie, sprzęt i krok po kroku proces potrzebny do zbudowania od podstaw systemu rozpoznawania twarzy. Rozpoznawanie twarzy jest również znane jako Face Recognition.

Sprzęt używany w tym laboratorium obejmuje Rasberry Pi, moduł kamery, serwomechanizmy (opcjonalnie) itp. Uczestnicy są odpowiedzialni za zakup tych komponentów we własnym zakresie. Wykorzystywane oprogramowanie obejmuje OpenCV, Linux, Python itp.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować Linux, OpenCV i inne oprogramowanie narzędziowe i biblioteki na Rasberry Pi.
• Skonfigurować OpenCV do przechwytywania i wykrywania obrazów twarzy.
• Zrozumieć różne opcje pakowania systemu Rasberry Pi do użytku w rzeczywistych środowiskach.
• Dostosowanie systemu do różnych przypadków użycia, w tym nadzoru, weryfikacji tożsamości itp.

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna.

Uwaga

• Inne opcje sprzętu i oprogramowania obejmują: Arduino, OpenFace, Windows itp. Jeśli chcesz skorzystać z któregokolwiek z nich, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Raspberry Pi to bardzo mały, jednopłytkowy komputer.

Podczas tego prowadzonego przez instruktora szkolenia na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zaprogramować Raspberry Pi, aby służył jako interaktywny i wydajny system wbudowany.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfiguruj IDE (zintegrowane środowisko programistyczne) dla maksymalnej wydajności programowania
• Zaprogramuj Raspberry Pi do sterowania urządzeniami takimi jak czujniki ruchu, alarmy, serwery internetowe i drukarki.
• Zrozumienie architektury Raspberry Pi, w tym wejść i złączy dla urządzeń dodatkowych.
• Zapoznanie się z różnymi opcjami języków programowania i systemów operacyjnych.
• Testowanie, debugowanie i wdrażanie Raspberry Pi w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów.

Uczestnicy

• Programiści
• Technicy sprzętu/oprogramowania
• Osoby techniczne we wszystkich branżach
• Hobbyści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Raspberry Pi obsługuje różne systemy operacyjne i języki programowania. Ten kurs będzie wykorzystywał Raspbian oparty na systemie Linux jako system operacyjny i Python jako język programowania. Aby poprosić o konkretną konfigurację, skontaktuj się z nami.
• Uczestnicy są odpowiedzialni za zakup sprzętu i komponentów Raspberry Pi.

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożony, obejmując niemal każdą gałąź inżynierii - mechaniczną, Electron ics, firmware, Middleware, Cloud, Analytics i Mobile. Dla każdej z warstw inżynieryjnych istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, regulacje i ewoluujący stan wiedzy. Po razpierwszy oferowany jest skromny kurs obejmujący wszystkie te krytyczne aspekty inżynierii IoT.

Dla profesjonalistów z branży produkcyjnej najbardziej krytycznym aspektem jest zrozumienie postępu w dziedzinie przemysłowego Internetu rzeczy, który obejmuje konserwację predykcyjną i zapobiegawczą, monitorowanie stanu maszyn, optymalizację produkcji, optymalizację energii, optymalizację łańcucha dostaw i dyspozycyjność narzędzi produkcyjnych itp.

Podsumowanie

• Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan wiedzy na temat Internetu rzeczy w inteligentnych fabrykach.
• Obejmuje wiele dziedzin technologii, aby rozwinąć świadomość systemu IoT i jego komponentów oraz tego, w jaki sposób może on pomóc profesjonalistom zarządzającym produkcją.
• Demonstracja na żywo modelowych aplikacji IIoT dla inteligentnych fabryk

Grupa docelowa

• Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach produkcyjnych, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT, aby zwiększyć wydajność swoich systemów i procesów.

Czas trwania 3 dni (8 godzin dziennie)

Szacunki dotyczące wartości rynkowej Internetu Rzeczy lub IoT są ogromne, ponieważ z definicji IoT jest zintegrowaną i rozproszoną warstwą urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na całe branże konsumenckie, biznesowe i rządowe. IoT będzie odpowiadać za coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń obecnie i 9 miliardów do 2018 roku. W tym roku liczba ta będzie mniej więcej równa liczbie smartfonów, inteligentnych telewizorów, tabletów, komputerów do noszenia i komputerów PC razem wziętych.

