Corso di formazione IoT Programming with Python

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.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti IT di livello intermedio e manager aziendali che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e dell'edge computing per consentire l'efficienza, l'elaborazione in tempo reale e l'innovazione in vari settori.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT e dell'edge computing e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identifica i casi d'uso per l'IoT e l'edge computing nei settori manifatturiero, logistico ed energetico.
• Distingui tra architetture di edge computing e cloud computing e scenari di implementazione.
• Implementa soluzioni di edge computing per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

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.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

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

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'Edge AI per l'IoT.

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

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

A differenza di altre tecnologie, l'IoT è molto più complesso e comprende quasi tutti i rami del core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analitica e Mobile. Per ciascuno dei suoi livelli ingegneristici, ci sono aspetti economici, standard, regolamenti e stato dell'arte in evoluzione. Questo è per la prima volta, viene offerto un corso modesto per coprire tutti questi aspetti critici dell'ingegneria IoT.

Sommario

Un programma di formazione avanzata che copre lo stato dell'arte attuale nell'Internet of Things

Attraversa più domini tecnologici per sviluppare la consapevolezza di un sistema IoT e dei suoi componenti e di come può aiutare le aziende e le organizzazioni.

Demo dal vivo di applicazioni IoT modello per mostrare implementazioni IoT pratiche in diversi settori industriali, come Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation e casi d'uso relativi a dispositivi e oggetti connessi

Target

I manager responsabili dei processi aziendali e operativi all'interno delle rispettive organizzazioni vogliono sapere come sfruttare l'IoT per rendere più efficienti i loro sistemi e processi.

Imprenditori e investitori che stanno cercando di costruire nuove iniziative e vogliono sviluppare una migliore comprensione del panorama tecnologico IoT per vedere come possono sfruttarlo in modo efficace.

Le stime per il valore di mercato dell'Internet of Things o IoT sono enormi, poiché per definizione l'IoT è un livello integrato e diffuso di dispositivi, sensori e potenza di calcolo che si sovrappone a interi settori consumer, business-to-business e governativo. L'IoT rappresenterà un numero sempre maggiore di connessioni: 1,9 miliardi di dispositivi oggi e 9 miliardi entro il 2018. Quell'anno, sarà all'incirca uguale al numero di smartphone, smart TV, tablet, computer indossabili e PC messi insieme.

Nell'ambito dei consumatori, molti prodotti e servizi sono già stati inseriti nell'IoT, tra cui elettrodomestici da cucina e da casa, parcheggi, RFID, prodotti per l'illuminazione e il riscaldamento e una serie di applicazioni nell'Internet industriale.

Tuttavia, le tecnologie alla base dell'IoT non sono una novità poiché la comunicazione M2M esisteva fin dalla nascita di Internet. Tuttavia, ciò che è cambiato negli ultimi due anni è l'emergere di un numero di tecnologie wireless economiche aggiunte da un travolgente adattamento di smartphone e tablet in ogni casa. La crescita esplosiva dei dispositivi mobili ha portato all'attuale domanda di IoT.

A causa delle opportunità illimitate nel business IoT, un gran numero di piccoli e medi imprenditori è saltato sul carro della corsa all'oro dell'IoT. Anche a causa dell'emergere dell'elettronica open source e della piattaforma IoT, i costi di sviluppo del sistema IoT e l'ulteriore gestione della sua considerevole produzione sono sempre più convenienti. I proprietari di prodotti elettronici esistenti sono sotto pressione per integrare il proprio dispositivo con Internet o l'app mobile.

Questa formazione è destinata a una revisione della tecnologia e del business di un settore emergente in modo che gli appassionati/imprenditori dell'IoT possano comprendere le basi della tecnologia e del business IoT.

Obiettivo del corso

L'obiettivo principale del corso è quello di introdurre le opzioni tecnologiche emergenti, le piattaforme e i casi di studio dell'implementazione dell'IoT nell'automazione domestica e urbana (case e città intelligenti), nell'Internet industriale, nella sanità, nella telefonia mobile e in altre aree.

