Προγραμmatισμός ΙοΤ με Java Κομμάτι εκπαίδευσης

Το σκοπός της εκπαίδευσης είναι να διερμηνεύσει από ποιο πρόκειται για το δίκτυο 5G και ποια είναι η επίδρασή του στις εξυφαρμοσμένες τεχνολογίες. Θέλω να σας δείξω και τα πλεονεκτικά και αποδοχτέα των τεχνολογικών συσχετισμών (5G / IoT) και να σας δείξω την κατεύθυνση ανάπτυξης του δικτύου, το οποίο - από την πρώτη στιγμή - προορίζονταν για το εξυφαρμοσμένο κόσμο.

Το 6G είναι το επόμενο γενεαλογικό πρότυπο διαδραστικής επικοινωνίας, η οποία αναμένεται να μεταμορφώσει τους οικοσυστήματες IoT μέσω υπερχαμηλής εξαρτημότητας, προηγμένης αίσθησης και ολοκληρωμένων δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, η οποία πραγματοποιείται με διατυπωτικό χάρτη (online ή εν τόπο), απευθύνεται σε μελετητές εξατομικευμένου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν τη φθινόπωρη διαστάση μεταξύ 6G τεχνολογιών και εφαρμογών IoT.

Με την ολοκλήρωση αυτής της μάθησης, οι μαθητές θα κατορθώσουν να:

• Διερμηνεύσουν τις βασικές τεχνικές εννοιές πίσω από το 6G.
• Αξιολογήσουν όπως θα μεταδιπλάσει την επικοινωνία και αρχιτεκτονική διαφορών IoT.
• Αξιολογήσουν χρηστές εφαρμογές 6G-enabled IoT σε βιομηχανίες.
• Προετοιμάσουν στρατηγικές για την ολοκλήρωση 6G δυνατοτήτων σε υφιστάμενες IoT λύσεις.

Μορφή της Μάθησης

• Εξειδικευμένα διδαγματικά σύνολα με ειδικά χρησιμοποίηση επεισόδιων.
• Εφαρμογές ασκήσεων σχεδιασμένες για την ενίσχυση κλειδιών μηχανικών αρχών.
• Έρευνση μελετών περιπτώσεων και σενάριο-ανάλυση σε εγκεφαλόδοξο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Μάθησης

• Για εξατομικευμένες διαφορών αυτής της μάθησης που συγχωνεύονται με τον τεχνολογικό οδηγό λογισμού σας, επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε.

Κάνετε καθαρή δουλειά στο δημιουργικό πεδίο της εξυπηρέτησης στα κίνητρα με αυτό το προηγμένο τμήμα. Εξερευνήστε χαρακτηριστικά αρχιτεκτονικές και αντιμετωπίστε προκλήσεις ολοκλήρωσης, ετοιμαζόμενοι να χρησιμοποιήσετε το πλήρες δυναμικό της εξυπηρέτησης στα κίνητρα σε διάφορα περιβάλλοντα επιχειρήσεων. Αποκτήστε εμπειρία σε εργαλεία και μεθόδους προέχοντας για την ανάπτυξη, διαχείριση και βελτιστοποίηση λύσεων εξυπηρέτησης στα κίνητρα που αποκρίνονται στις τομεακές ανάγκες.

Οι πρόοδοι στις τεχνολογίες και η αύξηση του όγκου των πληροφοριών επηρεάζουν τον τρόπο λειτουργίας πολλών βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένων και των κυβερνήσεων. Τα ρυθμίσεις που δημιουργούν και αποθηκεύουν δεδομένα στον κυβερνητικό τομέα επιταχύνονται λόγω της γρήγορης ανάπτυξης των κινητών συσκευών και εφαρμογών, ορατών φθεντέρων και συσκευών, λύσεων πάνω στο ραντεβού, και πορταλ που απευθύνονται στους πολίτες. Καθώς τα διψηφιακά δεδομένα εξελίσσονται και γίνονται πιο περίπλοκα, η διαχείριση, επεξεργασία, αποθήκευση, ασφάλεια και χειρισμός των πληροφοριών γίνονται πιο περίπλοκοι. Νέα εργαλεία απόκτησης, αναζήτησης, ανάκαλυψης και ανάλυσης βοηθούν τις οργανώσεις να περιλαμβάνουν ειδήσεις από τα μη δομημένα τους δεδομένα. Η κυβερνητική αγορά βρίσκεται σε ένα σημείο κλίμακας, υποσχόμενη ότι τα πληροφορίες είναι μια στρατηγική περιουσία, και η κυβέρνηση πρέπει να προστατεύει, να χρησιμοποιεί και να αναλύει τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα πληροφορίες για να εξυπηρετήσει καλύτερα και να συμβάλει στην εκπλήρωση των αποστολών. Καθώς οι κυβερνητικοί ηγέτες προσπαθούν να εξελίξουν δεδομένα-οδηγούς οργανισμούς για την επιτυχή ανάπτυξη των αποστολών, θέτουν τη βάση για τη συσχέτιση των εξαρτήσεων μεταξύ γεγονότων, ανθρώπων, διαδικασιών και πληροφοριών.

