Szkolenia Internet of Things (IoT) w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów IoT i entuzjastów inteligentnych domów, którzy chcą automatyzować procesy IoT i tworzyć innowacyjne rozwiązania za pomocą n8n.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i dostosować n8n do automatyzacji przepływów pracy IoT.
• Integrować urządzenia i platformy IoT za pomocą węzłów i złączy n8n.
• Wdrażać niestandardowe przepływy pracy do automatyzacji zadań i procesów IoT.
• Korzystać z protokołów IoT, takich jak MQTT i REST API, w ramach przepływów pracy n8n.
• Monitorować, rozwiązywać problemy i optymalizować zautomatyzowane przepływy pracy IoT.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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 Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów IoT na poziomie średnio zaawansowanym, inżynierów embedded oraz praktyków AI, którzy chcą wdrożyć TinyML w celu przewidywania awarii, wykrywania anomalii oraz w aplikacjach inteligentnych czujników.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i jego zastosowania w IoT.
• Skonfigurować środowisko programistyczne TinyML dla projektów IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego na mikrokontrolerach o niskim poborze mocy.
• Wdrażać przewidywanie awarii i wykrywanie anomalii za pomocą TinyML.
• Optymalizować modele TinyML pod kątem efektywnego wykorzystania energii i pamięci.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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.

Systemy wbudowane to specjalnie zaprojektowane systemy obliczeniowe, które wykonują dedykowane funkcje w ramach większych systemów. IoT (Internet of Things) to sieć połączonych ze sobą urządzeń fizycznych wyposażonych w czujniki i oprogramowanie, które komunikują się i wymieniają dane przez internet.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów technicznych, którzy chcą zrozumieć i zastosować koncepcje systemów wbudowanych i IoT, korzystając z języka C i architektur mikrokontrolerów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i komponenty systemów wbudowanych.
• Pisać i kompilować kod w języku C do interakcji ze sprzętem wbudowanym.
• Pracować z peryferiami mikrokontrolerów, takimi jak timery i przetworniki ADC.
• Zrozumieć, jak systemy wbudowane przyczyniają się do architektur IoT.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

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.

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.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żyvo w Toruń, uczestnicy nauczą się, jak zmaksymalizować wydajność Nginx podczas konfigurowania, monitorowania i rozwiązywania problemów związanych z obsługą różnych form ruchu HTTP/TCP. Omówione tematy obejmują konfigurację najważniejszych parametrów Nginx, systemu operacyjnego oraz maszyny wirtualnej, aby w pełni wykorzystać możliwości Nginx.