Insurtech: A Practical Introduction for Managers培训

这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向中级 IT 专业人员和业务经理，他们希望了解 IoT 和边缘计算在各个行业中实现效率、实时处理和创新的潜力。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解IoT和边缘计算的原理及其在数字化转型中的作用。
• 确定制造、物流和能源领域的IoT和边缘计算使用案例。
• 区分边缘计算和云计算架构和部署场景。
• 实施边缘计算解决方案，以实现预测性维护和实时决策。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 通过智能数据处理和分析功能增强物联网应用程序的中级开发人员、系统架构师和行业专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为 IoT 设备设置和配置边缘 AI 环境。
• 在边缘设备上为 IoT 应用程序开发和部署 AI 模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将边缘 AI 与各种物联网协议和平台集成。
• 解决面向物联网的边缘 AI 中的道德考量和最佳实践。

这种由 中国 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向希望使用 Edge Computing 来分散数据管理以获得更快性能的产品经理和开发人员，利用位于源网路上的智能设备。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Edge Computing 的基本概念和优势。
• 确定可以应用 Edge Computing 的用例和示例。
• 设计和构建 Edge Computing 解决方案，以加快数据处理速度并降低运营成本。

这种讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望应用 Federated Learning 来优化IoT和边缘计算解决方案的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在IoT和边缘计算中的原理和优势。
• 在 IoT 设备上实施 Federated Learning 模型以进行去中心化的 AI 处理。
• 减少延迟并改进边缘计算环境中的实时决策。
• 解决与IoT系统中的数据隐私和网路限制相关的挑战。

ThingsBoard 是一个开源IoT平台，可为您的IoT解决方案提供设备管理、资料收集、处理和可视化。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何将 ThingsBoard 集成到他们的物联网解决方案中。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装与设定ThingsBoard
• 了解 ThingsBoard 功能和体系结构的基础知识
• 使用 ThingsBoard 构建IoT应用程式
• 将 ThingsBoard 与 Kafka 集成，用于遥测设备数据路由
• 将 ThingsBoard 与 Apache Spark 集成，以便从多个设备进行数据聚合

观众

• 软体工程师
• 硬体工程师
• 开发人员

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Kura 是一个基于 Java 的开源物联网框架，支援访问底层硬体、与 M2M/IoT 集成平台通信、网关管理和网路配置管理。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习 Kura 的基础知识以及如何将其用于他们的物联网解决方案。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装与设定Kura
• 了解 Kura 的基础知识和核心功能
• 使用 Kura 构建、测试、部署IoT解决方案并对其进行故障排除

观众

• 开发人员
• 程式师

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将在开发和部署基于样本 NB-IoT 的应用程式时了解 NB-IoT （也称为 LTE Cat NB1）的各个方面。

在培训结束时，参与者将能够：

• 确定 NB-IoT 的不同组成部分，以及如何组合在一起形成一个生态系统。
• 了解并解释 NB-IoT 设备中内置的安全功能。
• 开发一个简单的应用程式来跟踪 NB-IoT 个设备。

培训的目的是解释什么是 5G 网路以及它对智能技术有何影响。我想向你展示这些技术关系（5G / IoT）的优点和缺点，并向你展示网路的发展方向，该网路从一开始就致力于智慧世界。

技术的进步和信息量的增加正在改变包括政府在内的许多行业的业务开展方式。Go由于移动设备和应用程序、智能传感器和设备、云计算解决方案以及面向公民的门户的快速增长，数据生成和数字归档率正在上升。随着数字信息的扩展和日益复杂，信息管理、处理、存储、安全和处置也变得更加复杂。新的捕获、搜索、发现和分析工具正在帮助组织从其非结构化数据中获得见解。政府市场正处于一个转折点，他们意识到信息是一种战略资产，政府需要保护、利用和分析结构化和非结构化信息，以便更好地服务和满足任务要求。随着政府领导者努力发展数据驱动型组织以成功完成使命，他们正在为关联事件、人员、流程和信息之间的依赖关系奠定基础。

高价值的政府解决方案将由最具颠覆性的技术混合而成：

• 移动设备和应用程序
• 云服务
• 社交商业技术和网络
• Big Data 和分析

IDC 预测，到 2020 年，IT 行业将达到 5 万亿美元，比现在大约 1.7 万亿美元，而该行业 80% 的增长将由这些第三平台技术推动。从长远来看，这些技术将成为处理日益增长的数字信息复杂性的关键工具。Big Data 是智能行业解决方案之一，它允许政府根据分析大量数据（相关和不相关、结构化和非结构化）所揭示的模式采取行动，从而做出更好的决策。

“理解这些大量的Big Data需要尖端的工具和技术，这些工具和技术可以从大量不同的信息流中分析和提取有用的知识，”白宫科技政策办公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客上的一篇文章中写道。

白宫在2012年建立国家Big Data研究与开发计划（National Big Data Research and Development Initiative）时，在帮助各机构发现这些技术方面迈出了一步。该计划包括超过 2 亿美元，以充分利用 Big Data 的爆炸式增长以及分析它所需的工具。

Big Data 带来的挑战几乎与它的承诺一样令人生畏。高效存储数据是这些挑战之一。与往常一样，预算紧张，因此机构必须最大限度地降低每兆字节的存储价格，并使数据易于访问，以便用户可以在需要时以需要的方式获取数据。备份海量数据加剧了这一挑战。

