Kaa IoT Schulung

Das Ziel der Schulung ist es zu erklären, was das 5G-Netzwerk ist und welchen Einfluss es auf intelligente Technologien hat. Ich möchte Ihnen sowohl die Vorteile als auch die Nachteile dieser technologischen Beziehungen (5G / IoT) zeigen und Ihnen die Entwicklungsrichtungen des Netzes vorstellen, das von Anfang an für die intelligente Welt konzipiert wurde.

6G ist die nächste Generation der drahtlosen Kommunikationsstandards, die darauf abzielt, IoT-Ökosysteme durch ultrahochgeschwindige Verbindungen, fortschrittliche Sensoren und integrierte KI-Fähigkeiten zu transformieren.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die das aufkommende Zusammenspiel von 6G-Technologien und IoT-Anwendungen verstehen und nutzen möchten.

Durch den Abschluss dieses Kurses erlangen die Lernenden die Fähigkeit, zu:

• Die grundlegenden technischen Konzepte hinter 6G zu erklären.
• Zu bewerten, wie 6G die Kommunikation und Architektur von IoT-Geräten verändern wird.
• 6G-gestützte IoT-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zu evaluieren.
• Strategien zur Integration von 6G-Fähigkeiten in bestehende IoT-Lösungen zu entwickeln.

Kursformat

• Konzeptorientierte Vorlesungen in Kombination mit Expertendiskussionen.
• Anwendungsübungen, die darauf abzielen, wichtige Ingenieurprinzipien zu verfestigen.
• Fallbeispielforschung und Szenarioanalyse in einer geleiteten Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Versionen dieser Schulung, die auf den Technologi roadmap Ihrer Organisation ausgerichtet sind, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Tauchen Sie tiefer in die innovative Welt des Edge Computings ein mit diesem fortgeschrittenen Kurs. Erforschen Sie fortschrittliche Architekturen und bewältigen Sie Integrationshürden, um das volle Potenzial des Edge Computings in verschiedenen Geschäftsumgebungen zu nutzen. Erhalten Sie Expertise in neuesten Werkzeugen und Methodiken, um Edge Computing Lösungen bereitzustellen, zu verwalten und zu optimieren, die spezifischen Branchenbedürfnissen gerecht werden.

Fortschritte in der Technologie und die steigende Menge an Informationen verändern zunehmend, wie Geschäftstätigkeit in vielen Branchen, einschließlich der Regierung, durchgeführt wird. Die Datenerstellung und -archivierung von Regierungsbehörden nimmt aufgrund des explosionsartigen Wachstums von Mobilgeräten und -anwendungen, Smart Sensoren und Geräten, Cloud Computing-Lösungen sowie Bürger-orientierten Portalen zu. Während die digitale Information zunimmt und komplexer wird, werden auch Informationsmanagement, Verarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Ablaufverwaltung komplexer. Neue Tools zur Erfassung, Suche, Entdeckung und Analyse helfen Organisationen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Regierungsmarkt steht an einem Wendepunkt und erkennt, dass Informationen ein strategisches Asset sind. Regierungseinheiten müssen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Informationen schützen, nutzen und analysieren, um besser den Bürgern zu dienen und ihre Aufgaben zu erfüllen. Während Führungskräfte in der Regierung darum bemüht sind, datengetriebene Organisationen aufzubauen, legen sie die Grundlagen, um Abhängigkeiten zwischen Ereignissen, Personen, Prozessen und Informationen zu korrelieren.

Hochwertige Regierungslösungen werden durch eine Kombination der disruptivsten Technologien entstehen:

• Mobilgeräte und -anwendungen
• Cloud-Dienste
• Soziale Business-Technologien und Netzwerke
• Big Data und Analyse

Big Data ist eine der intelligenten Branchenlösungen, die es Regierungen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie auf Muster zurückgreifen, die durch die Analyse großer Mengen an Daten – verbunden oder unverbunden, strukturiert oder unstrukturiert – erkannt werden.

Die Umsetzung dieser Leistungen erfordert jedoch weit mehr als nur das Sammeln riesiger Datenmengen. "Das Verstehen dieser großen Datenmengen erfordert innovative Tools und Technologien, die in der Lage sind, nützliches Wissen aus umfangreichen und vielfältigen Informationsströmen zu extrahieren", schrieben Tom Kalil und Fen Zhao vom Weißen Haus Office of Science and Technology Policy in einem Beitrag auf dem OSTP-Blog.

Das Weiße Haus machte einen Schritt, um den Behörden bei der Suche nach diesen Technologien zu helfen, als es 2012 die National Big Data Research and Development Initiative ins Leben rief. Die Initiative schloss mehr als 200 Millionen US-Dollar ein, um von dem Boom an Big Data und den dafür erforderlichen Analysetools optimalen Nutzen zu ziehen.

Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast genauso bedeutsam wie seine vielversprechenden Aussichten. Eine effiziente Datenspeicherung ist eine dieser Herausforderungen. Budgets sind wie immer knapp, daher müssen Behörden den Speicherpreis pro Megabyte minimieren und die Daten leicht zugänglich halten, damit Benutzer sie erhalten können, wann und wie sie es benötigen. Das Sichern riesiger Datenmengen vergrößert die Herausforderung.

Die effektive Analyse der Daten ist eine weitere wichtige Herausforderung. Viele Behörden setzen kommerzielle Tools ein, die es ihnen ermöglichen, sich durch Berge von Daten zu wühlen und Trends zu erkennen, die ihnen helfen, effizienter zu operieren. (Eine kürzliche Studie von MeriTalk ergab, dass federale IT-Manager der Meinung sind, Big Data könne Behörden mehr als 500 Milliarden US-Dollar sparen und dabei den Erreichung der Aufgabenziele unterstützen.).

Eigens entwickelte Big Data Tools ermöglichen es auch Behörden, ihre Daten zu analysieren. Zum Beispiel macht die Computational Data Analytics Group des Oak Ridge National Laboratory ihr Piranha-Datenaufbereitungs-System anderen Behörden zur Verfügung. Das System hat Medizinforschern geholfen, einen Zusammenhang zu finden, der Ärzte vor aortenaneurysmen warnen kann, bevor sie auftreten. Es wird auch für alltägliche Aufgaben wie die Durchsicht von Lebensläufen eingesetzt, um Bewerber mit Personalverantwortlichen zu verbinden.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Trainingseinheit in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Professionals und Geschäftsführer, die das Potenzial von IoT und Edge Computing zur Verbesserung der Effizienz, der Echtzeitverarbeitung und der Innovation in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von IoT und Edge Computing sowie ihre Rolle bei der digitalen Transformation zu verstehen.
• Anwendungsfälle für IoT und Edge Computing in den Bereichen Fertigung, Logistik und Energie zu identifizieren.
• Die Unterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing-Architekturen und -Bereitstellungsszenarien zu erkennen.
• Edge Computing-Lösungen für prädiktive Wartung und Echtzeit-Entscheidungsfindung umzusetzen.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieser von einem Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenprofis, die Edge AI nutzen möchten, um IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungsfähigkeiten und -analysen zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendung in IoT zu verstehen.
• Umgebungen für Edge AI bei IoT-Geräten einzurichten und konfigurieren.
• AI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und bereitstellen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und Plattformen integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices in Edge AI für IoT ansprechen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager und Entwickler, die mit Edge Computing die Datenverwaltung dezentralisieren möchten, um eine schnellere Leistung zu erzielen, indem sie intelligente Geräte im Quellnetz nutzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte und Vorteile von Edge Computing zu verstehen.
• Anwendungsfälle und Beispiele zu identifizieren, in denen Edge Computing eingesetzt werden kann.
• Entwurf und Aufbau von Edge Computing-Lösungen für eine schnellere Datenverarbeitung und geringere Betriebskosten.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Eingebettete Systeme sind speziell entwickelte Computersysteme, die in größeren Systemen dedizierte Funktionen ausführen. IoT (Internet of Things) ist ein Netzwerk vernetzter physischer Geräte, die mit Sensoren und Software ausgestattet sind, um über das Internet Daten zu kommunizieren und auszutauschen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live- Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit Anfängerniveau, die eingebettete Systeme und IoT-Konzepte mithilfe von C und Mikrocontroller-Architekturen verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Komponenten eingebetteter Systeme zu verstehen.
• C-Code für die Interaktion mit eingebetteter Hardware zu schreiben und zu kompilieren.
• Mit Mikrocontroller-Peripheriegeräten wie Timer und ADCs (Analog-to-Digital Converters) zu arbeiten.
• Zu verstehen, wie eingebettete Systeme zur IoT-Architektur beitragen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anordnung vorzunehmen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die Federated Learning zur Optimierung von IoT- und Edge-Computing-Lösungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile von Federated Learning im IoT und Edge Computing zu verstehen.
• Implementierung von Federated Learning-Modellen auf IoT-Geräten zur dezentralen KI-Verarbeitung.
• Latenzzeiten zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit in Edge-Computing-Umgebungen zu verbessern.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Netzwerkbeschränkungen in IoT-Systemen angehen.

