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.

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 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.

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.

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.

Kura to oparty na otwartym kodzie źródłowym Java framework dla IoT, który umożliwia dostęp do podstawowego sprzętu, komunikację z platformami integracyjnymi M2M/IoT, zarządzanie bramami i zarządzanie konfiguracjami sieci.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Kura i dowiedzą się, jak mogą go wykorzystać w swoich rozwiązaniach IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kura
• Zrozumieć podstawy i podstawowe funkcje Kura
• Budować, testować, wdrażać i rozwiązywać problemy z rozwiązaniami IoT za pomocą Kura.

Publiczność

• Programiści
• 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.

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.

Celem szkolenia jest wyjaśnienie czym jest sieć 5G i jaki ma wpływ/związek na smart technologie. Chcę pokazać ci zarówno zalety jak i wady tych technologicznych relacji (5G/IoT) i wskazać kierunki rozwoju sieci, która - od samego początku - była dedykowana smart światu.

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.

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,

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 (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.

Publiczność

• 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

Wprowadzenie

Ograniczeni tradycyjnymi przychodami z usług głosowych i transmisji danych, CSP (dostawcy usług komunikacyjnych) poszukują nowych źródeł przychodów z usług IoT świadczonych w domach, biurach i dla osób prywatnych. W rezultacie IoT staje się częścią nowego modelu OSS i BSS.

Podsumowanie

• Studia przypadków udanej integracji usług IoT przez firmy telekomunikacyjne
• Integracja usług IoT z OSS
• Nowy rodzaj lokalnej oferty danych/usług/łączności IoT
• Pionowa sprzedaż usług IoT a sprzedaż oprogramowania pośredniczącego IoT.
• Integracja sprzedaży IoT z BSS

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: 12 miliardów do 2019 roku i ponad 100 miliardów do 2025 roku.

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.

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.

Ponieważ w ostatnich latach DLT stała się bardziej zrozumiała, a jej zdolność do rozwiązywania biznesowych przypadków użycia stała się oczywista, technolodzy badają technologię rozproszonej księgi rachunkowej (DLT) (taką jak Blockchain lub IOTA), aby rozwiązać przypadki użycia, które od lat zniechęcają branże. W przeciwieństwie do istniejących technologii, jedną z kluczowych cech DLT jest jej niezrównana zdolność do zapewnienia identyfikowalności, rozliczalności i niezmiennych zapisów, do których można uzyskać dostęp w dowolnym momencie. Jednym z obszarów zastosowań DLT jest zabezpieczanie heterogenicznych sieci. Technologia musi być zabezpieczona, niezmienna i oferować transakcje w czasie rzeczywistym.

Cel kursu

1. Wprowadzenie migracji scentralizowanego IoT opartego na chmurze do zdecentralizowanego IoT opartego na krawędzi (na przykładzie inteligentnego ładowania samochodów, sieci energetycznych P2P).
2. Rysowanie warstw podatności na zagrożenia na każdym stosie i między stosami
3. Zapoznanie się z DLT (Blockchain i DAG - bezpośredni graf acykliczny) w inicjatywach IoT w IBM, Samsung, fundacji IOTA i kilku innych dużych graczach.
4. Studia przypadków i obszary zastosowań DLT w IoT