Einführung in IoT mit Arduino Schulung

Das Ziel der Schulung ist es zu erklären, was das 5G-Netzwerk ist und welchen Einfluss es auf intelligente Technologien hat. Ich möchte Ihnen sowohl die Vorteile als auch die Nachteile dieser technologischen Beziehungen (5G / IoT) zeigen und Ihnen die Entwicklungsrichtungen des Netzes vorstellen, das von Anfang an für die intelligente Welt konzipiert wurde.

6G ist die nächste Generation der drahtlosen Kommunikationsstandards, die darauf abzielt, IoT-Ökosysteme durch ultrahochgeschwindige Verbindungen, fortschrittliche Sensoren und integrierte KI-Fähigkeiten zu transformieren.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die das aufkommende Zusammenspiel von 6G-Technologien und IoT-Anwendungen verstehen und nutzen möchten.

Durch den Abschluss dieses Kurses erlangen die Lernenden die Fähigkeit, zu:

• Die grundlegenden technischen Konzepte hinter 6G zu erklären.
• Zu bewerten, wie 6G die Kommunikation und Architektur von IoT-Geräten verändern wird.
• 6G-gestützte IoT-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zu evaluieren.
• Strategien zur Integration von 6G-Fähigkeiten in bestehende IoT-Lösungen zu entwickeln.

Kursformat

• Konzeptorientierte Vorlesungen in Kombination mit Expertendiskussionen.
• Anwendungsübungen, die darauf abzielen, wichtige Ingenieurprinzipien zu verfestigen.
• Fallbeispielforschung und Szenarioanalyse in einer geleiteten Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Versionen dieser Schulung, die auf den Technologi roadmap Ihrer Organisation ausgerichtet sind, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

In dieser von einem Trainer geleiteten, live Trainingssitzung in Schweiz werden die Teilnehmer lernen, wie man den Arduino mit fortgeschrittenen Techniken programmieren kann, während sie ein einfaches Sensorsystem für Warnmeldungen erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• zu verstehen, wie Arduino funktioniert.
• sich vertieft mit den Hauptkomponenten und Funktionalitäten von Arduino auseinanderzusetzen.
• den Arduino ohne dieArduino IDE zu programmieren.

Tauchen Sie tiefer in die innovative Welt des Edge Computings ein mit diesem fortgeschrittenen Kurs. Erforschen Sie fortschrittliche Architekturen und bewältigen Sie Integrationshürden, um das volle Potenzial des Edge Computings in verschiedenen Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erhalten Sie Expertise in neuesten Werkzeugen und Methodiken, um Edge Computing Lösungen bereitzustellen, zu verwalten und zu optimieren, die spezifischen Branchenbedürfnissen gerecht werden.

In diesem von einem Trainer geleiteten, lebenden Training in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie man den Arduino für praktische Anwendungen programmieren kann, wie z.B. zur Steuerung von Lampen, Motoren und Bewegungsmeldern. Dieses Kurs setzt die Verwendung realer Hardwarekomponenten in einer lebenden Laborumgebung voraus (nicht software-simulierter Hardware). 

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgendes zu tun:

• Arduino programmieren, um Lampen, Motoren und andere Geräte zu steuern.
• Arduinos Architektur verstehen, einschließlich Eingängen und Anschlüssen für Zusatzgeräte.
• Drittanbieter-Komponenten wie LCDs, Beschleunigungsmesser, Gyroskope und GPS-Tracker hinzufügen, um Arduinos Funktionalität zu erweitern.
• Die verschiedenen Optionen in den Programmiersprachen verstehen, von C bis hin zu Drag-and-Drop-Sprachen.
• Arduino testen, debuggen und in der Praxis einsetzen, um realweltliche Probleme zu lösen.

Fortschritte in der Technologie und die steigende Menge an Informationen verändern zunehmend, wie Geschäftstätigkeit in vielen Branchen, einschließlich der Regierung, durchgeführt wird. Die Datenerstellung und -archivierung von Regierungsbehörden nimmt aufgrund des explosionsartigen Wachstums von Mobilgeräten und -anwendungen, Smart Sensoren und Geräten, Cloud Computing-Lösungen sowie Bürger-orientierten Portalen zu. Während die digitale Information zunimmt und komplexer wird, werden auch Informationsmanagement, Verarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Ablaufverwaltung komplexer. Neue Tools zur Erfassung, Suche, Entdeckung und Analyse helfen Organisationen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Regierungsmarkt steht an einem Wendepunkt und erkennt, dass Informationen ein strategisches Asset sind. Regierungseinheiten müssen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Informationen schützen, nutzen und analysieren, um besser den Bürgern zu dienen und ihre Aufgaben zu erfüllen. Während Führungskräfte in der Regierung darum bemüht sind, datengetriebene Organisationen aufzubauen, legen sie die Grundlagen, um Abhängigkeiten zwischen Ereignissen, Personen, Prozessen und Informationen zu korrelieren.

Hochwertige Regierungslösungen werden durch eine Kombination der disruptivsten Technologien entstehen:

• Mobilgeräte und -anwendungen
• Cloud-Dienste
• Soziale Business-Technologien und Netzwerke
• Big Data und Analyse

Big Data ist eine der intelligenten Branchenlösungen, die es Regierungen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie auf Muster zurückgreifen, die durch die Analyse großer Mengen an Daten – verbunden oder unverbunden, strukturiert oder unstrukturiert – erkannt werden.

