Internet of Things (IoT) Formazione in Torino

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori IoT di livello avanzato e appassionati di case intelligenti che desiderano automatizzare i processi legati all’IoT e creare soluzioni innovative utilizzando n8n.

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

• Configurare e impostare n8n per l’automatizzazione dei flussi di lavoro IoT.
• Integrare dispositivi e piattaforme IoT tramite i nodi e i connettori offerti da n8n.
• Sviluppare flussi di lavoro personalizzati per automatizzare compiti e processi legati all’IoT.
• Utilizzare protocolli IoT come MQTT e API REST all’interno dei flussi di lavoro creati con n8n.
• Monitorare, risolvere eventuali problemi ed ottimizzare i flussi di automazione IoT.

Questo corso intensivo guidato da istruttori in Torino (online o in sede) si rivolge a professionisti di livello intermedio desiderosi di utilizzare l’Apprendimento Federato per ottimizzare le soluzioni IoT e di calcolo edge.

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

• Comprendere i principi e i vantaggi dell’Apprendimento Federato nell’IoT e nel calcolo edge.
• Implementare modelli di Apprendimento Federato su dispositivi IoT per un’elaborazione AI decentralizzata.
• Ridurre la latenza e potenziare le capacità decisionali in tempo reale negli ambienti di calcolo edge.
• Affrontare le problematiche legate alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da istruttori in Torino (online o in sede), si rivolge a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti del settore desiderosi di utilizzare l'Edge AI per potenziare le applicazioni IoT grazie ad analisi intelligenti dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e il suo utilizzo nell'ambito IoT.
• Configurare correttamente gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge destinati alle applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la presa di decisioni nei sistemi IoT.
• Integrare l'Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le best practice nell'ambito dell'utilizzo dell'Edge AI per le applicazioni IoT.

Questo corso formativo guidato da istruttori in Torino (online o presenziale) è indirizzato a sviluppatori IoT di livello intermedio, ingegneri embedded e professionisti dell’AI che desiderano implementare TinyML per la manutenzione predittiva, il rilevamento delle anomalie e le applicazioni basate su sensori intelligenti.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e le sue applicazioni nell’ambito IoT.
• Configurare un ambiente di sviluppo TinyML per progetti IoT.
• Sviluppare ed distribuire modelli ML su microcontrollori a bassissimo consumo energetico.
• Implementare soluzioni di manutenzione predittiva e rilevamento delle anomalie utilizzando TinyML.
• Ottimizzare i modelli TinyML per un uso efficiente di energia e memoria.

Si tratta di un corso pratico tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), rivolto a professionisti IT e manager aziendali con una competenza intermedia, interessati a comprendere il potenziale dell’IoT e del computing distribuito per migliorare l’efficienza operativa, elaborare dati in tempo reale e stimolare l’innovazione nei diversi settori.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’IoT e del computing distribuito nonché il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare gli scenari d’utilizzo dell’IoT e del computing distribuito nei settori della produzione, della logistica e dell’energia.
• Distinguere tra le architetture di computing distribuito e cloud e i relativi modelli di implementazione.
• Implementare soluzioni basate sul computing distribuito per la manutenzione predittiva e il processo decisionale in tempo reale.

Lo scopo di questo corso è spiegare cos’è la rete 5G e quale impatto ha sulle tecnologie intelligenti. Intendo illustrarvi sia i vantaggi che gli svantaggi di queste interazioni tecnologiche (5G / IoT) e mostrarvi le prospettive di sviluppo di una rete fin dall’inizio concepita per il mondo della smart technology.

Con questo corso avanzato si può esplorare in profondità il mondo innovativo del computing periferico. Si studiano architetture sofisticate e le sfide di integrazione, preparando i partecipanti a sfruttarne appieno il potenziale nei diversi contesti aziendali. Si acquisiscono competenze riguardo strumenti e metodologie all’avanguardia per implementare, gestire ed ottimizzare soluzioni computing periferico in linea con le esigenze settoriali specifiche.

In questo corso completo si sfrutta il potenziale trasformativo dell’AI grazie all’agilità offerta dall’elaborazione edge. I partecipanti impareranno a distribuire modelli AI direttamente sui dispositivi edge, approfondendo le architetture CNN fino alle tecniche più avanzate di distillazione della conoscenza e apprendimento federato. Grazie a esercitazioni pratiche, acquisiranno competenze fondamentali per ottimizzare l’efficienza dei modelli AI in contesti che richiedono elaborazione e decisioni in tempo reale ai margini della rete.

Acquisite solide competenze nella progettazione e gestione di un’infrastruttura edge computing affidabile. Scoprirete le caratteristiche delle infrastrutture cloud ibride aperte, come distribuire i workload tra diversi ambienti cloud e garantire flessibilità nonché ridondanza. Questo corso fornisce conoscenze essenziali per creare un’infrastruttura scalabile e sicura in grado di rispondere alle esigenze dinamiche delle moderne applicazioni basate sul Edge Computing.

In questo corso pratico guidato da un istruttore in Torino, i partecipanti impareranno a ottimizzare le prestazioni di Nginx configurandolo, monitorandolo e risolvendone eventuali problemi per gestire diversi tipi di traffico HTTP/TCP. Verranno trattati argomenti come la configurazione dei parametri più importanti in Nginx, nonché quelli relativi al sistema operativo e alla macchina virtuale, al fine di sfruttarne appieno le potenzialità.