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

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai product manager e agli sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing la gestione decentralizzata dei dati per prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identificare i casi d'uso e gli esempi in cui è possibile applicare Edge Computing.
• Progettare e costruire Edge Computing soluzioni per un'elaborazione dei dati più rapida e costi operativi ridotti.

Approfondisci il regno innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplora architetture sofisticate e affronta le sfide dell'integrazione, preparandoti a sfruttare tutto il potenziale dell'edge computing in una varietà di ambienti aziendali. Acquisisci esperienza in strumenti e metodologie all'avanguardia per implementare, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre gestione dei dispositivi, raccolta dati, elaborazione e visualizzazione per la tua soluzione IoT.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare ThingsBoard nelle loro soluzioni IoT.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura ThingsBoard
• Comprendi i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura di ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integra ThingsBoard con Kafka per il routing dei dati dei dispositivi di telemetria
• Integra ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Sviluppatori

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Kura è un framework open source basato su Java per IoT che consente l'accesso all'hardware sottostante, la comunicazione con le piattaforme di integrazione M2M / IoT, la gestione dei gateway e la gestione delle configurazioni di rete.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno i fondamenti di Kura e come potranno usarlo per le loro soluzioni IoT.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kura
• Comprendi i fondamenti e le caratteristiche principali di Kura
• Crea, testa, distribuisci e risolvi i problemi con le soluzioni IoT con Kura

Pubblico

• Sviluppatori
• I programmatori

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a conoscere i vari aspetti di NB-IoT (noto anche come LTE Cat NB1) durante lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su NB-IoT di esempio.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come integrarli per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppare una semplice applicazione per tenere traccia di NB-IoT dispositivi.

I progressi tecnologici e la crescente quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotte le attività in molti settori, tra cui quello governativo. GoI tassi di generazione dei dati e di archiviazione digitale sono in aumento a causa della rapida crescita di dispositivi e applicazioni mobili, sensori e dispositivi intelligenti, soluzioni di cloud computing e portali rivolti ai cittadini. Man mano che le informazioni digitali si espandono e diventano più complesse, anche la gestione, l'elaborazione, l'archiviazione, la sicurezza e la disposizione delle informazioni diventano più complesse. I nuovi strumenti di acquisizione, ricerca, scoperta e analisi aiutano le organizzazioni a ottenere informazioni dettagliate dai dati non strutturati. Il mercato governativo è a un punto di svolta, rendendosi conto che le informazioni sono una risorsa strategica e che il governo deve proteggere, sfruttare e analizzare le informazioni strutturate e non strutturate per servire e soddisfare meglio i requisiti della missione. Mentre i leader governativi si sforzano di far evolvere le organizzazioni basate sui dati per portare a termine con successo la missione, stanno gettando le basi per correlare le dipendenze tra eventi, persone, processi e informazioni.

Soluzioni governative di alto valore saranno create da un mashup delle tecnologie più dirompenti:

• Dispositivi mobili e applicazioni
• Servizi cloud
• Tecnologie per il social business e il networking
• Big Data e analisi

IDC prevede che entro il 2020 l'industria IT raggiungerà i 5 trilioni di dollari, circa 1,7 trilioni di dollari in più rispetto a oggi, e che l'80% della crescita del settore sarà guidata da queste tecnologie di terza piattaforma. A lungo termine, queste tecnologie saranno strumenti chiave per affrontare la complessità dell'aumento dell'informazione digitale. Big Data è una delle soluzioni industriali intelligenti e consente alla pubblica amministrazione di prendere decisioni migliori agendo sulla base di modelli rivelati dall'analisi di grandi volumi di dati, correlati e non correlati, strutturati e non strutturati.

"Dare un senso a questi volumi di Big Data richiede strumenti e tecnologie all'avanguardia in grado di analizzare ed estrarre conoscenze utili da flussi di informazioni vasti e diversificati", hanno scritto Tom Kalil e Fen Zhao dell'Ufficio della Casa Bianca per la politica scientifica e tecnologica in un post sul blog dell'OSTP.

