Giới thiệu về IoT sử dụngArduino Khóa Học Đào Tạo

Mục tiêu của khóa học là giải thích 5G là gì và nó có ảnh hưởng như thế nào đến các công nghệ thông minh. Tôi muốn chỉ ra cho bạn cả những ưu điểm và nhược điểm của mối quan hệ công nghệ này (5G / IoT) và chỉ ra cho bạn hướng phát triển của mạng, từ đầu đã được dành riêng cho thế giới thông minh.

6G là tiêu chuẩn truyền thông không dây thế hệ tiếp theo, được định vị để biến đổi các hệ sinh thái IoT thông qua kết nối siêu nhanh, cảm biến tiên tiến và khả năng tích hợp AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các đối tượng tham gia ở mức độ nâng cao, mong muốn hiểu và tận dụng sự giao thoa đang nổi lên giữa công nghệ 6G và ứng dụng IoT.

Bằng cách hoàn thành khóa học này, người học sẽ có khả năng:

• Giải thích các khái niệm kỹ thuật cốt lõi đằng sau 6G.
• Đánh giá cách 6G sẽ làm thay đổi giao tiếp và kiến trúc thiết bị IoT.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng IoT được hỗ trợ bởi 6G trong các ngành công nghiệp khác nhau.
• Chuẩn bị chiến lược để tích hợp khả năng 6G vào các giải pháp IoT hiện có.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tập trung vào khái niệm kết hợp với thảo luận chuyên gia.
• Bài tập áp dụng được thiết kế để củng cố các nguyên tắc kỹ thuật quan trọng.
• Khám phá dựa trên trường hợp và phân tích kịch bản trong môi trường có hướng dẫn.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để có các phiên bản được tùy chỉnh của khóa đào tạo này phù hợp với lộ trình công nghệ tổ chức của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam, các thí sinh sẽ học cách lập trình Arduino bằng các kỹ thuật nâng cao khi họ tiến hành xây dựng một hệ thống cảnh báo cảm biến đơn giản.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu cách Arduino hoạt động.
• Khám phá sâu vào các thành phần và chức năng chính của Arduino.
• Lập trình Arduino mà không sử dụng Arduino IDE.

Trong khóa học hướng dẫn trực tiếp tại Việt Nam, các tham gia sẽ học cách lập trình Arduino để sử dụng trong thực tế, như điều khiển đèn, động cơ và cảm biến phát hiện chuyển động. Khóa học này giả định sử dụng các thành phần phần cứng thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp (không phải phần cứng mô phỏng bằng phần mềm).

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Lập trình Arduino để điều khiển đèn, động cơ và các thiết bị khác.
• Hiểu kiến trúc Arduino, bao gồm các đầu vào và cổng kết nối cho các thiết bị bổ sung.
• Thêm các thành phần của bên thứ ba như LCD, cảm biến gia tốc, gyroscope và GPS để mở rộng chức năng của Arduino.
• Hiểu các lựa chọn trong ngôn ngữ lập trình, từ C đến các ngôn ngữ kéo thả.
• Kiểm tra, gỡ lỗi và triển khai Arduino để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Những tiến bộ công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả chính phủ. Tốc độ tạo ra dữ liệu và lưu trữ số hóa của các cơ quan chính phủ đang gia tăng nhờ sự phát triển nhanh chóng của thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến thông minh và thiết bị, giải pháp điện toán đám mây, và cổng dịch vụ dành cho công dân. Khi thông tin số hóa mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và phân loại thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ mới để thu thập, tìm kiếm, khám phá và phân tích đang giúp các tổ chức khai thác insights từ dữ liệu không cấu trúc của họ. Thị trường chính phủ đang ở điểm bùng nổ, nhận ra rằng thông tin là một tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ. Khi các lãnh đạo chính phủ cố gắng phát triển tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ, họ đang xây dựng nền tảng để liên kết các sự kiện, con người, quy trình và thông tin.

