Διαδίκτυος Internet of Things (IoT) Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προηγμένου επιπέδου προγραμματιστές IoT και λάτρεις του έξυπνου σπιτιού που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες IoT και να δημιουργήσουν καινοτόμες λύσεις χρησιμοποιώντας το n8n.

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

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το n8n για αυτοματοποίηση ροής εργασιών IoT.
• Ενσωματώστε συσκευές και πλατφόρμες IoT χρησιμοποιώντας κόμβους και υποδοχές n8n.
• Εφαρμόστε προσαρμοσμένες ροές εργασίας για την αυτοματοποίηση εργασιών και διαδικασιών IoT.
• Χρησιμοποιήστε πρωτόκολλα IoT όπως MQTT και REST API εντός των ροών εργασίας n8n.
• Παρακολούθηση, αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση ροών εργασιών αυτοματισμού IoT.

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.

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 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 προγραμματιστές IoT μεσαίου επιπέδου, ενσωματωμένους μηχανικούς και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν το TinyML για προγνωστική συντήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και εφαρμογές έξυπνων αισθητήρων.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του TinyML και τις εφαρμογές του στο IoT.
• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης TinyML για έργα IoT.
• Ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων ML σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης.
• Εφαρμόστε προγνωστική συντήρηση και ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας το TinyML.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα TinyML για αποτελεσματική χρήση ενέργειας και μνήμης.

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.

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.

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.

Στόχος της εκπαίδευσης είναι να εξηγήσει ποιες είναι - και τι όχι - οι έξυπνες λύσεις (Internet of Things, AI, Blockchain, Virtual Reality, Metaverse) και να δείξουν τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα αυτών των τεχνολογικών κόσμων.

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.

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 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.

Το Internet of Things (IoT) είναι μια υποδομή δικτύου που συνδέει φυσικά αντικείμενα και εφαρμογές λογισμικού ασύρματα, επιτρέποντάς τους να επικοινωνούν μεταξύ τους και να ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω επικοινωνιών δικτύου, υπολογιστικού νέφους και λήψης δεδομένων. Η C είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικού σκοπού που συνιστάται για το IoT λόγω της πανταχού παρουσίας και των πλεονεκτημάτων προγραμματισμού χαμηλού επιπέδου.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να προγραμματίζουν λύσεις IoT με το C.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το NetBeans για προγραμματισμό συστημάτων IoT με C
• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής του IoT
• Μάθετε τα οφέλη της χρήσης C στον προγραμματισμό συστημάτων IoT
• Δημιουργία, δοκιμή, ανάπτυξη και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός συστήματος IoT χρησιμοποιώντας το C

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Μηχανικοί

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.

Το Internet of Things (IoT) είναι μια υποδομή δικτύου που συνδέει φυσικά αντικείμενα και εφαρμογές λογισμικού ασύρματα, επιτρέποντάς τους να επικοινωνούν μεταξύ τους και να ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω επικοινωνιών δικτύου, υπολογιστικού νέφους και λήψης δεδομένων. Java είναι μια γλώσσα γενικού σκοπού που είναι γνωστό ότι είναι "γράψτε μια φορά, εκτελέστε οπουδήποτε." Το Java συνιστάται για το IoT λόγω της φορητότητας και της αποτελεσματικότητάς του.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να προγραμματίζουν λύσεις IoT με το Java.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε εργαλεία και πλαίσια (Eclipse Open IoT Stack) για προγραμματισμό συστημάτων IoT με Java
• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής του IoT
• Χρησιμοποιήστε το Eclipse Open IoT Stack για Java για να συνδέσετε και να διαχειριστείτε συσκευές σε μια λύση IoT
• Δημιουργήστε, δοκιμάστε και αναπτύξτε ένα σύστημα IoT χρησιμοποιώντας Java

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Μηχανικοί

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.

Τα συνδεδεμένα συστήματα είναι σε διαμόρφωση πολλών κλάδων, με τις εταιρείες δικτύου ενέργειας να δείχνουν ως ένα από τα σημαντικά παραδείγματα. Οι εταιρείες δικτύου ενέργειας αντιμετωπίζουν βασικά τέσσερα προκλήματα λόγω της ανάπτυξης του IoT