Υψηλή αξίας λύσεις στην κυβέρνηση θα δημιουργηθούν μέσω της ενοποίησης των πιο διακυβευμένων τεχνολογιών:

• Κινητά συσκευές και εφαρμογές
• Υπηρεσίες ραντεβού
• Τεχνολογίες και δικτύα επιχειρηματικής κοινωνικότητας
• Μεγάλα Δεδομένα και ανάλυση

Τα Μεγάλα Δεδομένα είναι μια από τις εξυπηρετητικές λύσεις που επιτρέπουν στην κυβέρνηση να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις μέσω της πρακτικής εφαρμογής σχεδίων που αποκαλύπτονται από την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων - συνδεδεμένων και άσχετων, δομημένων και μη δομημένων.

Η επίτευξη αυτών των στόχων περνά από την απλή συσσωρευτικότητα μεγάλων όγκων δεδομένων. "Η κατανόηση αυτών των μεγάλων πληθών Μεγάλων Δεдομένων χρειάζεται κοπελάδικα εργαλεία και τεχνολογίες που μπορούν να αναλύσουν και να εξαγάγουν χρήσιμη γνώση από διάφορες ροές πληροφορίων", έγραψαν ο Tom Kalil και η Fen Zhao του Γραφείου Επιστήμης και Τεχνολογίας του Λευκού Οίκου σε μια ανάρτηση στο OSTP Blog.

Ο Λευκός Οίκος πήρε ένα βήμα για να βοηθήσει τους υπηρετηρίους να βρούν αυτές τις τεχνολογίες όταν ίδρυσε το Εθνικό Πρόγραμμα Έρευνας και Ανάπτυξης για τα Μεγάλα Δεδομένα το 2012. Το πρόγραμμα περιλήφθηκε μαζί με περισσότερα από 200 εκατομμύρια δολάρια για να χρησιμοποιήσει την έκρηξη των Μεγάλων Δεδομένων και τα εργαλεία που χρειάζονται για να τα αναλύσουν.

Τα προβλήματα που προκαλούν τα Μεγάλα Δεδομένα είναι σχεδόν όσο δυναμικά όσο αποτελεσματική είναι η υπόσχεσή τους. Η αποθήκευση δεδομένων με αποδοτικό τρόπο είναι ένα από αυτά τα προβλήματα. Όπως πάντα, οι προϋπολογισμοί είναι στενούς, οπότε οι υπηρεσίες πρέπει να μειώσουν την τιμή αποθήκευσης ανά megabyte και να διατηρήσουν τα δεδομένα εύκολα προσβάσιμα ώστε οι χρήστες να μπορούν να τα λάβουν όταν τα θέλουν και ως είναι. Η αντιγραφή τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων μεγαλώνει την πρόκληση.

Η αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων είναι κι άλλο ένα σημαντικό πρόβλημα. Πολλές υπηρεσίες χρησιμοποιούν εμπορικά εργαλεία που τους επιτρέπουν να αναζητούν σε βουνά δεδομένων, με αποδοχή των τάσεων που μπορούν να τους βοηθήσουν να λειτουργούν πιο αποδοτικά. (Μια πρόσφατη έρευνα του MeriTalk δείχνει ότι οι εκτελεστικοί διαχειριστές IT των κυβερνήσεων πιστεύουν ότι τα Μεγάλα Δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν τις εξυπηρετητικές υπηρεσίες να εξοικονομήσουν πάνω από 500 δισεκατομμύρια δολάρια, και ταυτόχρονα να εκπληρώσουν τους στόχους τους.).

