Lập trình IoT với Python Khóa Học Đào Tạo

Các tiến bộ công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức hoạt động kinh doanh trong nhiều ngành, bao gồm chính phủ. Tốc độ tạo ra dữ liệu và lưu trữ số hóa của cơ quan chính phủ đang gia tăng nhờ sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến thông minh và thiết bị, giải pháp điện toán đám mây, và cổng thông tin hướng đến người dân. Khi lượng thông tin số hóa mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và xử lý thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ mới để thu thập, tìm kiếm, khám phá và phân tích dữ liệu không cấu trúc đang giúp các tổ chức có cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu của họ. Thị trường chính phủ đang ở điểm chuyển mình, nhận ra rằng thông tin là tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không có 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 một cách thành công, họ đang đặt nền tảng để tương quan các phụ thuộc giữa các sự kiện, 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 đột phá nhất:

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

IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp IT sẽ đạt 5 nghìn tỷ USD, tăng khoảng 1.7 nghìn tỷ USD so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ nền tảng thứ ba. Dài hạn, những công nghệ này sẽ là công cụ then chốt để đối phó với sự phức tạp của lượng thông tin số hóa ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mô hình được tiết lộ từ việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu — liên quan và không liên quan, có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhưng để hoàn thành những nhiệm vụ này cần nhiều hơn chỉ là tích lũy một lượng lớn dữ liệu. “Việc hiểu được lượng lớn Big Data đòi hỏi các công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các luồng thông tin đa dạng và phong phú,” 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 kiếm những công nghệ này khi họ thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu USD để tận dụng tối đa sự nở rộ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Các thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như sự hứa hẹn của nó là khích lệ. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách luôn eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải tối thiểu hóa giá cả lưu trữ theo megabyte và giữ dữ liệu dễ truy cập để người dùng có thể lấy nó khi họ muốn và như cách họ cần. Sao lưu lượng lớn dữ liệu tăng thêm thách thức.

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

Các công cụ Big Data được phát triển tùy chỉnh cũng đang giúp 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 đưa hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của họ cho các cơ quan khác sử dụng. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra một liên kết có thể cảnh báo bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các tác vụ bình thường hơn, như lọc qua sơ yếu lý lịch 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.

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.

Không giống như các công nghệ khác, IoT phức tạp hơn nhiều, bao gồm hầu hết mọi nhánh của kỹ thuật cốt lõi - Cơ khí, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics và Mobile. Đối với mỗi lớp kỹ thuật của nó, có những khía cạnh về kinh tế, tiêu chuẩn, quy định và tình trạng hiện tại đang phát triển. Đây là lần đầu tiên, một khóa học khiêm tốn được cung cấp để bao quát tất cả các khía cạnh quan trọng của Kỹ thuật IoT.

Tóm tắt

Một chương trình đào tạo nâng cao bao gồm tình trạng hiện tại của Internet of Things.

Cắt ngang nhiều lĩnh vực công nghệ để phát triển nhận thức về một hệ thống IoT và các thành phần của nó, cũng như cách nó có thể giúp các doanh nghiệp và tổ chức.

Trình diễn trực tiếp các ứng dụng IoT mẫu để giới thiệu các triển khai IoT thực tế trên các lĩnh vực công nghiệp khác nhau như IoT Công nghiệp, Thành phố thông minh, Bán lẻ, Du lịch & Vận tải và các trường hợp sử dụng xung quanh các thiết bị & đồ vật kết nối.

Đối tượng mục tiêu

Những người quản lý chịu trách nhiệm về các quy trình kinh doanh và vận hành trong tổ chức của họ và muốn biết cách khai thác IoT để làm cho hệ thống và quy trình của họ hiệu quả hơn.

Các doanh nhân và nhà đầu tư đang tìm kiếm để xây dựng các dự án mới và muốn phát triển sự hiểu biết tốt hơn về bối cảnh công nghệ IoT để xem cách họ có thể tận dụng nó một cách hiệu quả.

