Εκπαίδευση Internet of Things (IoT) στην Αθήνα

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Αθήνα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές IoT και λάτρεις του έξυπνου σπιτιού που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες IoT και να δημιουργήσουν καινοτόμες λύσεις χρησιμοποιώντας το n8n.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να παραμετροποιήσουν το n8n για αυτοματοποίηση ροών εργασίας IoT.
• Να ενσωματώσουν συσκευές και πλατφόρμες IoT χρησιμοποιώντας κόμβους και συνδέσμους του n8n.
• Να υλοποιήσουν προσαρμοσμένες ροές εργασίας για την αυτοματοποίηση εργασιών και διαδικασιών IoT.
• Να χρησιμοποιήσουν πρωτόκολλα IoT όπως MQTT και REST APIs εντός των ροών εργασίας του n8n.
• Να παρακολουθούν, να αντιμετωπίζουν προβλήματα και να βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας αυτοματοποίησης IoT.

Το 6G είναι το πρότυπο ασύρματης επικοινωνίας επόμενης γενιάς που τοποθετείται για να μεταμορφώσει τα οικοσυστήματα IoT μέσω υπερ-γρήγορης συνδεσιμότητας, προηγμένης ανίχνευσης και ενσωματωμένων δυνατοτήτων AI.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε συμμετέχοντες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν την αναδυόμενη διασταύρωση των τεχνολογιών 6G και των εφαρμογών IoT.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα αποκτήσουν την ικανότητα να:

• Εξηγούν τις βασικές τεχνικές έννοιες πίσω από το 6G.
• Αξιολογούν πώς το 6G θα αναδιαμορφώσει την επικοινωνία και την αρχιτεκτονική των συσκευών IoT.
• Αξιολογούν περιπτώσεις χρήσης IoT με δυνατότητα 6G σε διάφορους κλάδους.
• Προετοιμάζουν στρατηγικές για την ενσωμάτωση των δυνατοτήτων 6G σε υπάρχουσες λύσεις IoT.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαλέξεις επικεντρωμένες σε έννοιες σε συνδυασμό με συζήτηση ειδικών.
• Εφαρμοσμένες ασκήσεις σχεδιασμένες για την ενίσχυση βασικών αρχών μηχανικής.
• Διερεύνηση βασισμένη σε περιπτώσεις και ανάλυση σεναρίων σε καθοδηγούμενο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένες εκδόσεις αυτής της εκπαίδευσης ευθυγραμμισμένες με τον τεχνολογικό οδικό χάρτη του οργανισμού σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Ομοσπονδιακή Μάθηση για τη βελτιστοποίηση λύσεων IoT και edge computing.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και τα οφέλη της Ομοσπονδιακής Μάθησης σε IoT και edge computing.
• Υλοποιούν μοντέλα Ομοσπονδιακής Μάθησης σε συσκευές IoT για αποκεντρωμένη επεξεργασία Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Μειώνουν την καθυστέρηση και βελτιώνουν τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλοντα edge computing.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις που σχετίζονται με την ιδιωτικότητα των δεδομένων και τους περιορισμούς του δικτύου σε συστήματα IoT.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στην Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για την ενίσχυση των εφαρμογών IoT με δυνατότητες ευφυούς επεξεργασίας δεδομένων και αναλύσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Να ρυθμίσουν και να παραμετροποιήσουν περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
• Να αναπτύξουν και να εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές IoT.
• Να υλοποιήσουν επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων σε συστήματα IoT.
• Να ενσωματώσουν το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
• Να αντιμετωπίσουν δεοντολογικούς προβληματισμούς και βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για IoT.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές IoT ενδιάμεσου επιπέδου, μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν TinyML για προγνωστική συντήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και εφαρμογές έξυπνων αισθητήρων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του TinyML και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Να εγκαθιστούν ένα περιβάλλον ανάπτυξης TinyML για έργα IoT.
• Να αναπτύσσουν και να εγκαθιστούν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε μικροελεγκτές χαμηλής ισχύος.
• Να υλοποιούν προγνωστική συντήρηση και ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας TinyML.
• Να βελτιστοποιούν τα μοντέλα TinyML για αποδοτική χρήση ενέργειας και μνήμης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου και διευθυντές επιχειρήσεων που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του IoT και της υπολογιστικής άκρων για την επίτευξη αποδοτικότητας, επεξεργασίας σε πραγματικό χρόνο και καινοτομίας σε διάφορους κλάδους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές του IoT και της υπολογιστικής άκρων και τον ρόλο τους στον ψηφιακό μετασχηματισμό.
• Αναγνωρίζουν περιπτώσεις χρήσης για το IoT και την υπολογιστική άκρων στους τομείς της μεταποίησης, των logistics και της ενέργειας.
• Διακρίνουν τις αρχιτεκτονικές και τα σενάρια ανάπτυξης μεταξύ υπολογιστικής άκρων και υπολογιστικού νέφους.
• Εφαρμόζουν λύσεις υπολογιστικής άκρων για προγνωστική συντήρηση και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Τα ενσωματωμένα συστήματα είναι υπολογιστικά συστήματα κατασκευασμένα για συγκεκριμένους σκοπούς, σχεδιασμένα να εκτελούν εξειδικευμένες λειτουργίες μέσα σε μεγαλύτερα συστήματα. Το IoT (Internet of Things) είναι ένα δίκτυο διασυνδεδεμένων φυσικών συσκευών που ενσωματώνουν αισθητήρες και λογισμικό, οι οποίες επικοινωνούν και ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω του διαδικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνικούς αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν έννοιες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT χρησιμοποιώντας C και αρχιτεκτονικές μικροελεγκτών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά των ενσωματωμένων συστημάτων.
• Να γράφουν και να μεταγλωττίζουν κώδικα C για αλληλεπίδραση με ενσωματωμένο υλικό.
• Να εργάζονται με περιφερειακά μικροελεγκτών όπως χρονιστές και ADCs.
• Να κατανοούν πώς τα ενσωματωμένα συστήματα συμβάλλουν στις αρχιτεκτονικές IoT.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Σκοπός της εκπαίδευσης είναι να εξηγήσει τι είναι το δίκτυο 5G και τι αντίκτυπο έχει στις έξυπνες τεχνολογίες. Θέλω να σας δείξω τόσο τα πλεονεκτήματα όσο και τα μειονεκτήματα αυτών των τεχνολογικών σχέσεων (5G / IoT) και να σας παρουσιάσω τις κατευθύνσεις ανάπτυξης του δικτύου, το οποίο - από την αρχή - ήταν αφιερωμένο στον έξυπνο κόσμο.