W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług przeszło już do IoT, w tym urządzenia kuchenne i domowe, parkingi, RFID, produkty oświetleniowe i grzewcze oraz szereg zastosowań w Internecie przemysłowym.

Jednak technologie leżące u podstaw IoT nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od narodzin Internetu. Jednak to, co zmieniło się w ciągu ostatnich kilku lat, to pojawienie się szeregu niedrogich technologii bezprzewodowych dodanych przez przytłaczającą adaptację smartfonów i tabletów w każdym domu. Gwałtowny rozwój urządzeń mobilnych doprowadził do obecnego zapotrzebowania na IoT.

Przemysłowy IoT lub IIoT dla produkcji jest szeroko stosowany od 2014 roku i od tego czasu wprowadzono wiele innowacji IIoT. Ten kurs wprowadzi wszystkie ważne aspekty innowacji w obszarze Industrial IoT.

Szkolenie to jest przeznaczone do przeglądu technologii i biznesu w rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy IoT mogli zrozumieć podstawy technologii IoT i biznesu.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych opcji technologicznych, platform i studiów przypadków wdrażania IoT w inteligentnych fabrykach dla sektorów produkcyjnych.

1. Studia nad biznesem i technologią niektórych popularnych platform IIoT, takich jak Siemens MindSphere i Azure IoT.
2. Open source / komercyjna platforma chmurowa dla przedsiębiorstw dla aplikacji AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IoT, Mindsphere IIoT cloud oprócz innych mniejszych chmur IoT.
3. Open source/komercyjna platforma elektroniczna dla IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.
4. Kwestie bezpieczeństwa i rozwiązania bezpieczeństwa dla IIoT
5. Aplikacje mobilne / desktopowe / internetowe - do rejestracji, gromadzenia danych i sterowania
6. Bezprzewodowe protokoły M2M dla IoT - WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: Kiedy i gdzie używać którego z nich?
7. Podstawowe wprowadzenie do wszystkich elementów IoT - platforma mechaniczna, Electronics/sensor, protokoły bezprzewodowe i przewodowe, integracja urządzeń mobilnych z Electronics, integracja urządzeń mobilnych z przedsiębiorstwami, analiza danych i całkowita płaszczyzna sterowania.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

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

Internet of Things (IoT) to infrastruktura sieciowa, która bezprzewodowo łączy obiekty fizyczne i aplikacje, umożliwiając im wzajemną komunikację i wymianę danych za pośrednictwem komunikacji sieciowej, przetwarzania w chmurze i przechwytywania danych. Python to język programowania wysokiego poziomu zalecany dla IoT ze względu na jego przejrzystą składnię i duże wsparcie społeczności.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak programować rozwiązania IoT za pomocą Python.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy architektury IoT
• Nauczyć się podstaw korzystania z Raspberry Pi
• Zainstalować i skonfigurować Python na Raspberry Pi
• Poznanie korzyści płynących z używania Python w programowaniu systemów IoT
• Budować, testować, wdrażać i rozwiązywać problemy z systemem IoT przy użyciu Python i Raspberry Pi.

Odbiorcy

• Programiści
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

ThingsBoard to platforma IoT typu open source, która oferuje zarządzanie urządzeniami, gromadzenie danych, przetwarzanie i wizualizację dla rozwiązania IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować ThingsBoard ze swoimi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

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

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla menedżerów produktu i programistów, którzy chcą używać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu zwiększenia wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia 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 obniżenia kosztów operacyjnych.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers, system architects, and industry professionals who wish to leverage Edge AI for enhancing IoT applications with intelligent data processing and analytics capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of Edge AI and its application in IoT.
• Set up and configure Edge AI environments for IoT devices.
• Develop and deploy AI models on edge devices for IoT applications.
• Implement real-time data processing and decision-making in IoT systems.
• Integrate Edge AI with various IoT protocols and platforms.
• Address ethical considerations and best practices in Edge AI for IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów IT i menedżerów biznesowych, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i przetwarzania brzegowego w celu zwiększenia wydajności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady IoT i edge computing oraz ich rolę w cyfrowej transformacji.
• Zidentyfikować przypadki użycia IoT i Edge Computing w sektorach produkcji, logistyki i energetyki.
• Rozróżniać architektury przetwarzania brzegowego i chmurowego oraz scenariusze wdrażania.
• Wdrażać rozwiązania edge computing do konserwacji predykcyjnej i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.