La Casa Bianca ha fatto un passo avanti per aiutare le agenzie a trovare queste tecnologie quando ha istituito la National Research and Development Initiative nel 2012. L'iniziativa ha incluso più di 200 milioni di dollari per sfruttare al meglio l'esplosione di Big Data e gli strumenti necessari per analizzarla.

Le sfide che Big Data pone sono tanto scoraggianti quanto incoraggianti sono le sue promesse. Archiviare i dati in modo efficiente è una di queste sfide. Come sempre, i budget sono limitati, quindi le agenzie devono ridurre al minimo il prezzo per megabyte di storage e mantenere i dati a portata di mano in modo che gli utenti possano ottenerli quando vogliono e come ne hanno bisogno. Il backup di enormi quantità di dati aumenta la sfida.

Analizzare i dati in modo efficace è un'altra grande sfida. Molte agenzie utilizzano strumenti commerciali che consentono loro di setacciare montagne di dati, individuando le tendenze che possono aiutarle a operare in modo più efficiente. (Un recente studio di MeriTalk ha rilevato che i dirigenti IT federali pensano che Big Data potrebbe aiutare le agenzie a risparmiare più di 500 miliardi di dollari, soddisfacendo al contempo gli obiettivi della missione).

Gli strumenti sviluppati su misura Big Data consentono inoltre alle agenzie di soddisfare la necessità di analizzare i propri dati. Ad esempio, il Computational Data Analytics Group dell'Oak Ridge National Laboratory ha messo a disposizione di altre agenzie il suo sistema di analisi dei dati Piranha. Il sistema ha aiutato i ricercatori medici a trovare un collegamento in grado di avvisare i medici degli aneurismi aortici prima che colpiscano. Viene utilizzato anche per compiti più banali, come setacciare i curriculum per mettere in contatto i candidati con i responsabili delle assunzioni.

Machine-to-Machine (M2M) si riferisce alla comunicazione automatizzata diretta tra dispositivi meccanici o elettronici collegati in rete.

Insurtech (aka Digital Insurance) si riferisce alla convergenza di assicurazioni + nuove tecnologie. Nel campo degli "assicuratori digitali" di Insurtech applicare innovazioni tecnologiche ai loro modelli di business e operativi al fine di ridurre i costi, migliorare l'esperienza del cliente e migliorare l'agilità delle loro operazioni.

In questa formazione guidata da istruttori, i partecipanti acquisiranno una comprensione delle tecnologie, dei metodi e della mentalità necessari per realizzare una trasformazione digitale all'interno delle loro organizzazioni e del settore in generale. La formazione è rivolta ai manager che devono acquisire una visione d'insieme, abbattere l'hype e il gergo e fare i primi passi per stabilire una strategia Insurtech .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Discutere di Insurtech e di tutti i suoi componenti in modo intelligente e sistematico
• Identificare e demistificare il ruolo di ciascuna tecnologia chiave all'interno di Insurtech .
• Insurtech una strategia generale per l'implementazione di Insurtech all'interno della propria organizzazione

Pubblico

• Gli assicuratori
• Tecnologi nel settore assicurativo
• Stakeholder assicurativi
• Consulenti e analisti aziendali

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e attività di gruppo di studio di casi

Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

For manufacturing professional, most critical aspect is to understand the advancement in the area of Industrial Internet of things, which includes predictive and preventative maintenance, condition based monitoring of the machines, production optimization, energy optimization, supply-chain optimization and uptime of manufacturing utilities etc.

Summary

• An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things in Smart Factories.
• Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help manufacturing managerial professionals
• Live demo of model IIoT applications for smart factories

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective manufacturing organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

Duration 3 Days ( 8 hours / day)

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Industrial IoT, or IIoT for manufacturing has been widely in use since 2014 and since then a large number of IIoT innovations have taken place. This course will introduce all the important aspects of innovations in Industrial IoT area.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in smart factories for manufacturing sectors.