Internet of Things (IoT) ist eine Netzwerkinfrastruktur, die physische Objekte und Softwareanwendungen drahtlos miteinander verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten über Netzwerkkommunikation, Cloud Computing und Datenerfassung auszutauschen. C ist eine Allzweckprogrammiersprache, die aufgrund ihrer Allgegenwärtigkeit und der Vorteile der Low-Level-Programmierung für das IoT empfohlen wird.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man IoT-Lösungen mit C programmiert.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und Konfigurieren NetBeans zur Programmierung von IoT-Systemen mit C
• die Grundlagen der IoT-Architektur zu verstehen
• die Vorteile der Verwendung von C bei der Programmierung von IoT-Systemen kennenlernen
• ein IoT-System mit C zu erstellen, zu testen, einzusetzen und Fehler zu beheben

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Internet of Things (IoT) ist eine Netzwerkinfrastruktur, die physische Objekte und Softwareanwendungen drahtlos miteinander verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten über Netzwerkkommunikation, Cloud Computing und Datenerfassung auszutauschen. Java ist eine Allzwecksprache, die dafür bekannt ist, dass sie "einmal geschrieben und überall ausgeführt werden kann". Java wird aufgrund ihrer Portabilität und Effizienz für das IoT empfohlen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man IoT-Lösungen mit Java programmiert.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Tools und Frameworks (Eclipse Open IoT Stack) zur Programmierung von IoT-Systemen mit Java zu installieren und zu konfigurieren
• die Grundlagen der IoT-Architektur zu verstehen
• den Eclipse Open IoT Stack für Java nutzen, um Geräte in einer IoT-Lösung zu verbinden und zu verwalten
• Erstellen, Testen und Bereitstellen eines IoT-Systems mit Java

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Vernetzte Geräte stören viele Branchen, wobei die Energieversorgung keine Ausnahme darstellt. Energieversorgungsunternehmen sind vor vier Herausforderungen durch das Wachstum des IoT gestellt.

1. Maschinen, Steuerungen, HMIs und SCADA-Systeme werden zunehmend cloudbasiert von Anbietern angeboten, die mehr Analysen und Einblicke durch ihre Daten für vorhersagende und präventive Wartung versprechen. Die Quarantäne-Richtlinie für kritische Anlagen bedeutet jedoch, dass diese neuen IoT-Funktionen von Maschinen-/Steuerungsanbietern von den Energieversorgungsunternehmen nicht genutzt werden können.
2. Durch die ständig fallenden Kosten für Solarenergie und Windenergie werden Energieversorgungsunternehmen bald einen Rückgang der Erlöse aus Stromerzeugung sehen. Um den Verlust an Ertrügen durch die Stromproduktion zu kompensieren, muss das Unternehmen aktiv neue Ertragsquellen wie Energemanagement als Service, Energiespeicherung als Service, Angebot von Netzdienstleistungen für EV-Ladestationen, Netzdienstleistungen für P2P-Energiemarktplätze zwischen Haushalten, Mikro-Netzen und Batterien fördern. All dies muss durch intelligente Messung, Smart Grids und sichere Transaktionen nur möglich gemacht werden, die über DLT (Distributed Ledger Technology) wie IOTA umgesetzt werden können. Energieversorgungsunternehmen erforschen auch das Angebot von einigen smart city-Dienstleistungen an Stadtoberbehörden.
3. Für kritische Infrastrukturen wie Dämmen möchte ICOLD (International Committee of Large Dams), dass die Strukturgesundheitsüberwachung (SHM) der Dämme in Echtzeit erfolgt, um potentielle Gefahren von Damm-, Felsen- oder Tunnelzusammenbrüchen vorab zu erkennen und betroffene Menschen rechtzeitig evakuieren zu können.
4. Ein neuer aufkommender Ertragsbereich wird die Ladung von Elektrofahrzeugen in Parkhäusern sein - Wie kann IoT intelligente Ladung und intelligentes Parken ermöglichen?

In den letzten drei Jahren hat sich die Ingenieurswelt des IoT durch Investitionen von Microsoft, Google und Amazon grundlegend verändert. Diese großen Konzerne haben Milliarden investiert, um IoT-Plattformen zu entwickeln, die einfacher zu verwalten und sicherer sind. Auch IoT am Edge hat in Forschung und Umsetzung stark an Dynamik gewonnen, da es der einzige praktikable Weg zur Implementierung von IoT ist. 5G verspricht, das Geschäftsfeld des IoT zu revolutionieren. Dies hat zu einem enormen Spektrum neuer Forschungsfinanzierungen im Bereich IoT geführt. Daher ist es für jeden praktizierenden Ingenieur absolut essenziell, die von den großen Anbietern entwickelten IoT-Plattformen wie AWS, Google und insbesondere Microsoft zu verstehen.