Introduzione di base di tutti gli elementi di IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Protocolli wireless e wireline, Integrazione da mobile a Electronics, Integrazione da mobile a enterprise, Data-analitica e Piano di controllo totale

Protocolli wireless M2M per IoT: WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: quando e dove utilizzare quale?

App mobile/desktop/Web - per la registrazione, l'acquisizione e il controllo dei dati - Piattaforma di acquisizione dati M2M disponibile per IoT - Xively, Omega e NovoTech, ecc.

Problemi di sicurezza e soluzioni di sicurezza per l'IoT

Piattaforma elettronica open source/commerciale per IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC ecc

Piattaforma cloud aziendale open source/commerciale per applicazioni AWS-IoT, Azure -IOT, cloud Watson-IOT oltre ad altri cloud IoT minori

Studi di business e tecnologia di alcuni dei comuni dispositivi IoT come domotica, rilevatore di fumo, veicoli, militare, salute domestica ecc.

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 passano attraverso la creazione di un sistema di sensori IoT utilizzando il Raspberry Pi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT, inclusi i componenti IoT e le tecniche di comunicazione
• Scopri come configurare Raspberry Pi specificamente 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

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

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 un setup specifico, contattateci per l'accordo.
• I partecipanti sono responsabili dell'acquisto dell'hardware e dei componenti Raspberry Pi.

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

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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come si adattano insieme per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppa una semplice applicazione per tracciare NB-IoT dispositivi.

Raspberry Pi è un piccolo computer single-board.

In questo allenamento diretto da istruttori, i partecipanti impareranno come configurare e programmare il Raspberry Pi per servire come un sistema interattivo e potente.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Creazione di un IDE (ambiente di sviluppo integrato) per la massima produttività di sviluppo
• Programma Raspberry Pi per controllare dispositivi come sensori di movimento, allarmi, server web e stampanti.
• Comprendere l'architettura Raspberry Pi's, compresi gli input e i connettori per i dispositivi add-on.
• Comprendere le varie opzioni nelle lingue di programmazione e nei sistemi operativi
• Testare, smaltire e sfruttare il Raspberry Pi per risolvere i problemi del mondo reale

Il pubblico

• sviluppatori
• Tecnici hardware/software
• Personaggi tecnici in tutte le industrie
• Gli Hobby

Il formato del corso

• Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti

Nota

• Raspberry Pi supporta diversi sistemi operativi e lingue di programmazione. Questo corso utilizzerà il Raspbian come sistema operativo e Python come linguaggio di programmazione. Per richiedere una configurazione specifica, si prega di contattarci per organizzare.
• I partecipanti sono responsabili dell'acquisto del hardware e dei componenti Raspberry Pi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce il software, l'hardware e il processo passo-passo necessari per creare un sistema di riconoscimento facciale da zero. Il riconoscimento facciale è anche noto come Face Recognition.

L'hardware utilizzato in questo laboratorio include Rasberry Pi, un modulo fotocamera, servi (opzionali), ecc. I partecipanti sono responsabili dell'acquisto di questi componenti da soli. Il software utilizzato include OpenCV, Linux, Python, ecc.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa Linux, OpenCV e altre utilità software e librerie su un Rasberry Pi.
• Configurare OpenCV per acquisire e rilevare le immagini del volto.
• Comprendi le varie opzioni per confezionare un sistema Rasberry Pi per l'uso in ambienti reali.
• Adatta il sistema a una varietà di casi d'uso, tra cui sorveglianza, verifica dell'identità, ecc.

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Altre opzioni hardware e software includono: Arduino, OpenFace, Windows, ecc. Se desideri utilizzare uno di questi, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre la gestione dei dispositivi, la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati 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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installazione e configurazione ThingsBoard
• Comprendere i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integrazione ThingsBoard con Kafka per l'instradamento dei dati del dispositivo di telemetria
• Integrazione di ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.