1. Studies of business and technology of some of the common IIoT platform like Siemens MindSphere and Azure IoT.
2. Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in addition to other minor IoT clouds
3. Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Security issues and security solutions for IIoT
5. Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –
6. M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : When and where to use which one?
7. Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'IoT mentre passano attraverso la creazione di un sistema di sensori IoT basato su Arduino.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT, inclusi i componenti IoT e le tecniche di comunicazione.
• Scopri come utilizzare i moduli di comunicazione Arduino che possono essere utilizzati per diversi sistemi IoT.
• Informazioni su come utilizzare e programmare un'app per dispositivi mobili per controllare Arduino.
• Utilizzare un modulo Wi-Fi per connettere Arduino a un altro dispositivo.
• Costruire e distribuire il proprio sistema di sensori IoT.

Internet of Things (IoT) è un'infrastruttura di rete che collega oggetti fisici e applicazioni software in modalità wireless, consentendo loro di comunicare tra loro e scambiare dati tramite comunicazioni di rete, cloud computing e acquisizione dati.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'IoT mentre avanzano nella creazione di un sistema di sensori IoT usando il Raspberry Pi .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi dell'IoT, inclusi i componenti IoT e le tecniche di comunicazione
• Scopri come configurare Raspberry Pi appositamente per le applicazioni IoT
• Costruisci e distribuisci il proprio sistema di sensori IoT

Pubblico

• hobbisti
• Ingegneri e tecnici hardware / software
• Persone tecniche in tutti i settori
• Sviluppatori principianti

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

• Raspberry Pi supporta vari sistemi operativi e linguaggi di programmazione. Questo corso utilizzerà Raspbian basato su Linux come sistema operativo e Python come linguaggio di programmazione. Per richiedere una configurazione specifica, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
• I partecipanti sono responsabili dell'acquisto dell'hardware e dei componenti di Raspberry Pi .

Over the last three years, engineering in IoT has seen massive changes primarily driven by Microsoft, Google and Amazon. These large behemoths have invested billions of dollars to develop IoT platforms that are  more easy to manage and secure some perimeters of data. Also IoT edge has gained a lot of momentum in both research and deployment as only means for practical IoT implementation.  5G is also promising to transform the business of IoT.  This has led to an unprecedented large swath of new areas of research funding in IoT.

However large scale adaptation of IoT is slow due to security concerns at various levels. Securing Firmware and Gateways is far from ideal.  One of the major issue is, disagreement among different large IoT vendors on the matter of security.  Microsoft Azure, Amazon AWS have  pushed forward with its own security standards. Where as NIST is placing a more comprehensive one.  OWASP model of 10 layers of IoT security did some impact but overall failed to get much ground due to non-adoption from major IoT platform like Azure or Google.
 

Second large area of concern is security of Firmware. Primarily most of the Firmware are  still vulnerable to any patching be it via OTA ( over the top ) or locally via a hardware port.

Course Objective

1.  Give introduction of all the technology stacks, data model and vulnerability  of IoT
2.  Drawing the layers of vulnerability at each stack and between the stack
3.  Vulnerability from vendors and third party devices
4.  Learning about the NIST standard of IoT security

Constrained by traditional voice and data revenue, CSPs (communication service providers) are
looking for new source of revenue from IoT services provided to homes, office and personals. As a
result, IoT is becoming the part of new OSS and BSS model.

Summary

• Case studies of successful IoT service integration by Telcos
• Integration of IoT services with OSS
• New kind of local IoT data/service/connectivity offering
• Vertical IoT -total service sale vs IoT middleware sale.
• Integration of IoT sale in BSS

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective ORGANIZATION in Telecom/CSPs

Duration 3 Days (7 hours / day)