Kurzusleírás

1. munkamenet: Alap- és haladó fogalmak

  • Basic -1: Az IoT-technológiák fejlődésének rövid története Basic-2: Viselhető, Edge computing, IoT vezeték nélküli protokollok (Sigfox, Lora stb.), IoT felhőplatformok. Basic-3 : IoT réteges architektúrája – Fizikai (érzékelők), Communication és Data Intelligence Advanced-1 : Edge architektúra, élszámítás és adatbázis Advanced-2 : Next Generation IoT Gateways- Edge és 5G Advanced-3: Felügyelt IoT szolgáltatások, mint a diagnosztika, az IoT-infrastruktúra botok általi karbantartása és az automatizálás

2. munkamenet: Érzékelés és eszközök: architektúrák és példák

  • Az érzékelők alapvető funkciói és architektúrája – szenzortest, szenzormechanizmus, érzékelő kalibrálása, érzékelő karbantartása, költség- és árstruktúra, örökölt és modern szenzorhálózat – az érzékelők alapjai Szenzorelektronika fejlesztése – IoT vs legacy, és nyílt forráskód vs. hagyományos NYÁK-tervezési stílus Szenzoros kommunikációs protokollok fejlesztése – történelem napjainkig. Örökös protokollok, mint a Modbus, a relé, a HART a mai Zigbee-hez, Zwave-hez, X10-hez, Bluetooth-hoz, ANT-hoz stb. Business vezérlőprogram az érzékelők telepítéséhez – FDA/EPA szabályozás, csalás/temperálás észlelése, felügyelete, minőség-ellenőrzése és folyamatkezelés, különböző típusok Kalibrációs technikák – manuális, automatizált, beltéri, elsődleges és másodlagos kalibrálás – és ezek hatása az érzékelők IoT-tápellátásában – akkumulátor, napelem, Witricity, Mobile és PoE. Praktikus edzés egyetlen szilíciummal és egyéb érzékelőkkel, például hőmérséklet, nyomás, rezgés, mágneses tér, teljesítménytényező stb.

3. munkamenet: Jól ismert Communication IoT-mérnöki protokollok

  • Mi az a szenzorhálózat? Mi az ad-hoc hálózat? Vezeték nélküli vs. vezetékes hálózat WiFi-802.11 családok: N-től S-ig – szabványok és közös szállítók alkalmazása. Zigbee és Zwave – az alacsony fogyasztású mesh hálózat előnyei. Távolsági Zigbee. Különböző Zigbee chipek bemutatása. Bluetooth/BLE: Kis teljesítmény vs nagy teljesítmény, észlelési sebesség, BLE osztály. Bluetooth gyártók bemutatása és áttekintésük. Hálózat létrehozása vezeték nélküli protokollokkal, például Piconet by BLE Protocol veremekkel és csomagstruktúrával a BLE és a Zigbee számára Egyéb nagy távolságú rádiófrekvenciás kommunikációs kapcsolat LOS vs NLOS kapcsolatok Kapacitás- és átviteli számítások Alkalmazási problémák a vezeték nélküli protokollokban – energiafogyasztás, megbízhatóság, PER, QoS, LOS érzékelő hálózatok WAN telepítéséhez LPWAN használatával. Különböző feltörekvő protokollok összehasonlítása, mint például a LoRaWAN, NB-IoT stb. Gyakorlati oktatás szenzorhálózattal

Demo: Eszközvezérlés a BLE segítségével

4. munkamenet: Az IoT szabványos és haladó topológiáinak áttekintése

  • Az IoT-rendszer összes alapelemének áttekintése - szenzorok, automatizálás, átjáró, szélső átjáró, adatvizualizáció, adatelemzés, számítási felhő Standard átjáró architektúra áttekintése - északi és déli kötött rendszer, kritikus folyamatok, IPC vs IPC belső kommunikációs protokollok, Kötegelt és nem kötegelt számítások Edge számítások és szélső adatbázis – részletesebb architekturális elrendezések Átjáró a felhőalapú kommunikációhoz – MQTT, Web-socket stb. Valós idejű vs közel valós idejű vs történeti vizualizáció A legjobb (OTA) architektúrák a távoli frissítéshez firmware és szoftver Elosztott rendszer és hálózat hatékonyabb menedzselése eseménynaplókból A kötegméret és a folyamat terhelhetősége – hogyan igazítsuk össze őket

