IoT-Programmierung mit Python Schulung

Tauchen Sie mit diesem Kurs für Fortgeschrittene tiefer in die innovative Welt des Edge-Computing ein. Erforschen Sie ausgefeilte Architekturen und meistern Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial von Edge Computing in einer Vielzahl von Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Fachwissen über modernste Tools und Methoden zur Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Edge-Computing-Lösungen, die den spezifischen Anforderungen der Branche entsprechen.

Fortschritte in Technologien und die stetig wachsende Menge an Informationen verändern, wie Geschäftsvorgänge in vielen Branchen durchgeführt werden, einschließlich der Regierung. Die Datenerzeugung und digitale Archivierungsraten von Regierungen steigen aufgrund des raschen Wachstums von Mobilgeräten und -anwendungen, intelligenter Sensoren und Geräte, Cloud-Computing-Lösungen sowie Bürgerportalen. Mit der Erweiterung digitaler Informationen wird die Verwaltung, Verarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Beseitigung komplexer. Neue Erfassungs-, Such-, Entdeckungs- und Analysetools helfen Organisationen dabei, Einblicke in ihre unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Regierungsmarkt steht vor einem Wendepunkt: Man erkennt, dass Informationen ein strategisches Asset sind, das geschützt, genutzt und analysiert werden muss, um strukturierte und unstrukturierte Informationen besser für die Erfüllung der Aufgaben zu nutzen. Während sich Regierungsführer bemühen, 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 geschaffen:

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

Big Data ist eine der intelligenten Branchenlösungen, die Regierungen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen. Dies geschieht durch Aktionen auf Basis von Mustern, die sich aus der Analyse großer Datenmengen ergeben – verwandter und unverwandter, strukturierter und unstrukturierter.

Doch die Eroberung dieser Herausforderungen erfordert mehr als nur das Anhäufen riesiger Datenmengen. „Das Verständnis 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.

Ein Schritt, um den Behörden bei der Suche nach diesen Technologien zu helfen, wurde 2012 mit der Einführung des National Big Data Research and Development Initiative unternommen. Das Programm beinhaltete über 200 Millionen Dollar, um das Wachstum von Big Data und die benötigten Analysetools optimal zu nutzen.

Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind genauso erheblich wie seine Versprechen ermutigend sind. Effiziente Daten Speicherung ist eine dieser Herausforderungen. Budgets sind immer knapp, daher müssen Behörden den pro Megabyte Preis für Speicher minimieren und gleichzeitig die Daten leicht zugänglich halten, damit Benutzer sie erhalten können, wann und wie sie es benötigen. Die Sicherung riesiger Datenmengen verstärkt diese Herausforderung.

Effektive Analyse der Daten stellt eine weitere wesentliche Herausforderung dar. Viele Behörden setzen kommerzielle Tools ein, die es ihnen ermöglichen, durch Berge von Daten zu wühlen und Trends zu erkennen, die dazu beitragen können, ihre Operationen effizienter zu gestalten. (Eine jüngere Studie von MeriTalk zeigte, dass Bundes-IT-Manager glauben, Big Data könnte den Behörden mehr als 500 Milliarden Dollar sparen, während gleichzeitig die Aufgaben erfüllt werden.)

Von der Regierung entwickelte Big Data Tools ermöglichen es Behörden auch, ihre Daten zu analysieren. Zum Beispiel hat das Oak Ridge National Laboratory seine Piranha-Datenaufbereitungs-System für andere Behörden verfügbar gemacht. Das System hat Medizinforschern geholfen, einen Zusammenhang zu entdecken, der Ärzte vor Aortenaneurysmen warnen kann, bevor sie eintreten. Es wird auch für weniger anspruchsvolle Aufgaben wie die Durchsicht von Bewerbungen verwendet, um Kandidaten mit Personalverantwortlichen zu verbinden.

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.

Im Gegensatz zu anderen Technologien ist das Internet der Dinge weitaus komplexer und umfasst fast jeden Zweig der Kerntechnik - Mechanik, Electronik, Firmware, Middleware, Cloud, Analytik und Mobile. Für jede der technischen Ebenen gibt es Aspekte der Wirtschaftlichkeit, der Normen, der Vorschriften und des sich entwickelnden Stands der Technik. Dies ist das erste Mal, dass ein einfacher Kurs angeboten wird, der all diese kritischen Aspekte des IoT-Engineering abdeckt.

