IoT Fundamentals and Frontiers: For Managers, CXO, VP, Investors and Entrepreneurs Khóa Học Đào Tạo

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.

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.

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.

Internet of Things (IoT) là một lĩnh vực công nghệ đang phát triển kết nối các đối tượng vật lý và ứng dụng phần mềm không dây để thực hiện điều khiển và cảm biến từ xa. Augmented Reality (AR) là một công nghệ cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách kết hợp các phần tử ảo được máy tính tạo ra với môi trường thực tế vật lý. AR cho phép các doanh nghiệp cung cấp cho người dùng một cái nhìn về thông tin thời gian thực và thực tế. Đây là hai công nghệ đang có tốc độ chấp nhận tăng nhanh trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Trong khóa học hướng dẫn trực tiếp, các tham gia viên sẽ học những kiến thức cơ bản về IoT và AR và áp dụng những kiến thức này vào hoạt động và chiến lược của tổ chức của họ.

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

• Hiểu các kiến thức cơ bản về IoT và AR
• Học cách các công nghệ IoT và AR hoạt động
• Hiểu cách áp dụng các công nghệ IoT và AR vào chiến lược kinh doanh
• Đưa ra quyết định kinh doanh có căn cứ về IoT và AR

Đối tượng học

• Quản lý
• Doanh nhân

Định dạng khóa học

• Phần giảng dạy, phần thảo luận, các bài tập và thực hành nhiều

Chú ý

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

Trong khóa học hướng dẫn trực tiếp tại Việt Nam, các tham gia sẽ học các nền tảng cơ bản về IoT khi đi qua quá trình tạo ra một hệ thống cảm biến IoT dựa trên Arduino.

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

• Hiểu các nguyên lý của IoT, bao gồm các thành phần IoT và các kỹ thuật truyền thông.
• Học cách sử dụng các mô-đun giao tiếp Arduino có thể được sử dụng cho các hệ thống IoT khác nhau.
• Học cách sử dụng và lập trình một ứng dụng di động để điều khiển Arduino.
• Sử dụng mô-đun Wi-Fi để kết nối Arduino với một thiết bị khác.
• Xây dựng và triển khai hệ thống cảm biến IoT của riêng mình.

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) là một cơ sở hạ tầng mạng kết nối các đối tượng vật lý và ứng dụng phần mềm không dây, cho phép chúng giao tiếp với nhau và trao đổi dữ liệu thông qua giao tiếp mạng, điện toán đám mây và thu thập dữ liệu.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của IoT khi họ từng bước tạo một hệ thống cảm biến IoT bằng Raspberry Pi.

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

• Hiểu các nguyên tắc của IoT, bao gồm các thành phần IoT và kỹ thuật giao tiếp
• Tìm hiểu cách thiết lập Raspberry Pi cụ thể cho các ứng dụng IoT
• Xây dựng và triển khai Hệ thống Cảm biến IoT của riêng họ

Đối tượng

• Người đam mê
• Kỹ sư và kỹ thuật viên phần cứng/phần mềm
• Nhân viên kỹ thuật trong tất cả các ngành
• Nhà phát triển mới bắt đầu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề

Lưu ý

• Raspberry Pi hỗ trợ nhiều hệ điều hành và ngôn ngữ lập trình khác nhau. Khóa học này sẽ sử dụng Raspbian dựa trên Linux làm hệ điều hành và Python làm ngôn ngữ lập trình. Để yêu cầu một thiết lập cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
• Người tham gia chịu trách nhiệm mua phần cứng và các thành phần Raspberry Pi.

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) đề cập đến việc liên lạc tự động trực tiếp giữa các thiết bị cơ khí hoặc điện tử được kết nối mạng.

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.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam này, người tham gia sẽ học cách tối ưu hóa hiệu suất của Nginx khi thiết lập, cấu hình, giám sát và khắc phục sự cố Nginx để xử lý nhiều loại lưu lượng truy cập HTTP / TCP khác nhau. Các chủ đề được đề cập bao gồm cách cấu hình các tham số quan trọng nhất trong Nginx, hệ điều hành và máy ảo để đạt được giá trị tối đa từ Nginx.

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.