Corso di formazione Soluzioni intelligenti per la RH

L'obiettivo della formazione è spiegare cos'è la rete 5G e qual è il suo impatto sulle tecnologie intelligenti. Voglio mostrarti sia i vantaggi che gli svantaggi di queste relazioni tecnologiche (5G / IoT) e indicarti le direzioni di sviluppo della rete, che fin dall'inizio era dedicata al mondo intelligente.

Il 6G è lo standard di comunicazione wireless di nuova generazione, posizionato per trasformare gli ecosistemi IoT attraverso connettività ultrarapida, sensoristica avanzata e funzionalità integrate AI.

Questa formazione guidata dal docente (online o in presenza) è rivolta a partecipanti di livello avanzato che desiderano comprendere e sfruttare l'intersezione emergente tra le tecnologie 6G e le applicazioni IoT.

Completando questo corso, i partecipanti acquisiranno la capacità di:

• Spiegare i concetti tecnici fondamentali del 6G.
• Valutare come il 6G riformerà la comunicazione e l'architettura dei dispositivi IoT.
• Analizzare i casi d'uso abilitati dal 6G nell'IoT in vari settori.
• Elaborare strategie per integrare le capacità del 6G nelle soluzioni IoT esistenti.

Formato del Corso

• Lezioni concentrate sui concetti, integrate da discussioni di esperti.
• Esercizi applicativi progettati per rafforzare i principi ingegneristici chiave.
• Esplorazione basata su casi e analisi di scenari in un ambiente guidato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per versioni su misura di questa formazione allineate con il piano tecnologico della vostra organizzazione, contattateci per organizzare.

Approfondite il campo innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplorate architetture sofisticate e affrontate le sfide di integrazione, preparandovi a sfruttare appieno il potenziale dell'edge computing in vari ambienti aziendali. Acquisite competenze in strumenti e metodologie all'avanguardia per distribuire, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

Gli avanzamenti tecnologici e l'aumento della quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotti gli affari in molti settori, incluso quello governativo. Le agenzie governative generano e archiviano digitalmente dati a un ritmo crescente, grazie alla rapida crescita dei dispositivi mobili e delle applicazioni, dei sensori e dispositivi intelligenti, delle soluzioni di cloud computing e delle porte d'ingresso per i cittadini. Mentre le informazioni digitali si espandono e diventano più complesse, la gestione, l'elaborazione, lo stoccaggio, la sicurezza e la disposizione dei dati diventano anch'esse più complesse. Nuovi strumenti per la cattura, la ricerca, la scoperta e l'analisi stanno aiutando le organizzazioni a trarre intuizioni dai loro dati non strutturati. Il mercato governativo è al punto di svolta, realizzando che l'informazione è un bene strategico e che il governo deve proteggere, valorizzare e analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati per servire meglio e soddisfare gli obiettivi della missione. Mentre i leader governativi si sforzano di evolvere organizzazioni basate sui dati per realizzare con successo la loro missione, stanno creando le basi per correlare le dipendenze tra eventi, persone, processi e informazioni.

Soluzioni governative ad alto valore saranno create da un mix delle tecnologie più innovative:

• Dispositivi mobili e applicazioni
• Servizi cloud
• Tecnologie social business e networking
• Big Data e analitica

Il Big Data è una delle soluzioni intelligenti per l'industria e consente al governo di prendere decisioni migliori basate su modelli rilevati dall'analisi di grandi volumi di dati, strutturati e non strutturati.

Ma raggiungere questi obiettivi richiede molto più che semplicemente accumulare quantità massicce di dati. “Comprendere questi volumi di Big Data richiede strumenti e tecnologie all'avanguardia in grado di analizzare ed estrarre conoscenze utili da flussi vasti e diversificati di informazioni”, hanno scritto Tom Kalil e Fen Zhao dell'Ufficio Tecnologia e Scienza della Casa Bianca in un post sul blog OSTP.

La Casa Bianca ha compiuto un passo verso l'aiuto delle agenzie a trovare queste tecnologie quando ha istituito l'Iniziativa Nazionale di Ricerca e Sviluppo Big Data nel 2012. L'iniziativa includeva più di 200 milioni di dollari per sfruttare al meglio l'esplosione del Big Data e gli strumenti necessari per analizzarlo.

Le sfide poste dal Big Data sono quasi altrettanto imponenti quanto la promessa è incoraggiante. Lo stoccaggio efficiente dei dati è una di queste sfide. Come sempre, i budget sono limitati, quindi le agenzie devono minimizzare il costo per megabyte dello stoccaggio e mantenere i dati facilmente accessibili in modo che gli utenti possano ottenerli quando lo desiderano e come ne hanno bisogno. L'backup di quantità massicce di dati aumenta la sfida.