Keine der genannten Plattformen bietet jedoch eine umfassende oder vollständige Lösung für ein skalierbares IoT. Nur für die Einführung von Smart Metern in Millionen von Haushalten werden zusätzliche Technologien zur Sicherheit des intelligenten Meters, Radiosysteme, IoT-Verwaltungstechnologien und viele weitere sichere Dienstleistungen erforderlich sein. Strategie, Preisgestaltung und Sicherheit jeder IoT-Bereitstellung müssen optimal und akzeptabel sein. Angesichts der hohen Interdisziplinarität ist es für jedes Unternehmen fast unmöglich, ein Team zu beschaffen, das allen Anforderungen gerecht wird.

Dieser Kurs ist ein bescheidener Versuch, die Schlussfasser, Entwickler und Sicherheitsexperten über die Herausforderungen, Risiken und praktischen Ansätze zur Bereitstellung von IoT für ihre nächste Generation von Energieversorgungsunternehmen zu informieren.

Mit der skalierbaren Bereitstellung werden die Verwaltung von IoT-Dienstleistungen für Tausende von Sensoren und Verbindungen als eigene Ingenieurdisziplin hervortreten. Dieser Bereich, formal bekannt als verwaltete IoT-Dienstleistungen, erlebt ein rasches Wachstum, da die Herausforderungen des skalierbaren IoT viel größer sind als ihre Erstellung. Dazu gehören die Sicherheit von über-the-top-Firmware- und Softwareaktualisierungen, die Kalibrierung von Sensoren und Systemen, automatische Diagnose von Verbindungsproblemen, die Identifikation der Ursache von API-Fehlern, das Tracken der Hardware- und Servicegesundheit des verteilten Systems usw.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, die aufkommenden technologischen Optionen, Plattformen und Fallstudien der IoT-Implementierung in Energieversorgungsunternehmen - Smart Metering, Smart Car, SHM (Strukturgesundheitsüberwachung), Stromqualitätsdiagnose und Smart Contracts - einzuführen. Eine grundlegende Einführung in alle Elemente des IoT: Maschinenbau, Elektronik-/Sensortechnologie, drahtlose und kabelgebundene Protokolle, Integration von Mobilgeräten in die Elektronik, Integration von Mobilgeräten in Unternehmen, Datenanalyse und Steuerungsebenen-Anwendungen.

1. IoT-Technologiestacks: Geräte, Gateways, Edge, Edge Cloud, Public Cloud, IoT-Datenbanken, Web- & Mobilanwendungen für IoT, zentrale vs. dezentrale IoT
2. IoT-Ökosystem für Unternehmen, Verwaltung von Drittanbietereinrichtungen, Risikomanagement des gesamten IoT-Ökosystems
3. Drahtlose M2M-Protokolle für IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Wann und wo welches verwendet wird.
4. Grundlagen von IoT-Gateways - Risiken, Verwaltung und Ökosystem
5. Mobil-/Desktop-/Webanwendungen - für Registrierung, Datenbeschaffung und Steuerung – verfügbare M2M-Datenbeschaffungsplattformen für IoT – AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Sicherheitsfragen und Lösungen für IoT - Überprüfung der Sicherheit aller Technologiestacks
7. Unternehmens-IoT-Plattformen wie Microsoft Azure IoT Suite, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Smart Metering, Open Smart Grid Protocols (OSGP), ANSI C 2.18 Protokolle, NIST-Standard für HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Sicherheitsstandard für Smart Meter - IEC 62056
9. Distributed Ledger Technology (DLT) wie Blockchain, HyperLedger und DAG (Direct Acyclic Graph) für smart contracts, P2P-Transaktionen, Ladung von Elektrofahrzeugen
10. IoT für kritische Infrastrukturen wie DAM, Transformatoren, Umspannwerke, Hochspannungsleitungen

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IoT-Entwickler und Smart-Home-Enthusiasten, die IoT-Prozesse automatisieren und innovative Lösungen mit n8n erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• n8n für die Automatisierung von IoT-Workflows einzurichten und zu konfigurieren.
• IoT-Geräte und -Plattformen mit n8n-Knoten und Konnektoren zu integrieren.
• Benutzerdefinierte Workflows zu implementieren, um IoT-Aufgaben und -Prozesse zu automatisieren.
• Verwendung von IoT-Protokollen wie MQTT und REST-APIs innerhalb von n8n-Workflows.
• Überwachung, Fehlerbehebung und Optimierung von IoT-Automatisierungsworkflows.