Kaa IoT 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.

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 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.

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan bir ağ altyapısıdır ve bunların ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla birbirleriyle iletişim kurmasına ve veri alışverişinde bulunmasına olanak tanır. C, yaygınlığı ve düşük seviyeli programlama avantajları nedeniyle IoT için önerilen genel amaçlı bir programlama dilidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, C ile IoT çözümlerini nasıl programlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• C ile IoT sistemlerini programlamak için NetBeans'ü kurmak ve yapılandırmak
• IoT mimarisinin temellerini anlamak
• C'nin IoT sistemlerini programlamada kullanılmasının avantajlarını öğrenmek
• C kullanarak bir IoT sistemi oluşturmak, test etmek, dağıtmak ve sorun gidermek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan bir ağ altyapısıdır ve bunların ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla birbirleriyle iletişim kurmasına ve veri alışverişinde bulunmasına olanak tanır. Java, "bir kez yaz, her yerde çalıştır" özelliğiyle bilinen genel amaçlı bir programlama dilidir. Java, taşınabilirliği ve verimliliği nedeniyle IoT için önerilir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Java ile IoT çözümleri programlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT sistemlerini Java ile programlamak için araçları ve çerçeveleri (Eclipse Open IoT Stack) kurmak ve yapılandırmak
• IoT mimarisinin temellerini anlamak
• Java için Eclipse Open IoT Stack'i kullanarak bir IoT çözümündeki cihazları bağlamak ve yönetmek
• Java kullanarak bir IoT sistemi oluşturmak, test etmek ve dağıtmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapınız.

Bağlı cihazlar birçok işi değiştirmekte olup, güç sektörünün de bir istisna olmadığı ortaya çıkmaktadır. Güç şirketleri IoT'nin gelişmesinden kaynaklanan dört ana zorlukla karşı karşıyadır:

1. Makineler, Kontroller, HMI ve SCADA sistemleri, daha fazla analiz ve derinlemesine bakış sağlayacak şekilde bulut bağlantılı hale getirilmektedir. Ancak kritik varlıklar için izolasyon politikası sebebiyle, bu yeni IoT özellikleri makina/kontrolcü tedarikçileri tarafından güç şirketleri tarafından kullanılamamaktadır.
2. Güneş ve rüzgar enerjisi mikrogridlerinin maliyetinin sürekli azalması, güç üretimi gelirini düşürmeye başlayacağı için, şirketlerin bu kaybedilen geliri enerji yönetimi hizmetleri, enerji depolama hizmeti, EV şarjı için grid hizmeti, ev ve mikrogrid arasındaki P2P enerji ticareti gibi yeni gelir alanlarını agresif bir şekilde kovalaması gerekmektedir. Tüm bunlar akıllı ölçüm, akıllı grid ve DLT (Dağıtık Ledger Teknolojisi) gibi teknolojiler sayesinde mümkün olmaktadır. Ayrıca, enerji şirketleri akıllı şehir hizmetlerinin bazılarını şehir yetkililere sunmayı da araştırmaktadır.
3. Barajlar gibi kritik altyapiler için, ICOLD (Büyük Barajlar Uluslararası Komitesi) barajların yapısal sağlık izlenmesinin anlık olarak gerçekleştirileceğini ve barajın çökmesi veya kayan kayaların düşmesi durumunda etkilenebilecek kişilerin yeniden yerleştirilmesi için önceden bilgilendirilmesini talep etmektedir.
4. Yeni bir gelir alanı olarak park alanlarında EV şarjı - IoT'nin akıllı şarj ve akıllı parklamayı nasıl kolaylaştırdığı da ortaya çıkmaktadır.

Son üç yıl boyunca, Microsoft, Google ve Amazon gibi büyük firmaların liderliğinde IoT mühendisliği çok fazla değişime uğramıştır. Bu dev firmlar, daha yönetilebilir ve güvenli olan IoT platformları geliştirmek için milyarlarca dolar yatırım yapmıştır. Ayrıca, pratik bir IoT uygulamasının tek yolu olarak hem araştırma hem de dağıtımta hız kazanmış olan IoT edge, 5G'nin IoT işini dönüştürme söz konusu olduğundan, bu durum IoT'da yeni araştırmaların finansmanında bir önceden görülmemiş geniş kitleye yol açmıştır. Bu nedenle, herhangi bir uygulayıcı mühendis için şu anda büyük oyuncuların (AWS, Google ve özellikle Microsoft) geliştirdiği IoT platformlarını anlamak mutlaka gereklidir.

Ancak, yukarıda bahsedilen hiçbir platform da ölçeklenebilir bir IoT için kapsamlı veya tamamen kapsayan bir çözüm sunmamaktadır. Sadece milyonlarca eve akıllı ölçüm sistemi dağıtmak için, akıllı ölçüm cihazını, radyo ağlarını, IoT yönetim teknolojisini ve birçok diğer güvenli hizmeti güvence altına almak için ek teknoloji gereklidir. Herhangi bir IoT dağıtımının stratejisi, fiyatı ve güvenlik seviyesi optimal ve kabul edilebilir olmalıdır. Bu kadar çok disiplinler arası bilgiye sahip olmanın neredeyse herhangi bir şirket için tüm bu gereksinimleri karşılayacak bir ekibin oluşturulmasını zorlaştırması doğaldır.