5. munkamenet: Adatbányászat és elemző motor az IoT-hez

  • Insight analitikai vizualizáció analitikus Strukturált prediktív analitikus Strukturálatlan prediktív analitikus Ajánlás Motor minta észlelése Szabály/forgatókönyv felfedezése – hiba, csalás, optimalizálás Kiváltó ok feltárása Bevezetés a gépi tanulásba Tanulási osztályozási technikák Bayes-féle előrejelzést előkészítő oktatási fájl aTna Fenntartható vektoros gépi kép és videó támogatása és riasztási elemző az IoT Bio – metrikus azonosító integrációjával IoT Geo-fenceing az IoT analyticsban Valós idejű elemzési/folyamelemzési Scalaképességi problémák az IoT és a gépi tanulás terén Mik a gépi tanulás IoT-hez architekturális megvalósítása

6. munkamenet: Számítási felhő és platformok az IoT számára

  • IaaS vs PaaS SaaS modellek Hibrid IoT-felhők Helyszíni felhő IoT IoT eseményközponthoz ( Microsoft) AWS IoT Platform (demóval és architektúrával) Microsoft IoT platform (demóval és architektúrával) A felhőalkalmazások alapfogalmai az IoT-hez Az IoT különböző biztonsági rétegeinek alapfogalmai Az Azure IoT platform architektúrájának részletes tanulmányozása

7. munkamenet: IoT felhőrendszer gyakorlati felépítése

  • IoT-rendszer építése Microsoft Azure IoT central használatával – például egy háromfázisú feszültségű áramérzékelő építése az Azure IoT központi rendszerében. Ismerje meg az IoT webalkalmazás alapfogalmait – Fleetkezelő, adatvizualizáció, érzékelők beépítése, szenzorleképezés, szenzor-rendszer attribútum-leképezés, digitális ikrek – tanulja meg az Azure IoT központi és a Machinesense Crystal Ball Computation segítségével / Az adatok gépi tanulása az Edge vs Cloudban Concept of IoT sablon replikált IoT-rendszertervezési IoT-rendszer és kapcsolódási diagnosztika

8. ülés: Feltörekvő kutatási területek és esettanulmányok az IoT területén nyújtott szövetségi támogatásokhoz

  • Intelligens város: szerkezeti állapotfigyelés, hidak állapotának monitorozása, közlekedésfigyelés, levegő- és vízszennyezés megfigyelése, intelligens parkolás stb. Fenntartható fejlesztési célok (SDG) – az SDG1-16 IoT-hatóköreinek meghatározása az ENSZ IoT és Közbiztonság – Tűzveszély meghatározása szerint, villámárvizek megelőzése IoT és 5G IoT az intelligens mezőgazdaságban IoT az olaj/gáz IoT és vízgazdálkodás IoT és Energiagazdálkodás – energia- és áramminőség

   

Követelmények

  • Az IoT megértése.
  • Alapismereti eszközök, elektronikai rendszerek és adatrendszerek
  • A szoftverek és rendszerek alapvető ismerete
  • Statisztikai alapismeretek (Excel szinten)
  • A Telecomkommunikációs vertikumok megértése

Célközönség

  • Tanárok és kutatómérnökök, akik Govt-támogatásra pályáznak az IoT területeken – például intelligens város, intelligens gyártás, 5G-IoT
 16 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Rokon tanfolyam

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 Hours

IOTA, Block Chain & HyperLedger for distributed IoT

10 Hours

Getting Started with IoT (Internet of Things) and Augmented Reality

14 Hours

Rokon kategóriák

1