IoT (Internet of Things) ve Augmented Reality ile Başlangıç Eğitimi

Artırılmış Gerçeklik (AR) teknolojisi, dijital görüntülerin gerçek dünyadaki nesnelerle birleştirilmesini sağlar ve kullanıcının çevresiyle etkileşimini artırır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitimde, katılımcılar Artırılmış Gerçeklik (AR) teknolojilerinin temellerini ve ana AR ürünlerini öğreneceklerken AR mobil uygulamalar oluşturmayı adım adım gerçekleştirecekler.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AR mobil uygulamalar geliştirme
• Görüntü tanıma ve nesne takipini uygulama
• Coğrafi konumlandırma işlevselliğini kullanma
• AR içerik için ARAF formatını anlama

Hedef Kitle

• Girişimciler
• İçerik üreticileri, gazeteciler veya öğretmenler
• Web tasarımcıları
• Uygulama geliştiriciler

Eğitim Biçimi

• Konuşma, tartışma, alıştırmalar ve yoğun pratik içeren bir eğitim

artırılmış gerçeklik (AR), sanal bilgisayar üretimiyle oluşturulan öğeleri fiziksel gerçek dünyayı çevreleyerek kullanıcı deneyimini geliştirme teknolojisidir. AR'ın benimsenmesi, çeşitli endüstrilerde büyüme göstermektedir.

bu eğitmen yönlendirili ve canlı eğitimde, katılımcılar çeşitli iş ve endüstri uygulamaları için artırılmış gerçeklik Android uygulamaları oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimden sonra, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AR'ın temellerini anlama
• Vuforia ve Unity gibi AR uygulamaları oluşturmak için gerekli çerçeveleri ve araçları yüklemeyi ve yapılandırmayı öğrenme
• canlı gerçek dünyada bilgisayar üretimiyle oluşturulan verilerin üzerine eklenen bir AR Android uygulaması oluşturma
• Artırılmış Gerçeklik Android uygulamasını sorun giderme, test etme ve dağıtma

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Eğitimin Biçimi

• Bir kısmında ders, bir kısmında tartışma, alıştırmalar ve yoğun elden deneyim

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) mobil uygulamalar için ARCore'ü kullanarak artı realidad uygulamaları oluşturmak ve geliştirmek isteyen geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimde sanal içerik gerçek dünyaya entegre edilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• ARCore uygulamalarını geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurma.
• Mobil uygulamalar için gerçekçi sanal deneyimler oluşturmak üzere UX tasarım kılavuzlarını anlamak.
• AR uygulamalarının performansını test etmek için immersif simülasyonlar çalıştırma.
• ARCore özelliklerini optimize ederek mevcut mobil uygulamaları geliştirme.

Bu eğitmen rehberli canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç düzeyinde ve orta düzeyde geliştiriciler için tasarlanmıştır. Katılımcılar, ARToolKit'i kullanarak mobil, doğal özellik izlemesi, kalibrasyon ve dış sensörlerle entegrasyon dahil olmak üzere en son yetenekleriyle bir mobil AR uygulaması oluşturmayı öğrenecektir.

Teknolojideki ilerlemeler ve artan bilgi miktarı, hükümet dahil birçok sektörde işin nasıl yapıldığına dair bir dönüşüm yaratıyor. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaşlara yönelik portaların hızla artan sayısıyla birlikte hükümetin veri üretimi ve dijital arşivleme oranları da yükselmektedir. Dijital bilgi arttıkça ve karmaşıklaştıkça, bilginin yönetimi, işleme, depolama, güvenliği ve atılması daha da karmaşık hale gelmektedir. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, kuruluşların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasına yardımcı olmaktadır. Hükümet piyasası bir dönüm noktasında bulunuyor; bilginin stratejik varlık olduğunu anlıyor ve hükümetin hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgileri koruma, kullanılma ve analiz etme ihtiyacı olduğunu kavramaktadır. Hükümet liderleri, veri odaklı kuruluşlara evrimin başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesi için bu süreçlerin etkinlikleri arasında bağımlılıkları korelasyon kurmanın temelini oluşturuyor.

