Einführung in das IoT mit Raspberry Pi Schulung

Tauchen Sie mit diesem Kurs für Fortgeschrittene tiefer in die innovative Welt des Edge-Computing ein. Erforschen Sie ausgefeilte Architekturen und meistern Sie Integrationsherausforderungen, um das volle Potenzial von Edge Computing in einer Vielzahl von Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erwerben Sie Fachwissen über modernste Tools und Methoden zur Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Edge-Computing-Lösungen, die den spezifischen Anforderungen der Branche entsprechen.

Fortschritte in der Technologie und die steigende Menge an Informationen verändern zunehmend, wie Geschäftstätigkeit in vielen Branchen, einschließlich der Regierung, durchgeführt wird. Die Datenerstellung und -archivierung von Regierungsbehörden nimmt aufgrund des explosionsartigen Wachstums von Mobilgeräten und -anwendungen, Smart Sensoren und Geräten, Cloud Computing-Lösungen sowie Bürger-orientierten Portalen zu. Während die digitale Information zunimmt und komplexer wird, werden auch Informationsmanagement, Verarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Ablaufverwaltung komplexer. Neue Tools zur Erfassung, Suche, Entdeckung und Analyse helfen Organisationen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Regierungsmarkt steht an einem Wendepunkt und erkennt, dass Informationen ein strategisches Asset sind. Regierungseinheiten müssen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Informationen schützen, nutzen und analysieren, um besser den Bürgern zu dienen und ihre Aufgaben zu erfüllen. Während Führungskräfte in der Regierung darum bemüht sind, datengetriebene Organisationen aufzubauen, legen sie die Grundlagen, um Abhängigkeiten zwischen Ereignissen, Personen, Prozessen und Informationen zu korrelieren.

Hochwertige Regierungslösungen werden durch eine Kombination der disruptivsten Technologien entstehen:

• Mobilgeräte und -anwendungen
• Cloud-Dienste
• Soziale Business-Technologien und Netzwerke
• Big Data und Analyse

Big Data ist eine der intelligenten Branchenlösungen, die es Regierungen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie auf Muster zurückgreifen, die durch die Analyse großer Mengen an Daten – verbunden oder unverbunden, strukturiert oder unstrukturiert – erkannt werden.

Die Umsetzung dieser Leistungen erfordert jedoch weit mehr als nur das Sammeln riesiger Datenmengen. "Das Verstehen dieser großen Datenmengen erfordert innovative Tools und Technologien, die in der Lage sind, nützliches Wissen aus umfangreichen und vielfältigen Informationsströmen zu extrahieren", schrieben Tom Kalil und Fen Zhao vom Weißen Haus Office of Science and Technology Policy in einem Beitrag auf dem OSTP-Blog.

Das Weiße Haus machte einen Schritt, um den Behörden bei der Suche nach diesen Technologien zu helfen, als es 2012 die National Big Data Research and Development Initiative ins Leben rief. Die Initiative schloss mehr als 200 Millionen US-Dollar ein, um von dem Boom an Big Data und den dafür erforderlichen Analysetools optimalen Nutzen zu ziehen.

Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast genauso bedeutsam wie seine vielversprechenden Aussichten. Eine effiziente Datenspeicherung ist eine dieser Herausforderungen. Budgets sind wie immer knapp, daher müssen Behörden den Speicherpreis pro Megabyte minimieren und die Daten leicht zugänglich halten, damit Benutzer sie erhalten können, wann und wie sie es benötigen. Das Sichern riesiger Datenmengen vergrößert die Herausforderung.

Die effektive Analyse der Daten ist eine weitere wichtige Herausforderung. Viele Behörden setzen kommerzielle Tools ein, die es ihnen ermöglichen, sich durch Berge von Daten zu wühlen und Trends zu erkennen, die ihnen helfen, effizienter zu operieren. (Eine kürzliche Studie von MeriTalk ergab, dass federale IT-Manager der Meinung sind, Big Data könne Behörden mehr als 500 Milliarden US-Dollar sparen und dabei den Erreichung der Aufgabenziele unterstützen.).

Eigens entwickelte Big Data Tools ermöglichen es auch Behörden, ihre Daten zu analysieren. Zum Beispiel macht die Computational Data Analytics Group des Oak Ridge National Laboratory ihr Piranha-Datenaufbereitungs-System anderen Behörden zur Verfügung. Das System hat Medizinforschern geholfen, einen Zusammenhang zu finden, der Ärzte vor aortenaneurysmen warnen kann, bevor sie auftreten. Es wird auch für alltägliche Aufgaben wie die Durchsicht von Lebensläufen eingesetzt, um Bewerber mit Personalverantwortlichen zu verbinden.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Trainingseinheit in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Professionals und Geschäftsführer, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Verbesserung der Effizienz, der Echtzeitverarbeitung und der Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energie zu identifizieren.
• Die Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und -Bereitstellungsszenarien zu erkennen.
• Edge Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung umzusetzen.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Im Gegensatz zu anderen Technologien ist IoT viel komplexer und umfasst fast alle Bereiche des Ingenieurwesens – Maschinenbau, Elektronik, Firmware, Middleware, Cloud, Analyse und Mobile. Für jede der Ingenieurschichten gibt es Aspekte der Wirtschaft, Standards, Vorschriften und den fortschreitenden Stand der Technik. Es ist das erste Mal, dass ein umfassendes Kurs angeboten wird, der alle diese kritischen Aspekte des IoT-Ingenieurwesens abdeckt.