Εμβαθύνετε στο καινοτόμο πεδίο της υπολογιστικής άκρων με αυτό το προηγμένο μάθημα. Εξερευνήστε περίπλοκες αρχιτεκτονικές και αντιμετωπίστε προκλήσεις ενσωμάτωσης, προετοιμαζόμενοι να αξιοποιήσετε πλήρως τις δυνατότητες της υπολογιστικής άκρων σε ποικίλα επιχειρησιακά περιβάλλοντα. Αποκτήστε εξειδίκευση σε εργαλεία και μεθοδολογίες αιχμής για την ανάπτυξη, διαχείριση και βελτιστοποίηση λύσεων υπολογιστικής άκρων που ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες ανάγκες του κλάδου.

Οι εξελίξεις στην τεχνολογία και ο συνεχώς αυξανόμενος όγκος πληροφοριών μετασχηματίζουν τον τρόπο λειτουργίας πολλών κλάδων, συμπεριλαμβανομένης της κυβέρνησης. Ο ρυθμός παραγωγής και ψηφιακής αρχειοθέτησης δεδομένων από την κυβέρνηση αυξάνεται χάρη στη ραγδαία ανάπτυξη των κινητών συσκευών και εφαρμογών, των έξυπνων αισθητήρων και συσκευών, των λύσεων υπολογιστικού νέφους και των πυλών εξυπηρέτησης πολιτών. Καθώς η ψηφιακή πληροφορία επεκτείνεται και γίνεται πιο περίπλοκη, η διαχείριση, επεξεργασία, αποθήκευση, ασφάλεια και διάθεσή της γίνονται εξίσου πολυπλοκότερες. Νέα εργαλεία σύλληψης, αναζήτησης, ανακάλυψης και ανάλυσης βοηθούν τους οργανισμούς να αποκτούν γνώση από τα αδόμητα δεδομένα τους. Ο κυβερνητικός τομέας βρίσκεται σε ένα κρίσιμο σημείο καμπής, συνειδητοποιώντας ότι η πληροφορία αποτελεί στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο και ότι η κυβέρνηση οφείλει να προστατεύει, να αξιοποιεί και να αναλύει τόσο δομημένα όσο και αδόμητα δεδομένα για να εξυπηρετεί καλύτερα και να ανταποκρίνεται στις αποστολές της. Καθώς οι ηγέτες του δημόσιου τομέα προσπαθούν να εξελίξουν τους οργανισμούς ώστε να βασίζονται στα δεδομένα για την επιτυχή εκπλήρωση των αποστολών τους, θέτουν τα θεμέλια για τον συσχετισμό αλληλεξαρτήσεων ανάμεσα σε γεγονότα, ανθρώπους, διαδικασίες και πληροφορίες.

Οι λύσεις υψηλής αξίας για το δημόσιο θα δημιουργηθούν μέσα από έναν συνδυασμό των πιο ανατρεπτικών τεχνολογιών:

• Κινητές συσκευές και εφαρμογές
• Υπηρεσίες νέφους
• Τεχνολογίες κοινωνικής επιχειρηματικότητας και δικτύωσης
• Μεγάλα Δεδομένα και αναλυτική

Τα Μεγάλα Δεδομένα είναι μία από τις έξυπνες βιομηχανικές λύσεις και επιτρέπουν στην κυβέρνηση να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις, αναλαμβάνοντας δράση βάσει προτύπων που αποκαλύπτονται από την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων — συσχετιζόμενων και ασυσχέτιστων, δομημένων και αδόμητων.