Yüksek değerli hükümet çözümleri en devruci teknolojilerin karışımından oluşturulacaktır:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağlama
• Büyük Veri ve analitikler

IDC, 2020 yılına kadar bilişim sektörünün $5 trilyonluk bir değere ulaşacağını, bu da bugünkü değerden yaklaşık $1.7 trilyon daha fazla olacağını ve sektörün büyümelerinin %80'inin bu üçüncü platform teknolojileri tarafından sürüleceğini öngörmektedir. Uzun vadede, bu teknolojiler artan dijital bilginin karmaşıklığıyla başa çıkma için ana araçlar olacak. Büyük Veri, zeka sektörü çözümlerinden biridir ve hükümetin büyük verimli analizler sonucunda ortaya çıkan desenlere dayalı kararlar alarak daha iyi kararlar verebilmesine olanak tanır — ilişkili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış.

Ancak bu başarıları gerçekleştirmek sadece büyük miktarda veri biriktirmekten ibaret değildir. “Büyük Veri hacimlerinin anlamını çıkarmak, geniş ve çeşitli bilgi akışlarından faydalı bilgi çıkarabilen keskin araçlar ve teknolojiler gerektirir,” Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nden Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir yazıda yazmışlardır.

Beyaz Saray, ajansların bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için 2012 yılında Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme İnisiyatifini kurarak adımlar attı. İnisiyatif, Büyük Verinin patlaması ve analiz için gerekli araçların en iyi şekilde kullanılması için daha fazla $200 milyon tahsis etti.

Büyük Veri'nin sunduğu zorluklar, vaatleri kadar korkutucudur. Verinin verimli bir şekilde depolanması bu zorluklardan biridir. Her zaman bütçeler sıkı olduğundan, ajansların depolama başına megabayt fiyatı en aza indirilmesi ve kullanıcıların istediğinizde ve ihtiyacınız olduğu şekilde erişebilmeleri için verinin kolay erişilebilir tutulması gerekmektedir. Büyük miktarda verinin yedeklenmesi zorluluğu da bu zorlukları artırır.

Verinin etkin bir şekilde analiz edilmesi de başka büyük bir zordur. Birçok ajans, veriler arasında trendleri belirleyerek daha etkili bir şekilde operasyonları çalıştırabileceklerini sağlayan ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk tarafından yapılan yakın bir araştırmaya göre, federal IT yöneticileri Büyük Verinin ajansların $500 milyondan fazla tasarruf ederek aynı zamanda görev nesnelerini yerine getirerek yardımcı olabileceğine inanmaktadır.)

Özel olarak geliştirilen Büyük Veri araçları da ajansların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamakta kullanılmaktadır. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarının Computational Data Analytics Grubu, diğer ajanslarla paylaşılacak olan Piranha veri analitik sistemi sunmaktadır. Bu sistem, tıbbi araştırmacıların doktorlara vuruşmeden önce aort anevrizmasına işaret edebilecek bir bağlantı bulmasına yardımcı olmuştur. Ayrıca daha rutin görevler için de kullanılmaktadır, örneğin özgeçmişleri iş verenlerle iş adayları arasında eşleştirmek gibi.