Zusammenfassung

Ein fortgeschrittenes Schulungsprogramm, das den aktuellen Stand der Technik im Internet of Things abdeckt.

Es durchdringt mehrere technologische Domains, um ein Bewusstsein für ein IoT-System und seine Komponenten zu entwickeln sowie deren Nutzen für Unternehmen und Organisationen zu erläutern.

Demonstration von Modell-IoT-Anwendungen, die praktische IoT-Bereitstellungen in verschiedenen Branchen wie Industrie-IoT, Smart Cities, Einzelhandel, Reise & Transport sowie Anwendungsfälle umfassen, die vernetzte Geräte und Dinge betreffen.

Zielgruppe

Manager, die für geschäftliche und operative Prozesse in ihren jeweiligen Organisationen verantwortlich sind und erfahren möchten, wie sie IoT nutzen können, um ihre Systeme und Prozesse effizienter zu gestalten.

Unternehmer und Investoren, die neue Unternehmungen aufbauen möchten und ein besseres Verständnis der IoT-Technologie-Landschaft entwickeln wollen, um sie effektiv nutzen zu können.

Schätzungen für den Marktwert des Internet of Things (IoT) sind immens, da das IoT definiert ist als eine integrierte und diffuse Schicht von Geräten, Sensoren und Rechenleistung, die gesamte Verbraucher-, B2B- und Regierungsindustrien überlagert. Das IoT wird für eine zunehmend große Anzahl an Verbindungen verantwortlich sein: 1,9 Milliarden Geräte heute und 9 Milliarden bis 2018. In diesem Jahr wird es sich ungefähr der Anzahl von Smartphones, Smart TVs, Tablets, tragbaren Computern und PCs gleichstellen.

In der Verbraucherwelt sind viele Produkte und Dienstleistungen bereits in das IoT übergegangen, darunter Küchen- und Haushaltsgeräte, Parkplätze, RFID, Beleuchtungs- und Heizungsprodukte sowie eine Reihe von Anwendungen im Bereich Industrial Internet.

Die zugrundeliegenden Technologien des IoT sind nichts Neues, da die M2M-Kommunikation seit dem Entstehen des Internets existiert. Was sich in den letzten Jahren geändert hat, ist das Auftreten zahlreicher kostengünstiger drahtloser Technologien, unterstützt durch die weit verbreitete Anpassung von Smartphones und Tablets in jedem Haushalt. Das explosive Wachstum mobiler Geräte hat zur aktuellen Nachfrage nach IoT geführt.

Aufgrund der unbegrenzten Möglichkeiten im IoT-Geschäft haben sich eine große Zahl kleiner und mittelständischer Unternehmer auf den Goldrausch des IoT eingestiegen. Durch die Einführung offener Quellen- und IoT-Plattformen ist die Entwicklung von IoT-Systemen sowie deren großflächige Produktion zunehmend erschwinglich geworden. Hersteller bestehender elektronischer Produkte spüren Druck, ihre Geräte mit dem Internet oder einer mobilen App zu vernetzen.

Dieses Training ist eine Technologie- und Business-Bewertung einer aufstrebenden Industrie, damit IoT-Enthusiasten/Unternehmer die Grundlagen der IoT-Technologie und -Geschäfte verstehen können.

Kursziel

Das Hauptziel des Kurses ist es, neuere technologische Optionen, Plattformen und Fallstudien zur Implementierung von IoT in Heim- und Stadtautomatisierung (Smart Homes und Cities), Industrial Internet, Gesundheitswesen, Regierungen, Mobilfunk und anderen Bereichen einzuführen.

Einführung in alle Elemente des IoT – Maschinenbau, Elektronik-/Sensorplattform, drahtlose und kabelgebundene Protokolle, Mobile- zu-Elektronikintegration, Mobile- zu-Unternehmensintegration, Datenanalyse und Totalsteuerungsebene.

M2M-drahtlose Protokolle für IoT – WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Wann und wo welches verwendet wird?

Mobile/Desktop/Web-App – zur Registrierung, Datenerfassung und Steuerung – verfügbare M2M-Datenerfassungsplattformen für IoT – Xively, Omega und NovoTech usw.

Sicherheitsfragen und -lösungen für IoT

Open-Source-/Kommerzielle Elektronikplattformen für IoT – Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC usw.

