Bevezetés az IoT-be Arduino használatával Képzés

A képzés célja, hogy elmagyarázza, mi az 5G hálózat és milyen hatása van az okos technológiákra. Szeretném bemutatni mind az előnyeit, mind a hátrányait ezeknek a technológiai kapcsolatoknak (5G / IoT), valamint megmutatni a hálózat fejlesztési irányait, amelyek – a kezdetektől fogva – az okos világnak szenteltek.

A 6G a következő generációs vezeték nélküli kommunikációs szabvány, amely az IoT ökoszisztémákat átalakítja az ultra-gyors kapcsolatok, a fejlett érzékelés és az integrált AI képességek révén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik meg szeretnék érteni és kihasználni a 6G technológiák és IoT alkalmazások új találkozási pontját.

A képzés elvégzésével a résztvevők képessé válnak:

• Megmagyarázni a 6G mögött rejlő alapvető technikai fogalmakat.
• Felmérni, hogyan alakítja át a 6G az IoT eszközök kommunikációját és architektúráját.
• Kiértékelni a 6G által lehetővé tett IoT használati eseteket különböző iparágakban.
• Stratégiákat készíteni a 6G képességek integrálására meglévő IoT megoldásokba.

A képzés formátuma

• Fogalmi fókuszú előadások szakértői vitákkal kombinálva.
• Gyakorlati feladatok, amelyek megerősítik a kulcsfontosságú mérnöki elveket.
• Esetalapú elemzés és forgatókönyvek elemzése irányított környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezet technológiai útmutatójához igazított, testreszabott képzési verziókért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák az Arduino-t haladó technikákkal, miközben egy egyszerű szenzorriasztó rendszer létrehozásán keresztül haladnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan működik az Arduino.
• Mélyrehatóan megismerni az Arduino főbb összetevőit és funkcióit.
• Az Arduino programozása az Arduino IDE használata nélkül.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák az Arduinót valós felhasználási területekre, például lámpák, motorok és mozgásérzékelő szenzorok vezérlésére. A képzés során valódi hardverkomponenseket használunk egy élő laboratóriumi környezetben (nem szoftveresen szimulált hardvert).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Arduinót programozni lámpák, motorok és egyéb eszközök vezérlésére.
• Megérteni az Arduino architektúráját, beleértve a bemeneteket és a kiegészítő eszközökhöz való csatlakozókat.
• Harmadik féltől származó komponenseket, például LCD-ket, gyorsulásmérőket, giroszkópokat és GPS nyomkövetőket hozzáadni az Arduino funkcionalitásának bővítésére.
• Megismerni a különböző programozási nyelvek lehetőségeit, a C-től az egyszerűen használható drag-and-drop nyelvekig.
• Tesztelni, hibakeresni és üzembe helyezni az Arduinót valós problémák megoldására.

A technológiai fejlődés és az információmennyiség növekedése átalakítja a vállalkozások működését számos iparágban, beleértve a kormányzati szektort is. A kormányzati adatgenerálás és digitális archiválás mértéke növekszik a mobil eszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és az állampolgároknak szánt portálok gyors fejlődése miatt. Ahogy a digitális információ bővül és egyre összetettebbé válik, az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és kezelés is egyre bonyolultabbá válik. Az új adatgyűjtési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítenek a szervezeteknek betekintést nyerni strukturálatlan adataikba. A kormányzati piac fordulóponton van, felismerve, hogy az információ stratégiai érték, és a kormányzatnak védelmeznie kell, ki kell használnia és elemeznie kell mind a strukturált, mind a strukturálatlan információkat, hogy jobban szolgálhasson és teljesíthesse küldetési követelményeit. Ahogy a kormányzati vezetők törekednek az adatvezérelt szervezetek fejlesztésére a küldetések sikeres teljesítése érdekében, alapokat fektetnek le az események, emberek, folyamatok és információk közötti függőségek összefüggéseinek megértéséhez.

A magas értékű kormányzati megoldások a leginkább diszruptív technológiák keverékéből születnek:

• Mobil eszközök és alkalmazások
• Felhőszolgáltatások
• Szociális üzleti technológiák és hálózatok
• Big Data és elemzés

A Big Data az intelligens ipari megoldások egyike, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon, ha a nagy mennyiségű adat elemzése alapján felfedezett mintázatokra alapozva cselekedjen – függetlenül attól, hogy az adatok kapcsolódnak-e egymáshoz vagy sem, strukturáltak vagy strukturálatlanok.

De ezeket a eredményeket elérni sokkal többet igényel, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozását. „Ezeknek a Big Data-mennyiségeknek az értelmezése korszerű eszközöket és technológiákat igényel, amelyek képesek elemzeni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és változatos információáradatból” – írta Tom Kalil és Fen Zhao a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatala (OSTP) blogján.

A Fehér Ház lépést tett az ügynökségek segítése felé, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanás kihasználására és az elemzéshez szükséges eszközök fejlesztésére.

A Big Data által felvetett kihívások szinte olyan ijesztőek, mint amilyen biztató az ígérete. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, így az ügynökségeknek minimalizálniuk kell a tárolás megabájtjának árát, és az adatokat könnyen hozzáférhető helyen kell tartaniuk, hogy a felhasználók bármikor hozzáférhessenek hozzájuk, ahogy szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése tovább növeli a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik jelentős kihívás. Sok ügynökség kereskedelmi eszközöket használ, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatokat, és trendeket fedezzenek fel, amelyek segíthetnek hatékonyabban működni. (Egy friss MeriTalk tanulmány szerint a szövetségi IT vezetők úgy vélik, hogy a Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dollárt megtakarítani, miközben teljesítik küldetési céljaikat.).

Egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy elemezzék adataikat. Például az Oak Ridge Nemzeti Laboratórium Számítástechnikai Adatelemzési Csoportja más ügynökségek számára is hozzáférhetővé tette Piranha adatelemzési rendszerét. A rendszer segített az orvosi kutatóknak egy kapcsolat felfedezésében, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aortális aneurizmákra, mielőtt azok fellépnek. Emellett hétköznapi feladatokhoz is használják, például önéletrajzok átnézéséhez, hogy összekössék az álláskeresőket a felvételi vezetőkkel.

Ezen oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan építsenek robotot Arduino hardver és az Arduino (C/C++) nyelv segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szoftveres és hardveres komponenseket tartalmazó robotrendszert építeni és működtetni
• Megérteni a robottechnológiákban használt kulcsfogalmakat
• Motorokat, érzékelőket és mikrovezérlőket összeszerelni működő robotba
• A robot mechanikus szerkezetének megtervezése

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Hobbisták

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• A hardverkészleteket az oktató a képzés előtt megadja, de nagyjából a következő komponenseket tartalmazza:
• Arduino tábla
• Motorvezérlő
• Távolságérzékelő
• Bluetooth eszköz
• Prototípus tábla és kábelek
• USB kábel
• Járműkészlet
• A résztvevőknek saját hardvert kell beszerezniük.
• Ha szeretné testre szabni ezt a képzést, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az Insurtech (más néven Digitális Biztosítás) a biztosítás és az új technológiák összefonódását jelenti. Az Insurtech területén a „digitális biztosítók” technológiai innovációkat alkalmaznak üzleti és működési modelljeikben, hogy csökkentsék a költségeket, javítsák az ügyfélélményt és növeljék működésük rugalmasságát.

Ebben az oktató által vezetett képzésben a résztvevők megértik azokat a technológiákat, módszereket és gondolkodásmódokat, amelyek szükségesek a digitális átalakulás megvalósításához szervezetükön belül és az iparágban általában. A képzés azoknak a vezetőknek szól, akiknek átfogó képre van szükségük, hogy lebontsák a hype-ot és a szakzsargont, és megtegyék az első lépéseket egy Insurtech stratégia kialakításában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Intelligensen és rendszerszerűen beszélni az Insurtechről és annak összes összetevőjéről
• Azonosítani és megmagyarázni az egyes kulcsfontosságú technológiák szerepét az Insurtechben.
• Általános stratégiát kidolgozni az Insurtech bevezetésére szervezetükön belül

Célközönség

• Biztosítók
• Technológusok a biztosítási iparágban
• Biztosítási érdekeltek
• Tanácsadók és üzleti elemzők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és esettanulmány-csoportmunkák

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) termékmenedzserek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék az Edge Computingot használni az adatkezelés decentralizálására a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge Computing alapvető fogalmait és előnyeit.
• Azonosítani azokat a használati eseteket és példákat, ahol az Edge Computing alkalmazható.
• Tervezni és építeni Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

A beágyazott rendszerek célirányosan épített számítógépes rendszerek, amelyeket arra terveztek, hogy dedikált funkciókat hajtsanak végre nagyobb rendszerek keretein belül. Az IoT (Internet of Things) egy olyan összekapcsolt fizikai eszközökből álló hálózat, amelyekbe érzékelők és szoftverek vannak beágyazva, és amelyek kommunikálnak és adatokat cserélnek az interneten keresztül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a beágyazott rendszerek és IoT koncepcióit a C programozási nyelv és mikrokontroller architektúrák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a beágyazott rendszerek architektúráját és összetevőit.
• C kódot írni és fordítani a beágyazott hardverrel való interakcióhoz.
• Dolgozni mikrokontroller perifériákkal, mint például időzítők és AD-konverterek.
• Megérteni, hogyan járulnak hozzá a beágyazott rendszerek az IoT architektúrákhoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének biztonságos IoT alkalmazásokat beállítani, üzembe helyezni és kezelni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Biztonságosan fejleszteni és üzembe helyezni alkalmazásokat IoT eszközök kezelésére.
• Biztonságosan integrálni IoT eszközöket a felhőbe.
• Integrálni egy IoT alkalmazást a meglévő infrastruktúrába.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megismerhetik az NB-IoT (más néven LTE Cat NB1) különböző aspektusait, miközben kifejlesztenek és üzembe helyeznek egy NB-IoT alapú mintaalkalmazást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az NB-IoT különböző összetevőit és megérteni, hogyan illeszkednek egymáshoz egy ökoszisztéma kialakításához.
• Megérteni és elmagyarázni az NB-IoT eszközökbe épített biztonsági funkciókat.
• Kifejleszteni egy egyszerű alkalmazást az NB-IoT eszközök nyomon követésére.

A ThingsBoard egy nyílt forráskódú IoT platform, amely eszközkezelést, adatgyűjtést, feldolgozást és vizualizációt kínál IoT megoldásaihoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatják a ThingsBoard-ot IoT megoldásaikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A ThingsBoard telepítésére és konfigurálására
• Megérteni a ThingsBoard funkcióinak és architektúrájának alapjait
• IoT alkalmazások készítésére a ThingsBoard segítségével
• A ThingsBoard integrálására Kafka-val a telemetriás eszközadatok útválasztásához
• A ThingsBoard integrálására Apache Spark-kal több eszköz adatainak aggregálásához

Célközönség

• Szoftvermérnökök
• Hardvermérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.