Bu eğitmen-dirili, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) geometri uzmanları, mimarlar ve mühendisler hedef gruplandırılmıştır. Katılımcıların Construct3D kullanarak uzamsal akıl yürütme becerilerini geliştirmeleri, karmaşık yapı tasarlama ve geometrik kavramları gerçek hayatta uygulamayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İleri düzey geometrik inşalar ve uygulamalarını kavramak.
• Uzamsal akıl yürütme ve 3B görselleştirme konusunda uzmanlaşmak.
• Artırılmış gerçeklikte karmaşık geometrik şekiller tasarlamak ve manipüle etmek.
• Uygulamalı pratiğe geomatrik tasarım ile artırılmış gerçekliğin tümüyle entegre edilmesi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta seviye IT profesyonelleri ve iş yöneticileri için düzenlenmiştir. IoT (Internet of Things) ve edge computing'in çeşitli endüstrilerde verimlilik, gerçek-zamanlı işlem ve yeniliğin sağlanması potansiyelini anlamak isteyenler hedef kitlesidir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• IoT ve edge computing ilkelerini ve dijital dönüşümdeki rolünü anlama.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve edge computing kullanım örneklerini belirleme.
• Edge ve bulut bilgi işlemi mimarileriyle dağıtım senaryolarını ayırt etme.
• Tahmine dayalı bakım ve gerçek-zamanlı karar verme için edge computing çözümleri uygulama.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, IoT uygulamalarını zeki veri işleme ve analiz yetenekleriyle geliştirmek isteyen orta düzeyli geliştiriciler, sistem mimarları ve sektör profesyonellerine yönelik olup, Edge AI'nin temel ilkelerini ve IoT'taki kullanım alanlarını anlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'nin temellerini ve bu teknolojinin IoT'teki kullanımını anlayacaklar.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecekler.
• IoT uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma uygulayabilecekler.
• Edge AI'yi çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecekler.
• IoT'ta Edge AI için etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Diğer teknolojilerin aksine, IoT, mekanik, Electronics, donanım yazılımı, orta yazılım, bulut, analitik ve mobil gibi neredeyse tüm temel mühendislik dallarını kapsayan çok daha karmaşıktır. Mühendislik katmanlarının her biri için ekonomi, standartlar, düzenlemeler ve en son gelişmeler söz konusudur. İlk kez, IoT Mühendisliğinin bu kritik yönlerinin tamamını kapsayan mütevazı bir kurs sunulmaktadır.

Özet

Nesnelerin İnterneti'ndeki en son gelişmelerin kapsamlı bir eğitim programı.

IoT sistemini ve bileşenlerini ve bunun işletmelere ve kuruluşlara nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için çeşitli teknoloji alanlarını kapsar.

Endüstriyel IoT, Akıllı Şehirler, Perakende, Seyahat ve Ulaşım gibi farklı sektörlerdeki pratik IoT uygulamalarını sergileyen canlı demolar ve bağlı cihazlar ve nesneler etrafındaki kullanım durumları.

Hedef Kitle

İşletmelerindeki iş ve operasyonel süreçlerden sorumlu yöneticiler ve sistemlerini ve süreçlerini daha verimli hale getirmek için IoT'nin nasıl kullanılabileceğini öğrenmek isteyenler.

Yeni girişimler kurmak isteyen ve IoT teknolojisi ortamını daha iyi anlamak ve bunu etkili bir şekilde nasıl kullanabileceklerini görmek isteyen girişimciler ve yatırımcılar.

Nesnelerin İnterneti veya IoT pazar değeri için yapılan tahminler çok büyüktür, çünkü tanımı gereği IoT, tüm tüketici, işletmeler arası ve devlet sektörlerini kapsayan entegre ve yaygın bir cihaz, sensör ve işlem gücü katmanıdır. IoT, artan sayıda bağlantıyı temsil edecek: bugün 1.9 milyar cihaz ve 2018'de 9 milyar. O yıl, akıllı telefonlar, akıllı TV'ler, tabletler, giyilebilir bilgisayarlar ve PC'lerin toplam sayısına yaklaşık olarak eşit olacaktır.

Tüketici alanında, mutfak ve ev aletleri, park etme, RFID, aydınlatma ve ısıtma ürünleri ve Endüstriyel İnternet'teki bir dizi uygulama dahil olmak üzere birçok ürün ve hizmet zaten IoT'ye geçmiştir.

Ancak, IoT'nin temel teknolojileri yeni değildir, çünkü M2M iletişimi İnternetin doğuşundan beri mevcuttur. Ancak son birkaç yılda değişen şey, her evde akıllı telefonların ve tabletlerin yaygın olarak benimsenmesiyle birlikte bir dizi ucuz kablosuz teknolojinin ortaya çıkmasıdır. Mobil cihazlardaki patlayıcı büyüme, mevcut IoT talebine yol açmıştır.

