Arduino ile IoT'ye Giriş Eğitimi

Bu eğitimin Türkiye'ta bir eğitimci tarafından yönetilen canlı bir kursu olup, katılımcılar Arduino'yu gelişmiş teknikler kullanarak programlamayı ve basit bir sensör uyarı sistemi oluşturma sürecini adım adım izleyerek öğrenecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Arduino'nun nasıl çalıştığını anlayacaklar.
• Arduino'nun temel bileşenleri ve işlevlerine derinlemesine bakacaklar.
• Arduino IDE kullanmadan Arduino'yu programlayabilecekler.

Bu eğitimin Türkiye’ta, eğitmen tarafından yönetilen canlı bir ortamda katılımcılar Arduino’yu gerçek dünya kullanımına uygun hale getirmeyi öğreneceklerdir. Örneğin, ışıkları, motorları ve hareket algılama sensörleri kontrol etmeyi öğreneceklerdir. Bu kurs, yazılım-simüle edilmiş donanımda değil (not), gerçek donanım bileşenlerinin kullanımını varsayar. 

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konularda uzmanlaşmış olacaklardır:

• Işıkları, motorları ve diğer cihazları kontrol etmek için Arduino’yu programlamak.
• Arduino mimarisini anlamak, eklenebilecek cihazlar için girdileri ve bağlayıcıları tanımak.
• Arduino’nun işlevselliğini genişletmek için LCD’ler, ivme ölçümçüleri, jiroskoplar ve GPS takipçileri gibi üçüncü taraf bileşenler eklemek.
• C’ten sürükle-bırak dillerine kadar programlama dillerindeki çeşitli seçenekleri anlamak.
• Arduino’yu gerçek dünya sorunlarını çözmek için test etmek, hata ayıklamak ve dağıtmak.

Teknolojilerdeki ilerlemeler ve artan bilgi miktarı, hükümet dahil birçok sektörde işin nasıl yapıldığı üzerinde bir dönüşüm sağlıyor. Mobil cihazlar ve uygulamaların, akıllı sensörler ve cihazların, bulut bilişim çözümlerinin ve vatandaş-açık portaların hızlı büyumesi nedeniyle hükümetin veri oluşturma ve dijital arşivleme oranları artıyor. Dijital bilgi genişledikçe ve daha karmaşık hale geldikçe, bilgi yönetimi, işleme, depolama, güvenlik ve ortadan kaldırma da daha karmaşık hale geliyor. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları kuruluşların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasını sağlıyor. Hükümet pazarı bir dönüm noktasında, bilginin stratejik varlık olduğunu ve hükümetin hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgileri korumayı, kullanmayı ve analiz etmeyi daha iyi hizmete ve görev gerekliliklerine ulaşmak için gerektiğini anlıyor. Hükümet liderleri veri odaklı kuruluşları başarıyla görevlere göre evolüsyonunu gerçekleştirmek için olaylar, insanlar, süreçler ve bilgi arasındaki bağımlılıkları korele etmek için temeli hazırlıyor.

Yüksek değerli hükümet çözümleri en tahrik edici teknolojilerin karışımından oluşacak:

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

Büyük Veri, zekice endüstri çözümlerinden biridir ve hükümetin büyük hacimdeki verilerin — ilişkili veya ilişkisiz, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış — analiziyle ortaya çıkan desenlere dayalı kararlar almasına yardımcı olur.

Bu başarıları elde etmek sadece büyük miktarda veri biriktirmekten çok daha fazlasını gerektirir. “Bu Büyük Veri hacimlerini anlamlandırmak, çeşitli ve geniş bilgi akışlarından faydalı bilgileri çıkarmaya yarayan en son araçlar ve teknolojilere ihtiyaç duyulur,” diye yazdı Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nin Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir gönderide.

Beyaz Saray, ajansların bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için 2012'de Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme İnisiyatifini kurarak önemli bir adım attı. İnisiyatif, Büyük Veri patlamasının en fazla faydasını çıkarmak ve bunu analiz etmek için gereken araçlar hakkında daha fazlasını yapmayı içeriyordu.

Büyük Veri'nin sunduğu zorluklar, vaat ettiği kadar teşvik edici olabilir. Bilgiyi etkin bir şekilde depolamak bu zorluklardan biridir. Her zaman bütçeler sıkı olduğu için ajanslar, depolamanın her megabaytının fiyatını en aza indirmek ve kullanıcıların istediğinizde ve ihtiyaç duyduklarında bilgilerine erişebilmeleri için verinin kolay erişilebilir olmasına özen göstermelidir. Büyük miktarlardaki veriyi yedekleme zorluğu daha da artırmaktadır.