Die Umsetzung dieser Leistungen erfordert jedoch weit mehr als nur das Sammeln riesiger Datenmengen. "Das Verstehen dieser großen Datenmengen erfordert innovative Tools und Technologien, die in der Lage sind, nützliches Wissen aus umfangreichen und vielfältigen Informationsströmen zu extrahieren", schrieben Tom Kalil und Fen Zhao vom Weißen Haus Office of Science and Technology Policy in einem Beitrag auf dem OSTP-Blog.

Das Weiße Haus machte einen Schritt, um den Behörden bei der Suche nach diesen Technologien zu helfen, als es 2012 die National Big Data Research and Development Initiative ins Leben rief. Die Initiative schloss mehr als 200 Millionen US-Dollar ein, um von dem Boom an Big Data und den dafür erforderlichen Analysetools optimalen Nutzen zu ziehen.

Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast genauso bedeutsam wie seine vielversprechenden Aussichten. Eine effiziente Datenspeicherung ist eine dieser Herausforderungen. Budgets sind wie immer knapp, daher müssen Behörden den Speicherpreis pro Megabyte minimieren und die Daten leicht zugänglich halten, damit Benutzer sie erhalten können, wann und wie sie es benötigen. Das Sichern riesiger Datenmengen vergrößert die Herausforderung.

Die effektive Analyse der Daten ist eine weitere wichtige Herausforderung. Viele Behörden setzen kommerzielle Tools ein, die es ihnen ermöglichen, sich durch Berge von Daten zu wühlen und Trends zu erkennen, die ihnen helfen, effizienter zu operieren. (Eine kürzliche Studie von MeriTalk ergab, dass federale IT-Manager der Meinung sind, Big Data könne Behörden mehr als 500 Milliarden US-Dollar sparen und dabei den Erreichung der Aufgabenziele unterstützen.).

Eigens entwickelte Big Data Tools ermöglichen es auch Behörden, ihre Daten zu analysieren. Zum Beispiel macht die Computational Data Analytics Group des Oak Ridge National Laboratory ihr Piranha-Datenaufbereitungs-System anderen Behörden zur Verfügung. Das System hat Medizinforschern geholfen, einen Zusammenhang zu finden, der Ärzte vor aortenaneurysmen warnen kann, bevor sie auftreten. Es wird auch für alltägliche Aufgaben wie die Durchsicht von Lebensläufen eingesetzt, um Bewerber mit Personalverantwortlichen zu verbinden.

In diesem unter Anleitung stattfindenden, lebendigen Training lernen die Teilnehmer, wie man einen Roboter mit Arduino-Hardware und der Arduino (C/C++)-Sprache baut.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein Robotersystem zu bauen und zu bedienen, das sowohl Software- als auch Hardwarekomponenten umfasst
• Die wichtigsten Konzepte in der Robotertechnologie zu verstehen
• Motoren, Sensoren und Mikrocontroller zu einem funktionsfähigen Roboter zusammenzubauen
• Die mechanische Struktur eines Roboters zu entwerfen

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Hobbybastler

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Übungen

Hinweis

• Hardwarekits werden vom Dozenten vor dem Training spezifiziert, enthalten aber in etwa folgende Komponenten:
• Arduino-Board
• Motorsteuerung
• Distanzsensor
• Bluetooth-Slave
• Prototyping-Board und Kabel
• USB-Kabel
• Fahrzeugkit
• Die Teilnehmer müssen ihre eigene Hardware erwerben.
• Wenn Sie dieses Training anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte für eine Anpassung.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Trainingseinheit in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Professionals und Geschäftsführer, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Verbesserung der Effizienz, der Echtzeitverarbeitung und der Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energie zu identifizieren.
• Die Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und -Bereitstellungsszenarien zu erkennen.
• Edge Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung umzusetzen.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmer die verschiedenen Aspekte von NB-IoT (auch bekannt als LTE Cat NB1) kennen, während sie eine auf NB-IoT basierende Beispielanwendung entwickeln und einsetzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die verschiedenen Komponenten von NB-IoT zu identifizieren und zu verstehen, wie sie zusammen ein Ökosystem bilden.
• die in NB-IoT-Geräte eingebauten Sicherheitsfunktionen zu verstehen und zu erklären.
• eine einfache Anwendung zur Verfolgung von NB-IoT-Geräten zu entwickeln.

ThingsBoard ist eine Open-Source-IoT-Plattform, die Geräteverwaltung, Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung für Ihre IoT-Lösung bietet.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ThingsBoard in ihre IoT-Lösungen integrieren können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installation und Konfiguration von ThingsBoard
• die Grundlagen der Funktionen und Architektur von ThingsBoard zu verstehen
• IoT-Anwendungen mit ThingsBoard erstellen
• Integration von ThingsBoard mit Kafka für das Routing von Telemetriedaten
• Integration von ThingsBoard mit Apache Spark zur Datenaggregation von mehreren Geräten

Zielgruppe

• Software-Ingenieure
• Hardware-Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.