Εργαλεία ανάλυσης δεδομένων που χτίζονται ειδικά επιτρέπουν σε υπηρεσίες να κατανοήσουν τα δεδομένα τους. Για παράδειγμα, οι ομάδες ερευνητών του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge υπό την ομάδα Computational Data Analytics Group έχουν διαθέσει το σύστημα ανάλυσης δεδομένων Piranha σε άλλες υπηρεσίες. Το σύστημα έχει βοηθήσει τους ερευνητές γιατρικής να βρούν ένα σύνδεσμο που μπορεί να αλάρησει τους ιατρούς για διαφανίσεις αορτής πριν συμβεί. Χρησιμοποιείται επίσης και για πιο καθηκόδουλες δραστηριότητες, όπως την ανάζητηση βιβλίων για να συνδέσει προσωπικό με διευθυντές μίσθωσης.

Το Insurtech (γνωστός και ως Digital Insurance) αναφέρεται στη σύγκλιση ασφάλισης + νέων τεχνολογιών. Στον τομέα των Insurtech «ψηφιακών ασφαλιστών» εφαρμόζουν τεχνολογικές καινοτομίες στα επιχειρηματικά και λειτουργικά τους μοντέλα, προκειμένου να μειώσουν το κόστος, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και να βελτιώσουν την ευελιξία των εργασιών τους.

Σε αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν κατανόηση των τεχνολογιών, των μεθόδων και της νοοτροπίας που απαιτούνται για να επιτευχθεί ένας ψηφιακός μετασχηματισμός στους οργανισμούς τους και στον κλάδο γενικότερα. Η εκπαίδευση απευθύνεται σε διευθυντές που πρέπει να κατανοήσουν μια μεγάλη εικόνα, να καταρρίψουν τη διαφημιστική εκστρατεία και την ορολογία και να κάνουν τα πρώτα βήματα για τη δημιουργία μιας στρατηγικής Insurtech.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Συζητήστε το Insurtech και όλα τα συστατικά μέρη του έξυπνα και συστηματικά
• Προσδιορίστε και απομυθοποιήστε το ρόλο κάθε βασικής τεχνολογίας στο Insurtech.
• Σχεδιάστε μια γενική στρατηγική για την εφαρμογή του Insurtech στον οργανισμό τους

Ακροατήριο

• Ασφαλιστές
• Τεχνολόγοι στον ασφαλιστικό κλάδο
• Οι ασφαλιστικοί φορείς
• Σύμβουλοι και επιχειρησιακοί αναλυτές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και ομαδικές δραστηριότητες μελέτης περίπτωσης

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή εντός του χώρου) είναι προορισμένη για IT εξειδικευμένους και διαχειριστές επιχειρήσεων μεγάλης εμπειρίας που θέλουν να κατανοήσουν το δυναμικό του IoT και της edge computing για την εφαρμογή της αποδοτικότητας, πραγματικής χρονικής εξελίξης και καινοτομίας σε διάφορους τομείς.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα του IoT και της edge computing και τον ρόλο τους στην ψηφιακή μεταβολή.
• Να αναγνωρίσουν περιπτώσεις χρήσης του IoT και της edge computing στον τομέα της βιομηχανίας, των μεταφορών και της ενέργειας.
• Να διακρίνουν τις αρχιτεκτονικές και σενάρια εφαρμογής της edge και cloud computing.
• Να υλοποιήσουν λύσεις edge computing για προϊσταμένη διαχείριση και πραγματική χρονική λήψη αποφάσεων.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Ελλάδα, είναι προσαρμοσμένη για μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, σχεδιαστές συστημάτων και επαγγελματίες της βιομηχανίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Edge AI για την αύξηση των δυνατοτήτων επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων στα IoT εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υπολογίζουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τη χρήση της στα IoT.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν περιβάλλον Edge AI για δασκάλια IoT.
• Δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε edge devices για IoT εφαρμογές.
• Προσαρμόσουν την επεξεργασία και απόφαση όλων των συστημάτων IoT.
• Συμβαδίζουν Edge AI με διάφορα IoT πρωτόκολλα και πλατφόρμες.
• Αντιμετωπίστηκαν τα ενδιάμεσα συνθήματα και καλές πρακτικές στη Edge AI για IoT.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε διαχειριστές προϊόντων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge Computing για να αποκεντρώσουν τη διαχείριση δεδομένων για ταχύτερη απόδοση, αξιοποιώντας έξυπνες συσκευές που βρίσκονται στο δίκτυο προέλευσης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τα πλεονεκτήματα του Edge Computing.
• Προσδιορίστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα παραδείγματα όπου μπορεί να εφαρμοστεί το Edge Computing.
• Σχεδιάστε και δημιουργήστε Edge Computing λύσεις για ταχύτερη επεξεργασία δεδομένων και μειωμένο λειτουργικό κόστος.