Các giải pháp giá trị cao cho chính phủ sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của những công nghệ mang tính đột phá:

• Thiết bị di động và ứng dụng
• Dịch vụ đám mây
• Công nghệ và mạng lưới kinh doanh xã hội
• Big Data và phân tích

Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh, giúp chính phủ ra quyết định tốt hơn dựa trên các mô hình được tiết lộ khi phân tích dữ liệu lớn - liên quan và không liên quan, có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhưng việc đạt được những thành tựu này đòi hỏi nhiều hơn chỉ là thu thập một lượng lớn dữ liệu. “Để hiểu được các khối lượng lớn dữ liệu Big Data này cần công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các dòng thông tin rộng lớn và đa dạng,” Tom Kalil và Fen Zhao của Văn phòng Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng viết trong một bài đăng trên blog OSTP.

Nhà Trắng đã tiến một bước để giúp các cơ quan tìm ra những công nghệ này khi thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu đô la để tận dụng sự bùng nổ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Những thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như lời hứa hẹn của nó. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Ngân sách luôn eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải tối thiểu hóa chi phí lưu trữ mỗi megabyte và giữ dữ liệu dễ dàng truy cập để người dùng có thể lấy nó khi họ muốn và cách họ cần. Sao chép lượng lớn dữ liệu làm tăng thêm thách thức.

Phân tích dữ liệu hiệu quả là một thách thức lớn khác. Nhiều cơ quan sử dụng các công cụ thương mại để giúp họ lọc qua hàng núi dữ liệu, phát hiện xu hướng có thể giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các nhà quản lý CNTT liên bang tin rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ đô la trong khi cũng hoàn thành mục tiêu nhiệm vụ.).

Các công cụ phân tích Big Data được phát triển tùy chỉnh cũng đang cho phép các cơ quan giải quyết nhu cầu phân tích dữ liệu của họ. Ví dụ, Nhóm Phân tích Dữ liệu Tính toán của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã cung cấp hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của mình cho các cơ quan khác. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra một liên kết có thể cảnh báo bác sĩ về bệnh phình động mạch chủ trước khi nó xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho những công việc đơn giản hơn, như lọc qua hồ sơ để kết nối ứng viên với quản lý tuyển dụng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn, người tham gia sẽ học cách xây dựng một robot bằng phần cứng Arduino và ngôn ngữArduino (C/C++).

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và vận hành một hệ thống robot bao gồm cả phần mềm và phần cứng
• Hiểu các khái niệm chính được sử dụng trong công nghệ robot
• Lắp ráp động cơ, cảm biến và vi điều khiển thành một robot hoạt động
• Thiết kế cấu trúc cơ khí của robot

Đối tượng tham dự

• Lập trình viên
• Kỹ sư
• Người đam mê

Định dạng khóa học

• Một phần bài giảng, một phần thảo luận, bài tập và thực hành nhiều

Lưu ý

• Bộ dụng cụ phần cứng sẽ được giảng viên chỉ định trước khóa học, nhưng sẽ bao gồm các thành phần sau:
• Bảng Arduino
• Bộ điều khiển động cơ
• Cảm biến khoảng cách
• Bluetooth slave
• Bản thiết kế và cáp
• Dây USB
• Bộ kit xe
• Người tham dự sẽ cần mua phần cứng của riêng họ.
• Nếu bạn muốn tùy chỉnh khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Insurtech (hay còn gọi là Bảo hiểm Số) đề cập đến sự hội tụ của bảo hiểm + các công nghệ mới. Trong lĩnh vực Insurtech, các "công ty bảo hiểm số" áp dụng các đổi mới công nghệ vào mô hình kinh doanh và vận hành của họ để giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao tính linh hoạt của hoạt động.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu rõ các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để mang lại sự chuyển đổi số trong tổ chức của họ và trong toàn ngành. Khóa đào tạo dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn, đồng thời thực hiện các bước đầu tiên trong việc xây dựng chiến lược Insurtech.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thảo luận về Insurtech và tất cả các thành phần của nó một cách thông minh và có hệ thống
• Xác định và làm rõ vai trò của từng công nghệ chính trong Insurtech.
• Soạn thảo một chiến lược tổng thể để triển khai Insurtech trong tổ chức của họ