Zusammenfassung

Ein fortgeschrittenes Schulungsprogramm, das den aktuellen Stand der Technik im Internet der Dinge abdeckt

Überschneidet mehrere Technologiebereiche, um ein Bewusstsein für ein IoT-System und seine Komponenten zu entwickeln und wie es Unternehmen und Organisationen helfen kann.

Live-Demonstration von IoT-Modellanwendungen, um praktische IoT-Einsätze in verschiedenen Industriebereichen wie Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation und Anwendungsfälle rund um vernetzte Geräte und Dinge zu zeigen

Zielpublikum

Manager, die für Geschäfts- und Betriebsprozesse in ihren jeweiligen Unternehmen verantwortlich sind und wissen möchten, wie sie IoT nutzen können, um ihre Systeme und Prozesse effizienter zu gestalten.

Unternehmer und Investoren, die neue Unternehmen aufbauen und ein besseres Verständnis für die IoT-Technologielandschaft entwickeln wollen, um zu sehen, wie sie diese effektiv nutzen können.

Die Schätzungen für den Marktwert des Internets der Dinge (IoT) sind enorm, da das IoT per Definition eine integrierte und weit verbreitete Schicht von Geräten, Sensoren und Rechenleistung ist, die die gesamte Verbraucher-, Business-to-Business- und Regierungsbranche überlagert. Das IoT wird für eine immer größere Anzahl von Verbindungen verantwortlich sein: Heute sind es 1,9 Milliarden Geräte, und bis 2018 werden es 9 Milliarden sein. In diesem Jahr wird die Zahl der Geräte ungefähr der Zahl der Smartphones, Smart-TVs, Tablets, tragbaren Computer und PCs zusammen entsprechen.

Im Verbraucherbereich sind bereits viele Produkte und Dienstleistungen in das IoT übergegangen, darunter Küchen- und Haushaltsgeräte, Parksysteme, RFID, Beleuchtungs- und Heizungsprodukte sowie eine Reihe von Anwendungen im industriellen Internet.

Die dem IoT zugrundeliegenden Technologien sind jedoch nicht neu, denn M2M-Kommunikation gibt es schon seit der Entstehung des Internets. Was sich jedoch in den letzten Jahren geändert hat, ist das Aufkommen zahlreicher kostengünstiger drahtloser Technologien, die durch die überwältigende Verbreitung von Smartphones und Tablets in jedem Haushalt ergänzt werden. Das explosionsartige Wachstum mobiler Geräte führte zur aktuellen Nachfrage nach IoT.

Aufgrund der unbegrenzten Möglichkeiten im IoT-Geschäft ist eine große Anzahl kleiner und mittlerer Unternehmer auf den Zug des IoT-Goldrausches aufgesprungen. Auch aufgrund des Aufkommens von Open-Source-Elektronik und IoT-Plattformen sind die Kosten für die Entwicklung von IoT-Systemen und die weitere Verwaltung ihrer umfangreichen Produktion zunehmend erschwinglich. Die Besitzer bestehender elektronischer Produkte stehen unter dem Druck, ihre Geräte mit dem Internet oder einer mobilen App zu integrieren.

Diese Schulung ist für einen technologischen und geschäftlichen Überblick über eine aufstrebende Branche gedacht, damit IoT-Enthusiasten/Unternehmer die Grundlagen der IoT-Technologie und des Geschäfts verstehen können.

Ziel des Kurses

Hauptziel des Kurses ist es, neue technologische Optionen, Plattformen und Fallstudien zur IoT-Implementierung in den Bereichen Haus- und Stadtautomation (Smart Homes und Städte), industrielles Internet, Gesundheitswesen, Govt. und Mobilfunk vorzustellen.

Grundlegende Einführung in alle Elemente des IoT - Mechanik, Electronics/Sensorplattform, drahtlose und drahtgebundene Protokolle, Integration von Mobilgeräten in Electronics, Integration von Mobilgeräten in Unternehmen, Datenanalytik und die gesamte Steuerungsebene

M2M Drahtlose Protokolle für IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Wann und wo wird welches Protokoll verwendet?

Mobile/Desktop/Web-App - für Registrierung, Datenerfassung und Kontrolle - Verfügbare M2M-Datenerfassungsplattformen für das IoT - Xively, Omega und NovoTech, etc.