Open-Source-/Kommerzielle Unternehmens-Cloud-Plattformen – AWS-IoT Apps, Azure-IOT, Watson-IOT Cloud sowie andere kleinere IoT-Clouds

Studien zur Technologie und Business einiger gängiger IoT-Geräte wie Heimautomatisierung, Rauchmelder, Fahrzeuge, Militär, Hausgesundheit usw.

Internet of Things (IoT) ist eine Netzwerkinfrastruktur, die physische Objekte und Softwareanwendungen drahtlos miteinander verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten über Netzwerkkommunikation, Cloud Computing und Datenerfassung auszutauschen. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die aufgrund ihrer klaren Syntax und der großen Community-Unterstützung für das IoT empfohlen wird.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man IoT-Lösungen mit Python programmiert.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen der IoT-Architektur zu verstehen
• die Grundlagen der Verwendung von Raspberry Pi zu erlernen
• Installation und Konfiguration von Python auf Raspberry Pi
• die Vorteile der Verwendung von Python bei der Programmierung von IoT-Systemen kennenlernen
• ein IoT-System mit Python und Raspberry Pi zu erstellen, zu testen, zu implementieren und Fehler zu beheben

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Machine-to-Machine (M2M) bezeichnet die direkte automatisierte Kommunikation zwischen vernetzten mechanischen oder elektronischen Geräten.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Österreich lernen die Teilnehmer die verschiedenen Aspekte von NB-IoT (auch bekannt als LTE Cat NB1) kennen, während sie eine auf NB-IoT basierende Beispielanwendung entwickeln und einsetzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die verschiedenen Komponenten von NB-IoT zu identifizieren und zu verstehen, wie sie zusammen ein Ökosystem bilden.
• die in NB-IoT-Geräte eingebauten Sicherheitsfunktionen zu verstehen und zu erklären.
• eine einfache Anwendung zur Verfolgung von NB-IoT-Geräten zu entwickeln.

Raspberry Pi ist ein sehr kleiner, Einplatinencomputer.

In dieser von einem Trainer geleiteten, live Trainingssitzung lernen die Teilnehmer, wie sie Raspberry Pi einrichten und programmieren können, um es als interaktives und leistungsstarkes eingebettetes System zu nutzen.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung) für maximale Entwicklungsproduktivität einzurichten
• Raspberry Pi programmieren, um Geräte wie Bewegungsmelder, Alarmsysteme, Webserver und Drucker zu steuern.
• Die Architektur von Raspberry Pi zu verstehen, einschließlich Eingänge und Anschlussstellen für Zusatzgeräte.
• Die verschiedenen Optionen in Programmiersprachen und Betriebssystemen zu verstehen
• Raspberry Pi testen, debuggen und in den Einsatz bringen, um reale Probleme zu lösen

Zielgruppe

• Entwickler
• Hardware-/Software-Techniker
• Fachleute aus allen Branchen
• Hobbyisten

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Arbeit

Hinweis

• Raspberry Pi unterstützt verschiedene Betriebssysteme und Programmiersprachen. In diesem Kurs wird das Linux-basierte Raspbian als Betriebssystem und Python als Programmiersprache verwendet. Für eine spezifische Einrichtung kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.
• Die Teilnehmer sind dafür verantwortlich, die Raspberry Pi-Hardware und Komponenten zu kaufen.

Diese Live-Schulung mit Trainer führt in die Software, die Hardware und den schrittweisen Prozess ein, der erforderlich ist, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen. Gesichtserkennung ist auch bekannt als Face Recognition.

Die in diesem Kurs verwendete Hardware umfasst einen Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional), etc. Die Teilnehmer sind für die Beschaffung dieser Komponenten selbst verantwortlich. Die verwendete Software umfasst OpenCV, Linux, Python, etc.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Linux, OpenCV und andere Softwareprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi zu installieren.
• OpenCV für die Erfassung und Erkennung von Gesichtsbildern zu konfigurieren.
• die verschiedenen Optionen für die Verpackung eines Rasberry Pi Systems für den Einsatz in realen Umgebungen zu verstehen.
• Anpassung des Systems für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung, etc.

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Andere Hardware- und Softwareoptionen sind: Arduino, OpenFace, Windows, usw. Wenn Sie eine dieser Optionen nutzen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

ThingsBoard ist eine Open-Source-IoT-Plattform, die Geräteverwaltung, Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung für Ihre IoT-Lösung bietet.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ThingsBoard in ihre IoT-Lösungen integrieren können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installation und Konfiguration von ThingsBoard
• die Grundlagen der Funktionen und Architektur von ThingsBoard zu verstehen
• IoT-Anwendungen mit ThingsBoard erstellen
• Integration von ThingsBoard mit Kafka für das Routing von Telemetriedaten
• Integration von ThingsBoard mit Apache Spark zur Datenaggregation von mehreren Geräten

Zielgruppe

• Software-Ingenieure
• Hardware-Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.