IoT Programming with Python Training Course

Mục tiêu của khóa đào tạo là giải thích mạng 5G là gì và nó có tác động như thế nào đến các công nghệ thông minh. Tôi muốn trình bày cả ưu điểm và nhược điểm của các mối quan hệ công nghệ này (5G / IoT) và cho bạn thấy các hướng phát triển của mạng, vốn đã được dành riêng cho thế giới thông minh ngay từ đầu.

Những tiến bộ trong công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức kinh doanh được thực hiện trong nhiều ngành, bao gồm cả chính phủ. Go Việc tạo và lưu trữ dữ liệu chính phủ đang gia tăng do sự phát triển nhanh chóng của thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến và thiết bị thông minh, các giải pháp điện toán đám mây và cổng thông tin hướng tới công dân. Khi thông tin số mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và tiêu hủy thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ chụp, tìm kiếm, khám phá và phân tích mới đang giúp các tổ chức có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu phi cấu trúc của họ. Thị trường chính phủ đang ở một bước ngoặt, nhận ra rằng thông tin là một tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng các yêu cầu nhiệm vụ. Khi các nhà lãnh đạo chính phủ nỗ lực phát triển các tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ thành công, họ đang đặt nền móng để tương quan các mối phụ thuộc giữa các sự kiện, con người, quy trình và thông tin.

Các giải pháp chính phủ có giá trị cao sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của các công nghệ đột phá nhất:

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

IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp CNTT sẽ đạt 5 nghìn tỷ đô la, lớn hơn khoảng 1,7 nghìn tỷ đô la so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ Nền tảng thứ 3 này. Về lâu dài, các công nghệ này sẽ là những công cụ quan trọng để đối phó với sự phức tạp của thông tin số ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra các quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mẫu được tiết lộ bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu - có liên quan và không liên quan, có cấu trúc và phi cấu trúc.

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

Nhà Trắng đã có một bước đi để giúp các cơ quan tìm kiếm các 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 tối đa 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 những lời hứa hẹn của nó. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải giảm thiểu giá trên mỗi megabyte lưu trữ và giữ dữ liệu trong tầm tay để người dùng có thể truy cập khi họ muốn và theo cách họ cần. Sao lưu một 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 cho phép họ sàng lọc qua núi dữ liệu, phát hiện các xu hướng có thể giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các giám đốc điều hành CNTT liên bang nghĩ rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ đô la đồng thời hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ.).

Các công cụ Big Data do chính phát triển 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 mối liên hệ có thể cảnh báo các bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các nhiệm vụ trần tục hơn, chẳng hạn như sàng lọc sơ yếu lý lịch để kết nối ứng viên với người 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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT và quản lý doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu tiềm năng của IoT và điện toán biên trong việc nâng cao hiệu quả, xử lý theo thời gian thực và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kiến trúc sư hệ thống và chuyên gia trong ngành ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI để nâng cao các ứng dụng IoT với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu thông minh.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập 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 biên cho các ứng dụng IoT.
• Triển khai xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra quyết định trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành 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.

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.

Internet of Things (IoT) là một lĩnh vực công nghệ mới nổi kết nối các vật thể vật lý và ứng dụng phần mềm không dây để cảm biến và điều khiển từ xa. Augmented Reality (AR) là một công nghệ cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách kết hợp các yếu tố ảo do máy tính tạo ra với môi trường thực tế. AR cho phép các doanh nghiệp cung cấp cho người dùng cái nhìn thời gian thực và thực tế về thông tin. Đây là hai công nghệ đang chứng kiến ​​tốc độ chấp nhận ngày càng tăng trên nhiều ngành công nghiệp.

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

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của IoT và AR
• Tìm hiểu cách thức hoạt động của các công nghệ IoT và AR
• Hiểu cách các công nghệ IoT và AR có thể được áp dụng vào chiến lược kinh doanh của họ
• Make đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt về IoT và AR

Đối tượng

• Quản lý
• Doanh nhân

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.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam này, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của IoT khi họ từng bước tạo ra một hệ thống cảm biến IoT dựa trên Arduino.

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 sử dụng các mô-đun giao tiếp Arduino có thể được sử dụng cho các hệ thống IoT khác nhau.
• Tìm hiểu 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 họ.

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.

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.

Raspberry Pi là một máy tính bo mạch đơn rất nhỏ.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách thiết lập và lập trình Raspberry Pi để đóng vai trò là một hệ thống nhúng mạnh mẽ và tương tác.

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

• Thiết lập IDE (môi trường phát triển tích hợp) để tối đa hóa năng suất phát triển
• Lập trình Raspberry Pi để điều khiển các thiết bị như cảm biến chuyển động, báo động, máy chủ web và máy in.
• Hiểu kiến trúc của Raspberry Pi, bao gồm các đầu vào và cổng kết nối cho các thiết bị bổ sung.
• Hiểu các tùy chọn khác nhau trong ngôn ngữ lập trình và hệ điều hành
• Kiểm tra, gỡ lỗi và triển khai Raspberry Pi để giải quyết các vấn đề thực tế

Đối tượng

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

Định dạng khóa học

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

Lưu ý

• Raspberry Pi hỗ trợ nhiều hệ điều hành và ngôn ngữ lập trình. 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 linh kiện Raspberry Pi.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này giới thiệu phần mềm, phần cứng và quy trình từng bước cần thiết để xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt từ đầu. Nhận diện khuôn mặt còn được gọi là Face Recognition.

Phần cứng được sử dụng trong phòng thí nghiệm này bao gồm Rasberry Pi, mô-đun camera, servo (tùy chọn), v.v. Người tham gia chịu trách nhiệm mua các thành phần này. Phần mềm được sử dụng bao gồm OpenCV, Linux, Python, v.v.

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

• Cài đặt Linux, OpenCV và các tiện ích và thư viện phần mềm khác trên Rasberry Pi.
• Cấu hình OpenCV để chụp và phát hiện hình ảnh khuôn mặt.
• Hiểu các tùy chọn khác nhau để đóng gói hệ thống Rasberry Pi để sử dụng trong môi trường thực tế.
• Điều chỉnh hệ thống cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm giám sát, xác minh danh tính, v.v.

Định dạng khóa học

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

Lưu ý

• Các tùy chọn phần cứng và phần mềm khác bao gồm: Arduino, OpenFace, Windows, v.v. Nếu bạn muốn sử dụng bất kỳ tùy chọn nào trong số này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

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.