IoT işindeki sınırsız fırsatlar nedeniyle, çok sayıda küçük ve orta ölçekli girişimci bir IoT altın hücumuna katılmıştır. Ayrıca, açık kaynaklı elektronik ve IoT platformlarının ortaya çıkmasıyla, bir IoT sisteminin geliştirme maliyeti ve büyük ölçekli üretimini yönetmek giderek daha uygun fiyatlı hale gelmektedir. Mevcut elektronik ürün sahipleri, cihazlarını İnternet veya bir mobil uygulamayla entegre etmek için baskı görmektedir.

Bu eğitim, gelişmekte olan bir endüstrinin teknoloji ve iş incelemesi için tasarlanmıştır, böylece IoT meraklıları/girişimcileri IoT teknolojisinin ve işinin temellerini kavrayabilir.

Kurs Hedefi

Kursun temel amacı, ev ve şehir otomasyonu (akıllı evler ve şehirler), Endüstriyel İnternet, sağlık, Govt., Mobil Hücresel ve diğer alanlardaki IoT uygulamalarının ortaya çıkan teknolojik seçeneklerini, platformlarını ve vaka çalışmalarını tanıtmak.

IoT'nin tüm unsurlarının temel tanıtımı-Mekanik, Electronics/sensör platformu, Kablosuz ve kablolu protokoller, Mobil-Electronics entegrasyonu, Mobil-kurumsal entegrasyonu, Veri analitiği ve Toplam kontrol düzlemi

IoT için M2M Kablosuz protokolleri- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Hangisini ne zaman ve nerede kullanmalısınız?

Kayıt, veri toplama ve kontrol için Mobil/Masaüstü/Web uygulaması- IoT için mevcut M2M veri toplama platformu-Xively, Omega ve NovoTech vb.

IoT için güvenlik sorunları ve güvenlik çözümleri

IoT için açık kaynaklı/ticari elektronik platformu-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC vb.

AWS-IoT uygulamaları, Azure -IOT, Watson-IOT bulutu ve diğer küçük IoT bulutları için açık kaynaklı/ticari kurumsal bulut platformu

Ev otomasyonu, duman alarmı, araçlar, askeri, ev sağlığı vb. gibi bazı yaygın IoT cihazlarının iş ve teknolojisi üzerine çalışmalar.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar NB-IoT’ün (aynı zamanda LTE Cat NB1 olarak da bilinir) çeşitli yönlerini, bir örnek NB-IoT tabanlı uygulama geliştirip dağıtırken öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NB-IoT’ün farklı bileşenlerini ve bir ekosistem oluşturmak için nasıl bir araya geldiklerini tanımlayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarına yerleşik güvenlik özelliklerini anlayıp açıklayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarını izlemek için basit bir uygulama geliştirebileceklerdir.

This is a general introduction to AR, and can be followed by a more in-depth and focused 2 day course.

ThingsBoard, açık kaynaklı bir IoT platformudur ve IoT çözümleriniz için cihaz yönetimi, veri toplama, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar ThingsBoard'i kendi IoT çözümlerine nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• ThingsBoard'i kurma ve yapılandırma
• ThingsBoard'in temel özelliklerini ve mimarisini anlama
• ThingsBoard ile IoT uygulamaları geliştirme
• Telemetri cihaz verilerinin yönlendirilmesi için ThingsBoard'i Kafka ile entegre etme
• Birden fazla cihazdan veri toplamak için ThingsBoard'i Apache Spark ile entegre etme

Hedef Kitle

• Yazılım mühendisleri
• Donanım mühendisleri
• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyli otomasyon mühendislerine yönelik olarak düzenlenmiştir. Katılımcılar, sanayi otomasyonu bağlamında VR ve AR teknolojilerini kullanarak VR/AR çözümleri tasarlama, geliştirme ve uygulama becerilerini kazanmayı hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• VR ve AR teknolojilerinin temellerini anlama.
• VR/AR'nin sanayi otomasyonundaki uygulamalarını keşfetme.
• VR/AR araçları ve yazılımları ile pratik deneyim kazanma.
• Otomasyon projeleri için VR/AR çözümleri tasarlama ve geliştirme.
• Var olan otomasyon sistemleriyle VR/AR teknolojilerini entegre etme.