Sicherheitsfragen und Sicherheitslösungen für das IoT

Open Source/kommerzielle Elektronikplattform für IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC usw.

Open-Source-/kommerzielle Unternehmens-Cloud-Plattform für AWS-IoT-Anwendungen, Azure -IOT, Watson-IOT-Cloud sowie andere kleinere IoT-Clouds

Studien zu Geschäft und Technologie einiger gängiger IoT-Geräte wie Hausautomatisierung, Rauchmelder, Fahrzeuge, Militär, Gesundheitssysteme usw.

Internet of Things (IoT) ist eine Netzwerkinfrastruktur, die physische Objekte und Softwareanwendungen drahtlos miteinander verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten über Netzwerkkommunikation, Cloud Computing und Datenerfassung auszutauschen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen des IoT kennen, während sie schrittweise ein IoT-Sensorsystem mit dem Raspberry Pi erstellen.

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

• die Prinzipien des IoT zu verstehen, einschließlich IoT-Komponenten und Kommunikationstechniken
• Lernen, wie man den Raspberry Pi speziell für IoT-Anwendungen einrichtet
• Ihr eigenes IoT-Sensorsystem bauen und einsetzen

Zielgruppe

• Bastler
• Hardware-/Software-Ingenieure und Techniker
• Technische Personen in allen Branchen
• Anfänger in der Entwicklung

Format des Kurses

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

Hinweis

• Raspberry Pi unterstützt verschiedene Betriebssysteme und Programmiersprachen. In diesem Kurs wird Linux-basiertes Raspbian als Betriebssystem und Python als Programmiersprache verwendet. Wenn Sie ein spezielles Setup wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
• Die Teilnehmer sind für den Kauf der Raspberry Pi-Hardware und -Komponenten verantwortlich.

Machine-to-Machine (M2M) bezeichnet die direkte automatisierte Kommunikation zwischen vernetzten mechanischen oder elektronischen Geräten.

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.

Raspberry Pi ist ein sehr kleiner, Einplatinencomputer.

In dieser von einem Trainer geleiteten, live Trainingssitzung lernen die Teilnehmer, wie sie Raspberry Pi einrichten und programmieren können, um es als interaktives und leistungsstarkes eingebettetes System zu nutzen.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung) für maximale Entwicklungsproduktivität einzurichten
• Raspberry Pi programmieren, um Geräte wie Bewegungsmelder, Alarmsysteme, Webserver und Drucker zu steuern.
• Die Architektur von Raspberry Pi zu verstehen, einschließlich Eingänge und Anschlussstellen für Zusatzgeräte.
• Die verschiedenen Optionen in Programmiersprachen und Betriebssystemen zu verstehen
• Raspberry Pi testen, debuggen und in den Einsatz bringen, um reale Probleme zu lösen

Zielgruppe

• Entwickler
• Hardware-/Software-Techniker
• Fachleute aus allen Branchen
• Hobbyisten

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Arbeit

Hinweis

• Raspberry Pi unterstützt verschiedene Betriebssysteme und Programmiersprachen. In diesem Kurs wird das Linux-basierte Raspbian als Betriebssystem und Python als Programmiersprache verwendet. Für eine spezifische Einrichtung kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.
• Die Teilnehmer sind dafür verantwortlich, die Raspberry Pi-Hardware und Komponenten zu kaufen.

Diese Live-Schulung mit Trainer führt in die Software, die Hardware und den schrittweisen Prozess ein, der erforderlich ist, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen. Gesichtserkennung ist auch bekannt als Face Recognition.

Die in diesem Kurs verwendete Hardware umfasst einen Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional), etc. Die Teilnehmer sind für die Beschaffung dieser Komponenten selbst verantwortlich. Die verwendete Software umfasst OpenCV, Linux, Python, etc.

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

• Linux, OpenCV und andere Softwareprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi zu installieren.
• OpenCV für die Erfassung und Erkennung von Gesichtsbildern zu konfigurieren.
• die verschiedenen Optionen für die Verpackung eines Rasberry Pi Systems für den Einsatz in realen Umgebungen zu verstehen.
• Anpassung des Systems für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung, etc.

Format des Kurses

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

Hinweis

• Andere Hardware- und Softwareoptionen sind: Arduino, OpenFace, Windows, usw. Wenn Sie eine dieser Optionen nutzen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

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.