Các ước tính về giá trị thị trường của Internet of Things hoặc IoT là rất lớn, vì theo định nghĩa, IoT là một lớp thiết bị, cảm biến và sức mạnh tính toán tích hợp và lan tỏa bao phủ toàn bộ các ngành công nghiệp tiêu dùng, doanh nghiệp-doanh nghiệp và chính phủ. IoT sẽ chiếm một số lượng kết nối ngày càng lớn: 1,9 tỷ thiết bị ngày nay và 9 tỷ vào năm 2018. Năm đó, nó sẽ gần bằng số lượng điện thoại thông minh, TV thông minh, máy tính bảng, máy tính đeo và PC kết hợp.

Trong không gian tiêu dùng, nhiều sản phẩm và dịch vụ đã vượt qua ranh giới vào IoT, bao gồm thiết bị gia dụng và nhà bếp, bãi đậu xe, RFID, sản phẩm chiếu sáng và sưởi ấm, cũng như một số ứng dụng trong Internet Công nghiệp.

Tuy nhiên, các công nghệ cơ bản của IoT không có gì mới vì thông tin liên lạc M2M đã tồn tại kể từ khi Internet ra đời. Nhưng điều đã thay đổi trong vài năm qua là sự xuất hiện của một số công nghệ không dây giá rẻ kết hợp với sự thích ứng rộng rãi của điện thoại thông minh và máy tính bảng trong mọi gia đình. Sự tăng trưởng bùng nổ của các thiết bị di động dẫn đến nhu cầu hiện tại của IoT.

Do những cơ hội không giới hạn trong kinh doanh IoT, một số lượng lớn các doanh nhân vừa và nhỏ đã tham gia vào cuộc chạy đua vàng IoT. Ngoài ra, do sự xuất hiện của các thiết bị điện tử nguồn mở và nền tảng IoT, chi phí phát triển hệ thống IoT và quản lý sản xuất quy mô lớn của nó ngày càng phải chăng. Các chủ sở hữu sản phẩm điện tử hiện có đang phải chịu áp lực để tích hợp thiết bị của họ với Internet hoặc ứng dụng di động.

Chương trình đào tạo này dành cho việc đánh giá công nghệ và kinh doanh của một ngành công nghiệp mới nổi để những người đam mê/doanh nhân IoT có thể nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của công nghệ và kinh doanh IoT.

Mục tiêu khóa học

Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu các lựa chọn công nghệ mới nổi, nền tảng và các nghiên cứu điển hình về triển khai IoT trong tự động hóa gia đình & thành phố (nhà thông minh và thành phố thông minh), Internet Công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, Govt., Di động Cellular và các lĩnh vực khác.

Giới thiệu cơ bản về tất cả các yếu tố của IoT - Cơ khí, Electronics/nền tảng cảm biến, giao thức không dây và có dây, tích hợp di động với Electronics, tích hợp di động với doanh nghiệp, phân tích dữ liệu và mặt phẳng điều khiển tổng thể.

Giao thức không dây M2M cho IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Nên sử dụng giao thức nào khi nào và ở đâu?

Ứng dụng di động/máy tính để bàn/web - để đăng ký, thu thập dữ liệu và điều khiển – Nền tảng thu thập dữ liệu M2M có sẵn cho IoT - Xively, Omega và NovoTech, v.v.

Các vấn đề bảo mật và giải pháp bảo mật cho IoT.

Nền tảng điện tử nguồn mở/thương mại cho IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC, v.v.

Nền tảng đám mây doanh nghiệp nguồn mở/thương mại cho ứng dụng AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IOT cloud ngoài các đám mây IoT nhỏ khác.

Nghiên cứu về kinh doanh và công nghệ của một số thiết bị IoT phổ biến như tự động hóa gia đình, báo khói, xe cộ, quân sự, chăm sóc sức khỏe tại nhà, v.v.

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.

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.

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.