Đối tượng

• Các công ty bảo hiểm
• Các nhà công nghệ trong ngành bảo hiểm
• Các bên liên quan trong lĩnh vực bảo hiểm
• Các chuyên gia tư vấn và nhà phân tích kinh doanh

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và các hoạt động nhóm nghiên cứu điển hình

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại địa điểm yêu cầu, dành cho các chuyên gia CNTT và quản lý kinh doanh ở trình độ trung cấp, mong muốn hiểu về tiềm năng của IoT (Internet of Things) và tính toán biên trong việc thúc đẩy hiệu suất, xử lý dữ liệu thời gian thực, và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và tính toán biên cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng cho IoT và tính toán biên trong ngành sản xuất, logistics và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc tính toán biên và điện toán đám mây cũng như các kịch bản triển khai.
• Triển khai giải pháp tính toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định thời gian thực.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các lập trình viên trung cấp, kiến trúc sư hệ thống và các chuyên gia ngành công nghiệp muốn sử dụng Edge AI để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và phân tích thông minh trong các ứng dụng IoT.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị edge cho các ứng dụng IoT.
• Thực hiện xử lý dữ liệu và quyết định thời gian thực trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và các phương pháp tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Hệ thống nhúng là những hệ thống tính toán được thiết kế để thực hiện các chức năng chuyên biệt trong các hệ thống lớn hơn. IoT (Internet of Things) là mạng lưới các thiết bị vật lý có gắn cảm biến và phần mềm, có khả năng giao tiếp và trao đổi dữ liệu qua internet.

Khóa học này do giáo viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những chuyên viên kỹ thuật mới vào nghề muốn hiểu và áp dụng các nguyên lý của hệ thống nhúng và IoT sử dụng ngôn ngữ C và kiến trúc vi điều khiển.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ về kiến trúc và các thành phần của hệ thống nhúng.
• Viết và biên dịch mã C để tương tác với phần cứng nhúng.
• Làm việc với các thiết bị ngoại vi của vi điều khiển như bộ đếm thời gian và ADCs (Chuyển đổi từ tín hiệu analog sang số).
• Hiểu cách hệ thống nhúng đóng góp vào kiến trúc IoT.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các kỹ sư muốn thiết lập, triển khai và quản lý một ứng dụng IoT an toàn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển và triển khai các ứng dụng để quản lý thiết bị IoT một cách an toàn.
• Tích hợp thiết bị IoT vào Cloud một cách an toàn.
• Tích hợp một ứng dụng IoT với cơ sở hạ tầng hiện có.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ tìm hiểu về nhiều khía cạnh khác nhau của NB-IoT (còn được gọi là LTE Cat NB1) khi họ phát triển và triển khai một ứng dụng dựa trên NB-IoT mẫu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định các thành phần khác nhau của NB-IoT và cách chúng kết hợp với nhau để tạo thành một hệ sinh thái.
• Hiểu và giải thích các tính năng bảo mật được tích hợp trong các thiết bị NB-IoT.
• Phát triển một ứng dụng đơn giản để theo dõi các thiết bị NB-IoT.

ThingsBoard là một nền tảng IoT mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý thiết bị, thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho giải pháp IoT của bạn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tích hợp ThingsBoard vào các giải pháp IoT của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình ThingsBoard
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các tính năng và kiến trúc ThingsBoard
• Xây dựng các ứng dụng IoT với ThingsBoard
• Tích hợp ThingsBoard với Kafka để định tuyến dữ liệu thiết bị đo từ xa
• Tích hợp ThingsBoard với Apache Spark để tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị

Đối tượng

• Kỹ sư phần mềm
• Kỹ sư phần cứng
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.