Ωστόσο, η επίτευξη αυτών των κατορθωμάτων απαιτεί πολλά περισσότερα από την απλή συσσώρευση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. «Η εξαγωγή νοήματος από αυτούς τους όγκους Μεγάλων Δεδομένων απαιτεί εργαλεία και τεχνολογίες αιχμής που μπορούν να αναλύουν και να εξάγουν χρήσιμη γνώση από τεράστια και ετερογενή ρεύματα πληροφορίας», έγραψαν ο Tom Kalil και ο Fen Zhao από το Γραφείο Πολιτικής Επιστήμης και Τεχνολογίας του Λευκού Οίκου σε ανάρτησή τους στο ιστολόγιο του OSTP.

Ο Λευκός Οίκος έκανε ένα βήμα προς την υποστήριξη των υπηρεσιών στην εύρεση αυτών των τεχνολογιών, όταν θέσπισε το 2012 την Εθνική Πρωτοβουλία Έρευνας και Ανάπτυξης για τα Μεγάλα Δεδομένα. Η πρωτοβουλία περιελάμβανε πάνω από 200 εκατομμύρια δολάρια για την αξιοποίηση της έκρηξης των Μεγάλων Δεδομένων και των εργαλείων που απαιτούνται για την ανάλυσή τους.

Οι προκλήσεις που θέτουν τα Μεγάλα Δεδομένα είναι σχεδόν εξίσου αποθαρρυντικές όσο και η υπόσχεσή τους. Η αποδοτική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές. Όπως πάντα, οι προϋπολογισμοί είναι περιορισμένοι, οπότε οι υπηρεσίες πρέπει να ελαχιστοποιήσουν το ανά megabyte κόστος αποθήκευσης και να διατηρούν τα δεδομένα εύκολα προσβάσιμα, ώστε οι χρήστες να τα παίρνουν όταν τα θέλουν και με τον τρόπο που τα χρειάζονται. Η δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας για τεράστιους όγκους δεδομένων εντείνει την πρόκληση.

Η αποτελεσματική ανάλυση των δεδομένων αποτελεί μία ακόμα σημαντική πρόκληση. Πολλές υπηρεσίες χρησιμοποιούν εμπορικά εργαλεία που τους επιτρέπουν να κοσκινίζουν τα βουνά δεδομένων, εντοπίζοντας τάσεις που μπορούν να τις βοηθήσουν να λειτουργούν πιο αποδοτικά. (Μια πρόσφατη μελέτη της MeriTalk διαπίστωσε ότι τα ανώτερα στελέχη πληροφορικής της ομοσπονδιακής κυβέρνησης πιστεύουν ότι τα Μεγάλα Δεδομένα θα μπορούσαν να βοηθήσουν τις υπηρεσίες να εξοικονομήσουν πάνω από 500 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ ταυτόχρονα θα εκπληρώνουν τους στόχους της αποστολής τους.)

Εξειδικευμένα εργαλεία Μεγάλων Δεδομένων που αναπτύσσονται κατά παραγγελία επιτρέπουν επίσης στις υπηρεσίες να αντιμετωπίσουν την ανάγκη ανάλυσης των δεδομένων τους. Για παράδειγμα, η Ομάδα Υπολογιστικής Ανάλυσης Δεδομένων του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge έχει διαθέσει και σε άλλες υπηρεσίες το σύστημα ανάλυσης δεδομένων Piranha. Το σύστημα βοήθησε ιατρικούς ερευνητές να εντοπίσουν μια συσχέτιση που μπορεί να προειδοποιήσει τους γιατρούς για ανεύρυσμα αορτής πριν εκδηλωθεί. Χρησιμοποιείται επίσης για πιο καθημερινές εργασίες, όπως το φιλτράρισμα βιογραφικών για τη σύνδεση υποψηφίων με υπεύθυνους προσλήψεων.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του edge computing σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα AI απευθείας σε συσκευές edge, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών CNN μέχρι την εκμάθηση της απόσταξης γνώσης και της ομοσπονδιακής μάθησης. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων στην άκρη.

Δημιουργήστε μια ισχυρή βάση στον σχεδιασμό και τη διαχείριση μιας ανθεκτικής υποδομής edge computing. Μάθετε για τις ανοικτές υβριδικές υποδομές νέφους, τη διαχείριση φόρτων εργασίας σε διαφορετικά νέφη και την εξασφάλιση ευελιξίας και εφεδρείας. Αυτή η εκπαίδευση παρέχει βασικές γνώσεις για τη δημιουργία μιας κλιμακούμενης και ασφαλούς υποδομής που υποστηρίζει τις δυναμικές ανάγκες των σύγχρονων εφαρμογών με edge computing.

Σε αυτή την εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στο Αθήνα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να μεγιστοποιούν την απόδοση του Nginx καθώς το εγκαθιστούν, το ρυθμίζουν, το παρακολουθούν και επιλύουν προβλήματα για τη διαχείριση διαφόρων μορφών κίνησης HTTP / TCP. Τα θέματα που καλύπτονται περιλαμβάνουν τον τρόπο ρύθμισης των σημαντικότερων παραμέτρων στο Nginx, το λειτουργικό σύστημα και μια εικονική μηχανή για την επίτευξη μέγιστης αξίας από το Nginx.