Kaa IoT Eğitimi

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.

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.

Bu eğitmen-dirili, canlı eğitimde katılımcılar, bir Arduino tabanlı IoT sensör sistemi oluşturma sürecini adım adım öğrenerek IoT temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT prensiplerini, IoT bileşenleri ve iletişim tekniklerini anlamak.
• Farklı IoT sistemleri için kullanılabilen Arduino iletişim modüllerinin nasıl kullanılacağını öğrenmek.
• Arduino'yu kontrol etmek için mobil uygulamayı kullanma ve programlama yöntemlerini öğrendikten sonraArduino'yu kontrol etmek için bir mobil uygulamayı kullanmayı ve programlamayı öğrenmek.
• Wi-Fi modülü kullanarak Arduino'yı başka bir cihazla bağlamak.
• Kendi IoT Sensör Sistemlerini oluşturmak ve dağıtmak.

Diğer teknolojilere göre, IoT neredeyse tüm mühendislik dalını -Mekanik, Elektronik, Firmeware, Middleware, Bulut, Analitik ve Mobil- kapsayan çok daha karmaşık bir teknolojidir. Her mühendislik katmanı için ekonomi, standartlar, düzenlemeler ve sanatın gelişen durumu gibi yönleri vardır. Bu, tüm bu kritik IoT Mühendisliği yönlerini kapsamaya çalışan ilk derslerden biridir.

Özet

Internet of Things (IoT) konusunda güncel teknoloji durumunu kapsayan ileri seviye bir eğitim programı.

Birden fazla teknoloji alanını kapsayıp, IoT sistemlerinin ve bileşenlerinin farkındalığını geliştirecek, işlere ve kuruluşlara nasıl yardımcı olabileceğini anlatır.

Farklı endüstri alanları, örneğin Endüstriyel IoT, Akıllı Şehirler, Perakende, Seyahat & Ulaştırma ve bağlı cihazlar ile ilgili kullanımlar etrafında, model IoT uygulamalarının canlı demolarını gösterir.

Hedef Kitle

Kuruluşları içindeki iş ve operasyon süreçlerinden sorumlu yöneticiler ve sistemlerini ve süreçlerini daha verimli hale getirmek için IoT'ü nasıl kullanacaklarını öğrenmek isteyen kişiler.

Yeni girişimler kurmak ve IoT teknolojisi landskapını daha iyi anlamak, etkili bir şekilde nasıl kullanılacağını görmek isteyen girişimciler ve yatırımcılar.

Internet of Things (IoT) veya IoT piyasa değerinin tahminleri kocaman olabilir. Zira, IoT'ün tanımı, cihazlar, sensörler ve hesaplama gücü ile entegre ve yayılmış bir katmanın, tüketici, iş-tişareti-iş ve hükümet endüstrilerini kapsadığından dolayı, IoT artan sayıda bağlantıları oluşturacaktır: bugünkü 1.9 milyar cihazdan 2018'e kadar 9 milyara. O yıl, akıllı telefonlar, akıllı televizyonlar, tabletler, giyilebilir bilgisayarlar ve PC'lerin toplamına yaklaşık olarak eşit olacaktır.

Tüketici alanında, birçok ürün ve hizmet zaten IoT'a geçmiştir: mutfak ve ev aletleri, park yeri bulma, RFID, ışıklandırma ve ısıtma ürünlerini ve Endüstriyel İnternet'deki bir dizi uygulama.

Bununla birlikte, IoT'un temel teknolojileri yeni değildir. M2M iletişimi Internet'in doğuşundan beri mevcuttur. Ancak son birkaç yıl içinde değişen şey, ucuz kablosuz teknolojilere eklenen ve her evde akıllı telefonlar ve tabletlerin yaygın benimsenmesidir. Mobil cihazların patlaması, IoT'ün mevcut talebinin oluşmasına yol açmıştır.

IoT işinde sınırsız fırsatlar nedeniyle, birçok küçük ve orta ölçekli girişimciler IoT altın kaçırmaya atlamıştır. Ayrıca açık kaynaklı elektronik ve IoT platformunun ortaya çıkması, IoT sisteminin geliştirilme maliyetini ve daha sonra bu sistemin önemli üretimini yönetmeyi giderek daha uygun hale getirmiştir. Mevcut elektronik ürün sahipleri cihazlarının Internet veya Mobil uygulamalarla entegre edilmesi konusunda baskıya maruz kalmaktadır.

Bu eğitim, yeni bir endüstri teknolojisi ve işin gözden geçirilmesine yöneliktir, böylece IoT tutkunları/girişimciler temel IoT teknolojisi ve işini öğrenebilirler.

Kurs Amacı

Kursun ana amacı, ev & şehir otomasyonu (akıllı evler ve şehirler), Endüstriyel İnternet, sağlık, hükümet, mobil hücreli ve diğer alanlarda IoT uygulamalarının teknolojik seçenekleri, platformları ve örneklemelerini tanıtmaktır.

IoT'in tüm unsurlarının temel tanıtımı-Mekanik, Elektronik/sensör platformu, Kablosuz ve kabli protokoller, Mobil-Elektronik entegrasyonu, Mobil-kurumsal entegrasyon, Veri-analiz ve Toplam kontrol düzlemi

IoT için M2M kablosuz protokolleri- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Hangisini ne zaman kullanmalıyım?

Mobil/Masaüstü/Web uygulaması- Kayıt, veri toplama ve kontrol için - 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 platform-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC vb

AWS-IoT uygulamaları, Azure -IOT, Watson-IOT bulutu ve diğer küçük IoT bulutları dahil olmak üzere açıkgaynağı/ticari kurumsal bulut platformları

Evin otomasyonu, duman alarmı, araçlar, askeri, ev sağlığı gibi yaygın bazı IoT cihazlarının işi ve teknolojisini incelemeler.

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.

Over the last three years, engineering in IoT has seen massive changes primarily driven by Microsoft, Google and Amazon. These large behemoths have invested billions of dollars to develop IoT platforms that are more easy to manage and secure some perimeters of data. Also IoT edge has gained a lot of momentum in both research and deployment as only means for practical IoT implementation. 5G is also promising to transform the business of IoT. This has led to an unprecedented large swath of new areas of research funding in IoT.

However large scale adaptation of IoT is slow due to security concerns at various levels. Securing Firmware and Gateways is far from ideal. One of the major issue is, disagreement among different large IoT vendors on the matter of security. Microsoft Azure, Amazon AWS have pushed forward with its own security standards. Where as NIST is placing a more comprehensive one. OWASP model of 10 layers of IoT security did some impact but overall failed to get much ground due to non-adoption from major IoT platform like Azure or Google.

Second large area of concern is security of Firmware. Primarily most of the Firmware are still vulnerable to any patching be it via OTA ( over the top ) or locally via a hardware port.

Course Objective

1. Give introduction of all the technology stacks, data model and vulnerability of IoT
2. Drawing the layers of vulnerability at each stack and between the stack
3. Vulnerability from vendors and third party devices
4. Learning about the NIST standard of IoT security

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.

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.

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.