Bu kurs, temel karar vericileri, geliştirici ve güvenlik uzmanlarını IoT'nin gelecek nesil güç sektörü işine nasıl uygulanabileceği konusundaki zorlukları, riskleri ve pratik yolları eğitmeye yönelik bir girişimdir.

Ölçeklenebilir dağıtımla beraber, binlerce sensör ve bağlantı için IoT hizmetlerini yönetme, ölçeklenebilir IoT'nin inşası kadar büyük zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Bu alan, resmi olarak yönetilen IoT hizmetleri olarak bilinen ve ölçeklenebilir IoT'nin zorluklarının inşa etmelerinden çok daha büyük olduğu bir mühendislik araştırma konusudur. Bunun yanı sıra, üst düzey yazılım/paket güncelleme güvenliği, sensör ve sistemlerin kalibrasyonunu yönetme, herhangi bir bağlantı sorununun otomatik teşhisi, API hatalarının kök nedeninin belirlenmesi, dağıtık sistemin donanımı ve hizmet sağlamlığını izleme gibi konuları içerir.

Kurs Hedefleri

Kursun ana amacı, güç şirketlerinde IoT uygulamalarının (Akıllı Ölçüm, Akıllı Araba, SHM (Yapısal Sağlık İzleme), Güç Kalitesi Tanısı ve Akıllı Sözleşmeler) teknolojik seçenekleri, platformları ve örneklemelerini tanıtmaktır. IoT'nin mekanik, elektronik/sensör platformu, kablosuz ve kablolu protokoller, mobil-elektronik entegrasyon, mobil-kurumsal entegrasyon, veri analizi ve kontrol uygulamaları gibi tüm unsurların temel tanıtımı.

1. IoT Teknoloji Katmanları: Cihazlar, Geçitler, Edge, Edge Cloud, Kamu Cloud, IoT Veritabanları, Web ve Mobil Uygulamalar için IoT, Merkezileştirilmiş vs Dağıtık IoT
2. İş için IoT ekosistemi, üçüncü taraf cihaz yönetimi, tüm IoT ekosistemini risk yönetimi
3. M2M Kablosuz Protokoller - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Hangisinin ne zaman ve nerede kullanılması gerektiği
4. IoT Geçitlerinin Temelleri - Riskler, Yönetimi ve Ekosistemi
5. Mobil/Masaüstü/Web uygulamaları - kayıt, veri toplama ve kontrol - IoT için mevcut M2M veri toplama platformu - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. IoT Güvenlik Sorunları ve Çözümleri - Tüm teknoloji katmanlarının güvenliğinin gözden geçirilmesi
7. Kurumsal IoT platformları gibi Microsoft Azure IoT suits, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Akıllı Ölçüm, Açık Akıllı Grid Protokolleri (OSGP), ANSI C 2.18 Protokolleri, NIST HAN (Ev Alanı Ağı) Standartları, Home Plug Powerline Alliance, Akıllı Ölçüm Güvenlik Standartı - IEC 62056
9. Akıllı Sözleşme, P2P işlemi ve akıllı araç şarjı için dağıtık ledger teknolojisi (DLT) gibi Blockchain, HyperLedger ve DAG (Doğrudan Dairesel Graf)
10. Kritik altyapılar için IoT - Baraj, Transformatör, Alt İstasyon, Yüksek Gerilim Kablosu

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT süreçlerini otomatikleştirmek ve n8n kullanarak yenilikçi çözümler oluşturmak isteyen ileri düzey IoT geliştiricilerine ve akıllı ev meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT iş akışı otomasyonu için n8n'i kurmak ve yapılandırmak.
• n8n düğümleri ve konektörleri kullanarak IoT cihazlarını ve platformlarını entegre etmek.
• IoT görevlerini ve süreçlerini otomatikleştirmek için özel iş akışları uygulamak.
• n8n iş akışları içinde MQTT ve REST API'leri gibi IoT protokollerini kullanmak.
• IoT otomasyon iş akışlarını izlemek, sorun gidermek ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Türkiye'da Nginx'ın performansını en üst düzeye çıkarmayı öğreneceklerdir. Nginx'ı çeşitli HTTP / TCP trafiğini işlemek üzere kurma, yapılandırma, izleme ve sorun giderme konuları ele alınacaktır. Kapsanan konular arasında Nginx'ın en önemli parametrelerinin, işletim sisteminin ve sanal makinenin yapılandırılması, Nginx'dan maksimum değer elde etmek yer almaktadır.

Bu eğitimin amacı, Akıllı çözümlerin (Nesnelerin İnterneti, Yapay Zeka, Blockchain, Sanal Gerçeklik, Metaverse) neler olduğunu – ve ne olmadığını – açıklamak ve bu teknolojik dünyaların avantaj ve dezavantajlarını göstermektir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), tahmine dayalı bakım, anomali tespiti ve akıllı sensör uygulamaları için TinyML'i uygulamak isteyen orta düzey IoT geliştiricileri, gömülü sistem mühendisleri ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'in temellerini ve IoT'deki uygulamalarını anlamak.
• IoT projeleri için TinyML geliştirme ortamını kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyicilerde ML modelleri geliştirmek ve dağıtmak.
• TinyML kullanarak tahmine dayalı bakım ve anomali tespiti uygulamak.
• TinyML modellerini verimli güç ve bellek kullanımı için optimize etmek.