1. Τα μηχανήματα, τα ελεγκτές, τα HMI και τα συστήματα SCADA γίνονται όλο και πιο συνδεδεμένα με την αυτόνομη νεφέλα, υπόσχονται να προσφέρουν περισσότερη ανάλυση και εμβλήματα μέσω των δεδομένων για προϊστορικό και προφylακτικό υποστήριξη. Ωστόσο, η πολιτική απομόνωσης των κρίσιμων περιουσιακών στοιχείων σημαίνει ότι αυτές οι νέες δυνατότητες IoT των κατασκευαστών μηχανημάτων/ελεγκτών δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τις εταιρείες δικτύου.
2. Με τη συνέχεια μείωση του κόστους της ηλιακής και ανεμού ενέργειας, οι εταιρείες δικτύου θα βλέπουν σύντομα μείωση των προϊόντων από την παραγωγή ενέργειας. Για να αντισταθμίσουν την χάρη μαζί, η εταιρεία πρέπει να προχωρήσει στον αγώνα για νέες πηγές προϊόντων όπως τη διαχείριση ενέργειας σε οικίες ως υπηρεσία, την αποθήκευση ενέργειας ως υπηρεσία, την παροχή υπηρεσιών δικτύου για τη φόρτιση ηλεκτρικών αυτοκινήτων (EV), υπηρεσίες δικτύου για P2P συναλλαγές ενέργειας μεταξύ οικιών, οικιών και μικροδικτύων, μικροδικτύων προς βαταρίες, οικιών προς βαταρίες κλπ. Όλα αυτά χρειάζονται να συμφωνηθούν μέσω έξυπνων μετρητών, έξυπνου δικτύου και έξυπνων και ασφαλών συναλλαγών που είναι μόνο δυνατές μέσω της ΔLT (διανεμημένης λεδγερ) όπως η IOTA. Επίσης, οι εταιρείες δικτύου εξερευνούν τη παροχή κάποιων υπηρεσιών έξυπνης πόλης στην αρχή της πόλης.
3. Για κρίσιμη υποδομή όπως δάπεδα, η ICOLD (Διεθνής Επιτροπή Μεγάλων Δαπέδων) θέλει να βλέπει πραγματικό χρόνο αξιολόγηση της δομικής υγείας (SHM) των δαπέδων, οπότε οποιοδήποτε φραγμένο κίνδυνο κατάρρευσης του δάπεδου, του πέτρα ή του τύμβα μπορεί να ειδοποιηθεί σε προκαθορισμένο χρόνο για να εξαλειφθούν οι ανθρώπινες ζωές που μπορεί να επηρεάζονται.
4. Ένα καινούργιο τμήμα αξίας που εκδηλώνεται είναι η φόρτιση EV σε χωροφυλάκια - Πώς μπορεί το IoT να είναι κατάλληλο για έξυπνη φόρτιση και έξυπνα χωροφυλάκια;

Τα τελευταία τρία χρόνια, η μηχανική στο IoT έχει βιώσει τεράστιες αλλαγές κυρίως που κινούνται από τη Microsoft, Google και Amazon. Αυτές οι μεγάλες εταιρείες έχουν χρησιμοποιήσει δισεκατομμύρια δολάρια για την ανάπτυξη πλατφόρμων IoT που είναι πιο εύκολες στη διαχείριση και ασφαλείς. Επίσης, το IoT edge έχει κερδίσει μεγάλη παρέμβαση στον έρευνα και τη διαχείριση ως μόνος τρόπος για πρακτική εφαρμογή IoT. Το 5G επιδρομέζει να μεταβάλει τη διεργασία του IoT. Αυτό έχει προκαλέσει μια ανατροπή σε μεγάλες ζώνες νέων χρηματοδοτήσεων έρευνας στο IoT. Γι' αυτό, τώρα για κάθε πρακτικό μηχανικό είναι εξαιρετικά απαραίτητο να καταλάβει τις πλατφόρμες IoT που αναπτύσσονται για τους κυρίως διαδραστές όπως η AWS, Google και ειδικά η Microsoft.

Ωστόσο, καμία από τις πλατφόρμες που αναφέρθηκαν δεν προσφέρει εξαύλιστη λύση για μια κλιμακωτή IoT. Για την απλή εφαρμογή έξυπνων μετρητών σε εκατομμύρια οικίες, θα χρειαστεί πρόσθετη τεχνολογία για να διασφαλίζει την ασφάλεια των έξυπνων μετρητών, ραδιοκαμπιακών δικτύων, IoT διαχειριστικής τεχνολογίας και πολλές άλλες πρόσθετες ασφαλείς υπηρεσίες. Η στρατηγική, το διάνυσμα και η ασφάλεια οποιουδήποτε IoT deployment πρέπει να είναι βέλτιστες και αποδεκτές. Δεδομένης της μεγάλης γνώσης που χρειάζεται, είναι σχεδόν δύσκολο για κάθε εταιρεία να ομαδοποιήσει ένα τ που να μπορεί να καλύψει όλα τα απαιτήματα.