Analizzare efficacemente i dati è un'altra sfida importante. Molte agenzie utilizzano strumenti commerciali che consentono loro di setacciare le montagne di dati, individuando tendenze che possono aiutarle a operare in modo più efficiente. (Uno studio recente di MeriTalk ha rilevato che i dirigenti IT federali ritengono che il Big Data possa aiutare le agenzie a risparmiare oltre 500 miliardi di dollari mentre soddisfa gli obiettivi della missione.).

Gli strumenti per il Big Data sviluppati su misura permettono inoltre alle agenzie di affrontare la necessità di analizzare i loro dati. Ad esempio, il Gruppo di Analisi dei Dati Computazionali del Laboratorio Nazionale Oak Ridge ha reso disponibile ad altre agenzie il suo sistema di analisi dei dati Piranha. Il sistema ha aiutato i ricercatori medici a trovare un collegamento che può avvisare i medici degli aneurismi aortici prima che si verifichino. Viene anche utilizzato per compiti più quotidiani, come setacciare curriculum vitae per connettere candidati con responsabili di assunzione.

Questo corso guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a professionisti IT e manager aziendali di livello intermedio che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e del computing periferico (edge) per migliorare l'efficienza, la gestione delle decisioni in tempo reale e l'innovazione in vari settori industriali.

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

• Comprendere i principi dell'IoT e del computing periferico (edge) e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare casi d'uso per l'IoT e il computing periferico nei settori della produzione, logistica ed energia.
• Distinguere tra architetture di computing periferico (edge) e cloud e i loro scenari di distribuzione.
• Implementare soluzioni di computing periferico per la manutenzione predittiva e la gestione delle decisioni in tempo reale.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

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

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche 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.

I sistemi embedded sono sistemi informatici progettati per eseguire funzioni specifiche all'interno di sistemi più ampi. L'IoT (Internet of Things) è una rete di dispositivi fisici interconnessi dotati di sensori e software che comunicano e scambiano dati tramite internet.

Questa formazione guidata dal docente, sia online che in loco, è rivolta a professionisti tecnici di livello base che desiderano comprendere e applicare i concetti dei sistemi embedded e dell'IoT utilizzando C e architetture microcontroller.

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

• Comprendere l'architettura e i componenti dei sistemi embedded.
• Scrivere e compilare codice C per interagire con l'hardware embedded.
• Lavorare con le periferiche microcontroller come timer e ADCs.
• Comprendere il ruolo dei sistemi embedded nelle architetture IoT.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

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.

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. C è un linguaggio di programmazione generico consigliato per l'IoT grazie alla sua ubiquità e ai vantaggi della programmazione di basso livello. 

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come programmare soluzioni IoT con C.

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

• Installa e configura NetBeans per la programmazione di sistemi IoT con C
• Comprendere i fondamenti dell'architettura IoT
• Scopri i vantaggi dell'utilizzo del C nella programmazione dei sistemi IoT
• Creare, testare, distribuire e risolvere i problemi di un sistema IoT utilizzando C

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Ingegneri

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.

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. Java è un linguaggio generico noto per essere "scrivi una volta, esegui ovunque". Java è consigliato per l'IoT grazie alla sua portabilità ed efficienza.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come programmare soluzioni IoT con Java.

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

• Installa e configura strumenti e framework (Eclipse Open IoT Stack) per la programmazione di sistemi IoT con Java
• Comprendere i fondamenti dell'architettura IoT
• Utilizza Eclipse Open IoT Stack per Java per connettere e gestire i dispositivi in una soluzione IoT
• Creare, testare e distribuire un sistema IoT utilizzando Java

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Ingegneri

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.

I dispositivi connessi stanno sconvolgendo molti settori aziendali, e il settore dell’energia elettrica non fa eccezione. Le società di energia elettrica sono affrontate da quattro principali sfide legate alla crescita dell'IoT

1. Macchine, controller, HMI, sistemi SCADA stanno sempre più diventando connessi al cloud grazie a fornitori che promettono di offrire maggiori analisi e intuizioni attraverso i loro dati per la manutenzione predittiva e preventiva. Tuttavia, le politiche di quarantena degli asset critici significano che queste nuove funzionalità IoT dai fornitori di macchine/controller non possono essere utilizzate dalle società di energia.
2. Con il costante calo del costo dell'energia solare e eolica, le aziende di distribuzione energetica vedranno presto un decremento dei ricavi dalla produzione di energia. Per compensare la perdita di ricavi della produzione di energia, l'azienda deve affrontare aggressivamente nuove aree di reddito come la gestione dell’energia domestica come servizio, lo stoccaggio energetico come servizio, l'offerta di servizi di alimentazione per veicoli elettrici (EV), il servizio di scambio peer-to-peer (P2P) di energia tra case, case e microgriglie, microgriglie a batterie, case a batterie ecc. Tutto ciò deve essere facilitato attraverso smart metering, smart grid e transazioni intelligenti e sicure solo possibili tramite DLT (distributed ledger technology) come IOTA. Inoltre, le società di distribuzione energetica stanno esplorando l'offerta di alcuni servizi di città intelligenti all'autorità cittadina.
3. Per infrastrutture critiche come dighe, ICOLD (International Committee Of Large Dams) desidera monitorare la salute strutturale delle dighe in tempo reale per informare in anticipo di eventuali pericoli di crollo della diga o del terreno o dei tunnel, consentendo l’evacuazione preventiva delle persone che potrebbero essere colpite.
4. Un'area emergente di reddito sarà la ricarica EV nei parcheggi - come l'IoT può facilitare la ricarica e il parcheggio intelligenti?