Δημιουργήστε μια ισχυρή βάση για το σχεδιασμό και τη διαχείριση μιας ανθεκτικής υπολογιστικής υποδομής αιχμής. Μάθετε για τις ανοιχτές υβριδικές υποδομές cloud, τη διαχείριση του φόρτου εργασίας σε διάφορα σύννεφα και τη διασφάλιση ευελιξίας και πλεονασμού. Αυτή η εκπαίδευση παρέχει βασικές γνώσεις για τη δημιουργία μιας επεκτάσιμης και ασφαλούς υποδομής που υποστηρίζει τις δυναμικές ανάγκες των σύγχρονων εφαρμογών με υπολογιστές αιχμής.

Τα ενσωματωμένα συστήματα είναι υπολογιστικά συστήματα που σχεδιάζονται για να εκτελούν αφιερωμένες λειτουργίες μέσα σε μεγαλύτερα συστήματα. Το IoT (Internet of Things) είναι ένα δίκτυο από συνδεδεμένα φυσικά συστήματα που είναι ενσωματωμένα με αισθητήρες και λογισμικό, τα οποία επικοινωνούν και συνάδελφοι δεδομένα μέσω του διαδικτύου.

Αυτή η επικουρική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή onsite) απευθύνεται σε τεχνικούς προφυλακικού επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν θεωρίες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT χρησιμοποιώντας C και μικροψυχικές αρχιτεκτονικές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη των ενσωματωμένων συστημάτων.
• Να γράφουν και να παραγωγίζουν C code για την αλληλεπίδραση με ενσωματωμένο λογισμικό.
• Να δουλεύουν με περιφέρειες μικροψυχικών όπως timers και ADCs (Ανάλογο-Ψηφιακοί Μετατροπείς).
• Να κατανοήσουν πώς συμβάλλουν τα ενσωματωμένα συστήματα στις αρχιτεκτονικές IoT.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για οργάνωση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν το Federated Learning για να βελτιστοποιήσουν τις λύσεις IoT και αιχμής υπολογιστών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές και τα οφέλη του Federated Learning στο IoT και στους υπολογιστές αιχμής.
• Εφαρμογή μοντέλων Federated Learning σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία τεχνητής νοημοσύνης.
• Μειώστε την καθυστέρηση και βελτιώστε τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα υπολογιστών αιχμής.
• Αντιμετωπίστε τις προκλήσεις που σχετίζονται με το απόρρητο δεδομένων και τους περιορισμούς δικτύου στα συστήματα IoT.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν μια ασφαλή εφαρμογή IoT.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Αναπτύξτε και αναπτύξτε εφαρμογές για τη διαχείριση συσκευών IoT με ασφάλεια.
• Ενσωματώστε με ασφάλεια συσκευές IoT στο Cloud.
• Ενσωματώστε μια εφαρμογή IoT με την υπάρχουσα υποδομή.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν για τις διάφορες πτυχές του NB-IoT (γνωστό και ως LTE Cat NB1) καθώς αναπτύσσουν και αναπτύσσουν μια εφαρμογή που βασίζεται σε δείγμα NB-IoT.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Προσδιορίστε τα διάφορα συστατικά του NB-IoT και πώς να ταιριάζουν μεταξύ τους για να σχηματίσουν ένα οικοσύστημα.
• Κατανοήστε και εξηγήστε τα χαρακτηριστικά ασφαλείας που είναι ενσωματωμένα στις συσκευές NB-IoT.
• Αναπτύξτε μια απλή εφαρμογή για την παρακολούθηση συσκευών NB-IoT.

Το ThingsBoard είναι μια πλατφόρμα IoT ανοιχτού κώδικα που προσφέρει διαχείριση συσκευών, συλλογή δεδομένων, επεξεργασία και οπτικοποίηση για τη λύση IoT σας.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ενσωματώνουν ThingsBoard στις λύσεις IoT τους.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση ThingsBoard
• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των ThingsBoard χαρακτηριστικών και αρχιτεκτονικής
• Δημιουργήστε εφαρμογές IoT με ThingsBoard
• Ενσωματώστε το ThingsBoard με τον Kafka για δρομολόγηση δεδομένων συσκευών τηλεμετρίας
• Ενσωματώστε το ThingsBoard με το Apache Spark για συγκέντρωση δεδομένων από πολλές συσκευές

Ακροατήριο

• Μηχανικοί Λογισμικού
• Μηχανικοί υλικού
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.