Arduino ile IoT'ye Giriş Eğitimi

Eğitimin amacı, 5G ağı nedir ve akıllı teknolojiler üzerinde hangi etkisi olduğunun açıklanmasıdır. Hem teknolojik ilişkilerin (5G / IoT) avantajlarını hem de dezavantajlarını gösterecek ve ağın - baştan beri akıllı dünyaya adanmış - gelişim yönlerini size göstereceğiz.

6G, ultra-hızlı bağlantı, gelişmiş algılama ve entegre yapay zeka yetenekleri aracılığıyla IoT ekosistemlerini dönüştürmek için konumlandırılan bir sonraki nesil kablosuz iletişim standardıdır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), 6G teknolojilerinin ve IoT uygulamalarının ortaya çıkan kesişimini anlamak ve kullanmak isteyen ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu kursu tamamladıktan sonra, öğrenmekler şunları yapma kabiliyeti kazanacaklar:

• 6G'nin temel teknik kavramlarını açıklama.
• 6G'nin IoT cihaz iletişimini ve mimarisini nasıl şekillendireceği konusunda değerlendirme yapma.
• 6G destekli IoT kullanım senaryolarını farklı sektörlerde değerlendirmek.
• Mevcut IoT çözümlerine 6G yeteneklerini entegre etmek için stratejiler hazırlama.

Kursun Biçimi

• Kavram odaklı konferanslar ve uzman tartışmalarının birleşiminden oluşur.
• Ana mühendislik ilkelerini pekiştirmeye yönelik uygulamalı alıştırmalar.
• Rehberli bir ortamda vaka çalışması ve senaryo analizi.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluş teknoloji rota planınıza uyumlu özelleştirilmiş versiyonlar için lütfen bize ulaşın.

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 bilgi miktarında yaşanan artış, hükümet dahil birçok sektörde işin yürütülmesini dönüştürüyor. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaşların erişimi olan portalların hızla artan kullanımı nedeniyle hükümet veri üretim ve dijital arşivleme oranları yükselmekte. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlemi, depolama, güvenliği ve ortadan kaldırılması da daha karmaşık hale geliyor. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, organizasyonların yapılandırılmamış verilerinden faydalanmasını sağlıyor. Hükümet piyasası, bilginin stratejik bir varlık olduğunu anlayarak, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgiden en iyi şekilde yararlanabilmek için güvenlik, kullanım ve analizini sağlama ihtiyacı hissediyor. Hükümet liderleri veri odaklı organizasyonları geliştirmeye çalışırken, olaylar, kişiler, süreçler ve bilgi arasındaki bağımlılıkları korelasyonlayabilecek temelleri atmaya çalışıyorlar.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en ayırt edici teknolojilerin bir araya getirilmesinden ortaya çıkacak:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağları
• Büyük Veri ve analitik

Büyük Veri, hükümetin büyük hacimdeki verilere dayalı olarak daha iyi kararlar alabilmesine olanak tanıyan zekî endüstri çözümlerinden biridir. Bu veriler arasında ilgili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler bulunabilir.

Bunları başarabilmek için sadece büyük miktarda veri toplamanın yeterli olmadığına dikkat çekmek gerekir. “Bu Büyük Veri hacimlerini anlamlandırmak, farklı ve geniş bilgi akışlarından faydalı bilgileri ayıklamaya olanak tanıyan en son araçlara ve teknolojilere ihtiyaç vardır,” Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Ofisi'nin Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'da bir yazıda yazdılar.

Hükümet kurumlarının bu teknolojileri bulmalarına yardımcı olmak için Beyaz Saray 2012 yılında Ulusal Büyük Veri Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlatmıştır. Bu girişim, Büyük Veri patlamasını en iyi şekilde değerlendirmek ve bunu analiz etmek için gereken araçları içermekteydi.

Büyük Verinin sunduğu zorluklar, vaat ettiği umut kadar korkutucudur. Bilgileri verimli bir şekilde depolama, bütçelerin sıkı olduğu durumlarda her megabayt başına depolama maliyetini en aza indirme ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları zaman ve şekillerde erişebilmeleri için bilgileri kolay ulaşılabilir tutma, bu zorluklardan biridir. Büyük hacimdeki veriyi yedekleme, zorlukları artırmaktadır.

Veriyi etkili şekilde analiz etmek de başka bir büyük zorluktur. Birçok kurum, verinin dağlarını tarayıp daha verimli çalışmalarına yardımcı olacak trendleri tespit edebilecek ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk'in yakın zamanda gerçekleştirdiği bir araştırmaya göre, federal IT yöneticileri Büyük Verinin kurumların 500 milyon dolardan fazla tasarruf etmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor.)

Özel geliştirilmiş Büyük Veri araçları da kurumların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamak için kullanılabilir. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplama Veri Analizi Grubu, diğer kurumlara Piranha veri analizi sistemini sundu. Bu sistem, tıp araştırmacılarına dokular anevrizması felci öncesi belirteçler bulmada yardımcı oldu. Ayrıca daha sıradan görevler için de kullanılmaktadır, örneğin iş adaylarını istihdam yöneticileriyle eşleştirmek için özgeçmişleri tarıyor.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitimde, katılımcılar Arduino donanımı ve Arduino (C/C++) dilini kullanarak bir robot oluşturmaya öğrenirler.

Bu eğitimden sonra, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yazılım ve donanım bileşenleri içeren bir robotik sistemi inşa etme ve işletme
• Robotik teknolojilerde kullanılan temel kavramları anlama
• Motorlar, sensörler ve mikrodenetleyicileri bir robot haline getirme
• Bir robotun mekanik yapısını tasarlama

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Hobi Uygulayıcıları

Eğitimin Formatı

• Bölgesel anlatım, grup tartışması, alıştırmalar ve yoğun uygulama

Not

• Donanım setleri eğitmen tarafından eğitim öncesinde belirlenecektir, ancak aşağıda listelenen bileşenlerden oluşacak:
• Arduino kartı
• Motor kontrolörü
• Mesafe sensörü
• Bluetooth kölesi
• Prototip panosu ve kablolar
• USB kablosu
• Araç seti
• Katılımcılar kendi donanımlarını satın alması gerekecektir.
• 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.

Eklendi sistemler, daha büyük sistemler içinde özel görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış amaç-yönelik bilgisayar sistemleridir. IoT (Internet of Things), internet üzerinden iletişim kurarak ve veri değiştiren, sensörler ve yazılımlarla donatılmış fiziksel cihazların bir ağıdır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinde teknik profesyoneller için tasarlanmıştır ve C dilini ve mikrodenetleyici mimarilerini kullanarak eklendi sistemler ve IoT kavramlarını anlamayı ve uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Eklendi sistemlerin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Eklendi donanım etkileşim için C kodu yazma ve derleme.
• Zamanlayıcılar ve ADC'ler gibi mikrodenetleyici yan cihazlarıyla çalışmak.
• Eklendi sistemlerin IoT mimarilerine nasıl katkı sağladığını anlamak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitmin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize başvurun.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) güvenli bir IoT uygulaması kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT cihazlarını güvenli bir şekilde yönetmek için uygulamalar geliştirip dağıtmak.
• IoT cihazlarını güvenli bir şekilde Buluta entegre etmek.
• Bir IoT uygulamasını mevcut altyapıyla entegre etmek.

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.