Schulungsübersicht

Sitzung 1:Grundlegende und fortgeschrittene Konzepte

  • Basic -1: Eine kurze Geschichte der Entwicklung der IoT-Technologien
  • Basic-2: Wearable, Edge Computing, IoT-Funkprotokolle (Sigfox, Lora usw.), IoT-Cloud-Plattformen.
  • Basic-3 : Schichtenarchitektur des IoT — Physikalische (Sensoren), Communication und Datenintelligenz
  • Fortgeschritten-1: Edge-Architektur, Edge-Berechnungen und Datenbank
  • Fortgeschritten-2 : IoT-Gateways der nächsten Generation - Edge und 5G
  • Advanced-3: verwaltete IoT-Dienste wie Diagnose, Wartung der IoT-Infrastruktur durch Bots und Automatisierung

Sitzung 2:Sensorik und Geräte: Architekturen und Beispiele

  • Grundlegende Funktion und Architektur eines Sensors — Sensorkörper, Sensormechanismus, Sensorkalibrierung, Sensorwartung, Kosten- und Preisstruktur, alte und moderne Sensornetzwerke — alle Grundlagen über Sensoren
  • Entwicklung von Sensorelektronik — IoT vs. Legacy, und Open Source vs. traditionelle PCB-Design-Stil
  • Entwicklung von Sensor-Kommunikationsprotokollen — Geschichte bis heute. Alte Protokolle wie Modbus, Relais, HART bis hin zu modernen Zigbee, Zwave, X10, Bluetooth, ANT, etc.
  • Business Treiber für den Einsatz von Sensoren — FDA/EPA-Vorschriften, Erkennung von Betrug/Temperierung, Überwachung, Qualitätskontrolle und Prozessmanagement
  • Verschiedene Arten von Kalibrierungstechniken — manuelle, automatische, Vor-Ort-, Primär- und Sekundärkalibrierung — und ihre Bedeutung im IoT
  • Stromversorgungsoptionen für Sensoren — Batterie, Solar, Witricity, Mobile und PoE
  • Praktisches Training mit einzelnen Silizium- und anderen Sensoren wie Temperatur, Druck, Vibration, Magnetfeld, Leistungsfaktor usw.

Sitzung 3:Bekannte Communication Protokolle für IoT-Technik

  • Was ist ein Sensornetz? Was ist ein Ad-hoc-Netz?
  • Drahtloses vs. drahtgebundenes Netzwerk
  • WiFi-802.11-Familien: N bis S — Anwendung von Standards und gemeinsamen Anbietern.
  • Zigbee und Zwave — Vorteil von Mesh-Netzwerken mit geringem Stromverbrauch. Langstrecken-Zigbee. Einführung in verschiedene Zigbee-Chips.
  • Bluetooth/BLE: Niedriger Stromverbrauch vs. hoher Stromverbrauch, Geschwindigkeit der Erkennung, Klasse von BLE. Einführung von Bluetooth-Anbietern & ihre Übersicht.
  • Aufbau von Netzwerken mit drahtlosen Protokollen wie Piconet by BLE
  • Protokollstapel und Paketstruktur für BLE und Zigbee
  • Andere Langstrecken-RF-Kommunikationsverbindungen
  • LOS vs. NLOS-Verbindungen
  • Kapazitäts- und Durchsatzberechnung
  • Anwendungsprobleme bei drahtlosen Protokollen — Stromverbrauch, Zuverlässigkeit, PER, QoS, LOS
  • Sensornetzwerke für den WAN-Einsatz mit LPWAN. Vergleich verschiedener neuer Protokolle wie LoRaWAN, NB-IoT usw.
  • Praktisches Training mit Sensornetzwerken

Demo  : Gerätesteuerung mit BLE

Sitzung 4:Übersicht über Standard- und fortgeschrittene Topologien im IoT

  • Überprüfung aller grundlegenden Elemente eines IoT-Systems - Sensoren, Automatisierung, Gateway, Edge-Gateway, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Cloud-Berechnungen
  • Überprüfung einer Standard-Gateway-Architektur - Nord- und Südsystem, kritischer Prozess, IPC vs. IPC-interne Kommunikationsprotokolle, Batch- vs. No-Batch-Berechnungen
  • Edge-Berechnungen und Edge-Datenbanken - detailliertere Architekturentwürfe
  • Gateway zur Cloud-Kommunikation – MQTT, Web-socket usw.
  • Echtzeit vs Fast-Echtzeit vs. Historische Visualisierung
  • Over the top (OTA)-Architekturen für die Fernaktualisierung von Firmware und Software
  • Effizientere Verwaltung eines verteilten Systems und Netzwerks anhand von Ereignisprotokollen
  • Batch-Größe vs. Prozess-Duty-Cycle - wie man sie aufeinander abstimmt