Negli ultimi tre anni, l'ingegneria dell'IoT ha visto cambiamenti massicci principalmente guidati da Microsoft, Google e Amazon. Questi giganti hanno investito miliardi di dollari per sviluppare piattaforme IoT più facili da gestire e sicure. Inoltre, il bordo IoT (IoT edge) ha guadagnato molta spinta sia nella ricerca che nel deploy, come unico mezzo per l'implementazione pratica dell'IoT. Il 5G promette di trasformare il business dell'IoT. Ciò ha portato a una vasta area di nuova ricerca e finanziamento in IoT. Per questo motivo, per qualsiasi ingegnere praticante è assolutamente essenziale comprendere le piattaforme IoT sviluppate dai principali attori come AWS, Google e soprattutto Microsoft.

Tuttavia, nessuna delle suddette piattaforme offre una soluzione esaustiva o completamente completa per un'IoT scalabile. Solo per il deploy del smart metering in milioni di case, sarà necessaria tecnologia aggiuntiva per proteggere il contatore intelligente, le reti radio, la tecnologia di gestione IoT e molti altri servizi sicuri supplementari. La strategia, il prezzo e la sicurezza di qualsiasi deploy IoT devono essere ottimali ed accettabili. Data l'enorme quantità di conoscenze interdisciplinari richieste, è quasi impossibile per qualsiasi azienda formare un team in grado di soddisfare tutte le esigenze.

Questo corso è un modesto tentativo di educare i principali responsabili decisionali, sviluppatori e esperti di sicurezza sui problemi, rischi e modi pratici per implementare l'IoT nel loro business di energia elettrica di nuova generazione.

In aggiunta, con un deploy scalabile, la gestione dei servizi IoT per migliaia di sensori e connessioni sta emergendo come una disciplina di ingegneria a sé stante. Questa area, formalmente nota come servizi IoT gestiti, sta vivendo un rapido sviluppo poiché le sfide dell'IoT scalabile sono molto più grandi della loro costruzione. Ciò include la sicurezza degli aggiornamenti over the top del firmware/software, la gestione della calibrazione dei sensori e sistemi, la diagnostica automatica di eventuali problemi di connessione, l'identificazione delle cause principali delle fallite API, il monitoraggio dell'hardware e della salute del servizio nel sistema distribuito ecc.

Obiettivi del corso

L'obiettivo principale del corso è presentare le opzioni tecnologiche emergenti, le piattaforme e i casi di studio sull’implementazione dell'IoT nelle aziende di distribuzione energetica - smart metering, auto intelligenti, SHM (monitoraggio strutturale), diagnosi della qualità energetica e contratti intelligenti. Introduzione base a tutti gli elementi dell'IoT: Meccanico, piattaforme elettroniche/sensori, protocolli wireless e filari, integrazione mobile-elettronica, integrazione mobile-aziendale, data-analytics e applicazioni del piano di controllo.

1. Tecnologie IoT: Dispositivi, Gateway, Edge, Edge Cloud, Cloud pubblico, database IoT, Applicazioni web e mobili per l'IoT, IoT centralizzato vs decentrato
2. Ecosistema IoT per le aziende, gestione di dispositivi di terze parti, gestione del rischio dell'ecosistema IoT completo
3. Protocolli wireless M2M per l'IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Quando e dove utilizzare ciascuno di essi
4. Fondamenti dei gateway IoT - Rischi, gestione ed ecosistema
5. App mobile/desktop/web - per registrazione, acquisizione dati e controllo – Piattaforme M2M di acquisizione dati per l'IoT disponibili - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Problemi di sicurezza e soluzioni per l'IoT - Revisione della sicurezza di tutte le tecnologie dello stack
7. Piattaforme IoT aziendali come Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Smart Metering, Protocolli Open Smart Grid (OSGP), Protocollli ANSI C 2.18, Standard NIST per HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Standard di sicurezza per smart meter - IEC 62056
9. Tecnologie ledger distribuite (DLT) come Blockchain, HyperLedger e DAG (Direct Acyclic Graph) per contratti intelligenti, transazioni P2P, ricarica auto intelligenti
10. IoT per infrastrutture critiche come dighe, trasformatori, sottostazioni, cavi ad alta tensione

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.