Verileri etkin olarak analiz etmek başka büyük bir zordur. Birçok ajans, veri Dağları arasında trendleri tespit eden ve daha etkin operasyonlara yardımcı olabilecek ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk tarafından yapılan yakın bir araştırmaya göre federal IT yöneticileri Büyük Veri'nin ajansların 500 milyar dolardan fazla tasarruf etmesine yardımcı olduğunu düşünüyor.)

Özel geliştirilmiş Büyük Veri araçları da ajansların verisini analiz etme ihtiyacını karşılamalarına olanak tanıyor. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplamalı Veri Analitiği Grubu, Piranha veri analitiği sistemini diğer ajanslara sunuyor. Sistem, tıbbi araştırmacıların doktorları vuruşmadan önce aort anevrizmasının farkına varmalarına yardımcı olacak bir bağlantıyı bulmaya yardım etti. Ayrıca daha rutin görevler için de kullanılıyor, örneğin iş adaylarını işverenlerle eşleştirmek için özgeçmişleri sızmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Arduino donanımı ve Arduino (C/C++) dilini kullanarak bir robot nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hem yazılım hem de donanım bileşenlerini içeren robotik bir sistemi oluşturmak ve çalıştırmak
• Robotik teknolojilerde kullanılan temel kavramları anlamak
• Motorları, sensörleri ve mikrodenetleyicileri çalışan bir robota monte etmek
• Bir robotun mekanik yapısını tasarlamak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Hobi sahipleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Donanım kitleri eğitmen tarafından eğitimden önce belirlenecektir, ancak kabaca aşağıdaki bileşenleri içerecektir:

• Arduino kart
• Motor kontrolörü
• Mesafe sensörü
• Bluetooth slave
• Prototipleme kartı ve kablolar
• USB kablosu
• Araç kiti

• Katılımcıların kendi donanımlarını satın alması gerekmektedir.
• Bu eğitimi özelleştirmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

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.

Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

For manufacturing professional, most critical aspect is to understand the advancement in the area of Industrial Internet of things, which includes predictive and preventative maintenance, condition based monitoring of the machines, production optimization, energy optimization, supply-chain optimization and uptime of manufacturing utilities etc.

Summary

• An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things in Smart Factories.
• Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help manufacturing managerial professionals
• Live demo of model IIoT applications for smart factories

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective manufacturing organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

Duration 3 Days ( 8 hours / day)

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Industrial IoT, or IIoT for manufacturing has been widely in use since 2014 and since then a large number of IIoT innovations have taken place. This course will introduce all the important aspects of innovations in Industrial IoT area.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in smart factories for manufacturing sectors.

1. Studies of business and technology of some of the common IIoT platform like Siemens MindSphere and Azure IoT.
2. Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in addition to other minor IoT clouds
3. Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Security issues and security solutions for IIoT
5. Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –
6. M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : When and where to use which one?
7. Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan bir ağ altyapısıdır; bu sayede birbirleriyle iletişim kurabilir ve ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla veri alışverişinde bulunabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Raspberry Pi kullanarak bir IoT sensör sistemi oluşturarak IoT'nin temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT'nin ilkelerini, IoT bileşenleri ve iletişim teknikleri dahil olmak üzere anlayabilmek
• IoT uygulamaları için Raspberry Pi'i nasıl kuracaklarını öğrenmek
• Kendi IoT Sensör Sistemlerini oluşturup kullanıma sunabilmek

Hedef Kitle

• Hobi amaçlı kullanıcılar
• Donanım/yazılım mühendisleri ve teknisyenler
• Tüm sektörlerdeki teknik personel
• Yeni başlayan geliştiriciler

Kurs Formatı

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

Not

• Raspberry Pi çeşitli işletim sistemlerini ve programlama dillerini destekler. Bu kurs, işletim sistemi olarak Linux tabanlı Raspbian ve programlama dili olarak Python kullanacaktır. Belirli bir kurulum talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçiniz.
• Katılımcılar Raspberry Pi donanımını ve bileşenlerini satın almaktan sorumludur.

Machine-to-Machine (M2M), ağa bağlı mekanik veya elektronik cihazlar arasındaki doğrudan otomatik iletişimi ifade eder.

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.

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.