Sitzung 5:Data-Mining und Analyse-Engine  für IoT

  • Einblick in die Analytik
  • Analytische Visualisierung
  • Strukturierte prädiktive Analytik
  • Unstrukturierte prädiktive Analytik
  • Empfehlungsmaschine
  • Erkennung von Mustern
  • Regel-/Szenarioerkennung — Fehler, Betrug, Optimierung
  • Entdeckung von Ursachen
  • Einführung in maschinelles Lernen
  • Klassifizierungstechniken lernen
  • Bayessche Vorhersage - Vorbereitung der Trainingsdatei
  • Support-Vektor-Maschine
  • Bild- und Videoanalytik für IoT
  • Betrugs- und Warnanalyse durch IoT
  • Bio –metrische ID-Integration mit IoT
  • Geo-fencing in der IoT-Analytik
  • Echtzeit-Analytik/Stream-Analytik
  • Scala Fragen der Flexibilität von IoT und maschinellem Lernen
  • Wie sieht die architektonische Umsetzung des maschinellen Lernens für das IoT aus?

Sitzung 6:Cloud Computing und Plattformen für IoT

  • IaaS vs. PaaS
  • SaaS-Modelle
  • Hybride IoT-Wolken
  • Vor-Ort-Wolke für IoT
  • IoT-Ereignis-Hub ( Microsoft)
  • AWS IoT-Plattform (mit Demo und Architektur)
  • Microsoft IoT-Plattform (mit Demo und Architektur)
  • Grundlegende Konzepte von Cloud-Anwendungen für das IoT
  • Grundlegende Konzepte der verschiedenen Sicherheitsebenen im IoT
  • Detaillierte Studie der Azure IoT-Plattform-Architektur

Sitzung 7:Hands-on Aufbau eines IoT-Cloud-Systems

  • Aufbau eines IoT-Systems mit Microsoft Azure IoT central – Beispiel: Aufbau eines 3-Phasen-Spannungsstromsensors im Azure IoT central System
  • Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der IoT-Web-App - Flottenmanager, Datenvisualisierung, Sensor-Onboarding, Sensor-Mapping, Sensor-System-Attribut-Mapping, digitale Zwillinge - lernen Sie es über Azure IoT central und Machinesense Crystal Ball
  • Berechnung / maschinelles Lernen von Daten in Edge vs. Cloud
  • Konzept des IoT-Templates für repliziertes IoT-Systemdesign
  • Diagnose von IoT-Systemen und Konnektivität

Sitzung 8:Aufkommende Forschungsbereiche und Fallstudien für Bundeszuschüsse im IoT

  • Intelligente Stadt: Überwachung des Zustands von Gebäuden und Brücken, Überwachung des Verkehrs, Überwachung der Luft- und Wasserverschmutzung, intelligentes Parken usw.
  • Nachhaltige Entwicklungsziele (SDG) - Definition der IoT-Bereiche in SDG1-16, wie von der UN definiert
  • IoT und öffentliche Sicherheit – Brandgefahr, Prävention von Sturzfluten
  • IoT und 5G
  • IoT in der intelligenten Landwirtschaft
  • IoT in der Öl-/Gasindustrie
  • IoT und Wassermanagement
  • IoT und Energiemanagement – Energie und Stromqualität

   

Voraussetzungen

  • Verständnis für IoT
  • .
  • Grundlegende Kenntnisse über Geräte, elektronische Systeme und Datensysteme
  • Grundlegendes Verständnis von Software und Systemen
  • Grundlegendes Verständnis von Statistik (auf Excel-Niveau)
  • Verständnis von Telecommunication Verticals

Zielpublikum 

  • Fakultätsmitglieder und Forschungsingenieure, die sich um Govt-Zuschüsse in IoT-Bereichen bewerben - wie Smart City, intelligente Fertigung, 5G-IoT
  16 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (3)

Kombinierte Kurse

IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors

  21 Stunden

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

  35 Stunden

Industrial IoT (Internet of Things) for Manufacturing Professionals

  21 Stunden

IoT Security

  21 Stunden

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