Αυτός ο δρόμος είναι ένας σύντομος προσπάθεια να εκπαιδεύσει τους κλειδικούς λήφτες αποφάσεων, μηχανικούς, ειδικούς ασφάλειας σχετικά με τα προβλήματα, τους κινδύνους και τον πραγματικό τρόπο εφαρμογής IoT για την επόμενη γενιά δικτύων ενέργειας.

Επιπλέον, με κλιμακωτή εφαρμογή, η διαχείριση IoT υπηρεσιών για χιλιάδες αισθητήρες και συνδέσεις αναβάζονται ως ξεχωριστό μηχανικό τομέα έρευνας. Αυτή η περιοχή, επίσημα γνωστή ως διαχειριστικά IoT services, αναπτύσσεται με ταχύτητα καθώς τα προβλήματα κλιμακωμένου IoT είναι πολύ μεγάλα από την κατασκευή τους. Αυτό συμπεριλαμβάνει την ασφάλεια της ενημέρωσης firmware/software, τη διαχείριση καλιμετρήσεως αισθητών και συστημάτων, τον αυτόματο διάγνωση οποιουδήποτε πρόβλημα σύνδεσης, την εξορίστικη διαφοροποίηση αιτίας αποτυχιών API, την καταγραφή της υγείας λειτουργίας και των υπηρεσιών διακειμένου συστήματος κλπ.

Στόχοι του μαθήματος

Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να παρουσιάσει νέες τεχνολογικές επιλογές, πλατφόρμες και συμβάσεις υλοποίησης IoT σε εταιρείες δικτύου ενέργειας - έξυπνους μετρητές, έξυπνα αυτοκίνητα, SHM (δομική υγεία), διάγνωση ποιότητας ενέργειας και έξυπνους συμβάσεις. Βασική παρουσίαση όλων των συστατικών των IoT - μηχανικό, ηλεκτρονικά/αισθητήρες, Πρωτόκολλα Αδρανών και Δίκτυων, του πλήξημα μελέτης στην IoT, της ενσωμάτωσης κινητών συστημάτων με ηλεκτρονικά, της ενσωμάτωσης κινητών συστημάτων με επιχειρήσεις, ανάλυση δεδομένων και εφαρμογές ελέγχου πλάνου.

1. Τεχνολογικά στίβη IoT: Devices, Gateways, Edge, Edge Cloud, Public Cloud, Βάσεις δεδομένων IoT, Web και Mobile Applications για IoT, Centralized vs Decentralized IoT
2. Σύστημα πλατφόρμας IoT για επιχείρηση, διαχείριση τρίτων παρτίδων συσκευών, διαχείριση κινδύνων όλου του Συστήματος IoT
3. Πρωτόκολλα M2M Wireless για IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Πότε και πού να χρησιμοποιείται αυτό
4. Βασικά του IoT Gateways - Κινδύνοι, Διαχείριση και Σύστημα
5. Mobile/Desktop/Web app - για εγγραφή, απόκτηση δεδομένων και έλεγχο – Διαθέσιμες πλατφόρμες M2M απόκτησης δεδομένων για IoT - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Προβλήματα και λύσεις ασφάλειας για το IoT - Ανασκόπηση της ασφάλειας όλων των στίβων τεχνολογίας
7. Επιχειρηματικές πλατφόρμες IoT όπως Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT , Siemens MindSphere
8. Έξυπνοι μετρητές, Open Smart Grid Protocols (OSGP), ANSI C 2.18 Protocols, NIST Standard for HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance , Εθνικό πρότυπο ασφάλειας έξυπνου μετρητή - IEC 62056
9. Διανεμημένη λεδγερ τεχνολογία (DLT) όπως Blockchain, HyperLedger και DAG (Direct Acyclic Graph) για έξυπνους σύμβασεις, P2P συναλλαγές, φόρτιση έξυπνων αυτοκινήτων
10. IoT για κρίσιμες υποδομές όπως Δάπεδο, Μετατροπέα, Υποσταθμικό, Υψηλή Τάση

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και προγραμματιστές που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να διαμορφώσουν και να διαχειριστούν την πλατφόρμα Kaa για τη δημιουργία εφαρμογών IoT.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν, να διαχειριστούν και να εφαρμόσουν εφαρμογές IoT για έξυπνες συσκευές και μηχανές που χρησιμοποιούν Kaa.

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.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να μεγιστοποιούν την απόδοση του Nginx καθώς ρυθμίζουν, ρυθμίζουν, παρακολουθούν και αντιμετωπίζουν προβλήματα Nginx για το χειρισμό διαφόρων μορφών κίνησης HTTP/TCP. Τα θέματα που καλύπτονται περιλαμβάνουν πώς να ρυθμίσετε τις πιο σημαντικές παραμέτρους στο Nginx, το λειτουργικό σύστημα και μια εικονική μηχανή για να αποκτήσετε μέγιστη τιμή από το Nginx.