有效分析数据是另一个重大挑战。许多机构采用商业工具，使他们能够筛选海量数据，发现可以帮助他们更有效地运营的趋势。（MeriTalk 最近的一项研究发现，联邦 IT 高管认为 Big Data 可以帮助机构节省超过 5000 亿美元，同时实现任务目标。

定制开发的 Big Data 工具还使机构能够满足分析其数据的需求。例如，橡树岭国家实验室的计算数据分析小组已将其食人鱼数据分析系统提供给其他机构。该系统帮助医学研究人员找到了一种联系，可以在主动脉瘤发作之前提醒医生注意主动脉瘤。它还用于更平凡的任务，例如筛选简历以将求职者与招聘经理联系起来。

介绍

受传统语音和数据收入的限制，CSP（通讯服务提供者）正在从提供给家庭、办公室和个人的物联网服务中寻找新的收入来源。因此，物联网正在成为新的OSS和BSS模型的一部分。

总结

• 电信公司成功集成物联网服务案例研究
• 物联网服务与OSS的集成
• 新型本地物联网数据/服务/连接产品
• 垂直物联网 - 整体服务销售与物联网中间件销售。
• 在 BSS 中整合物联网销售

对物联网或物联网市场价值的估计是巨大的，因为根据定义，物联网是设备、感测器和计算能力的集成和分散层，覆盖了整个消费者、企业对企业和政府行业。物联网的连接数量将越来越多：到 2019 年为 12 B，到 2025 年为 100B+。

在消费领域，许多产品和服务已经跨界到物联网领域，包括厨房和家用电器、停车场、RFID、照明和供暖产品，以及工业互联网中的一些应用。

物联网的底层技术并不是什么新鲜事，因为自互联网诞生以来就存在 M2M 通信。然而，在过去几年中发生的变化是，由于智慧手机和平板电脑在每个家庭中的压倒性适应，增加了许多廉价的无线技术。行动装置的爆炸性增长导致了物联网的当前需求。

近年来，随著对分散式账本技术的理解越来越深入，其解决企业业务用例的能力越来越明显，技术专家一直在探索分散式账本技术（DLT）（如Blockchain或IOTA）来解决多年来一直困扰著行业的用例。与现有技术不同，DLT的一个关键特征是其无与伦比的能力，可以提供可追溯性、问责制和不可变的记录，这些记录可以在任何时间点访问。DLT 的一个感兴趣的应用领域是保护异构网路。该技术必须是安全的、不可变的，并提供即时交易。

课程目标

1. 介绍集中式基于云端的物联网向分散式边缘物联网的迁移（以智慧汽车充电、P2P能源网为例）
2. 绘制每个堆叠处和堆叠之间的漏洞层
3. 了解 IBM、三星、IOTA 基金会和其他一些大型参与者的物联网计画中的 DLT（Blockchain 和 DAG – 直接无环图）。
4. DLT在物联网中的案例研究和应用领域

介绍

与其他技术不同，物联网要复杂得多，几乎涵盖了核心工程机械、Electronics、固件、中间件、云、分析和移动的每个分支。对于它的每个工程层，都有经济学、标准、法规和不断发展的技术水准等方面。这是第一次，提供了一个适度的课程来涵盖物联网工程的所有这些关键方面。

对于教职员工来说，最重要的是他们应该具有不断发展的物联网标准的整体背景。要申请物联网领域的资助，教职员工必须接触到 新的研究方向，以便他们能够适应现有的技能。他们还需要了解 物联网资金领域的总体概念。本课程将解决那些不断发展的领域，在这些领域中，他们可以吸引更多的物联网研究和工业资助。

总结

• 涵盖物联网当前技术水准的高级培训计划
• 跨越多个技术领域，培养对物联网系统及其元件的认识，以及它如何帮助教师在物联网领域撰写更多专案提案
• 模型物联网应用的现场演示，展示不同行业领域的实际物联网部署，如工业物联网、智慧城市、零售、旅游和运输以及围绕连接设备和事物   的用例
• 介绍物联网的最新领域，从结构和工程的角度来看 ，需要进行更多研究

概述

对物联网或物联网市场价值的估计是巨大的，因为根据定义，物联网是设备、感测器和计算能力的集成和分散层，覆盖了整个消费者、企业对企业和政府行业。物联网的连接数量将越来越多：到 2019 年为 12 B，到 2025 年为 100B+。

在消费领域，许多产品和服务已经跨界到物联网领域，包括厨房和家用电器、停车场、RFID、照明和供暖产品，以及工业互联网中的一些应用。

然而，物联网的底层技术并不是什么新鲜事，因为自互联网诞生以来就存在M2M通信。然而，在过去的几年里，随著智慧手机和平板电脑在每个家庭中的压倒性适应，出现了许多廉价的无线技术。行动装置的爆炸性增长导致了物联网的当前需求。

在过去的三年中，物联网工程发生了巨大的变化，主要是由 Microsoft、Google 和 Amazon 推动的。这些大型巨头已投资数十亿美元来开发更易于管理和保护的物联网平台 。此外，物联网边缘在研究和部署方面都获得了很大的动力，作为实际物联网实施的唯一手段。  5G也有望改变物联网的业务。  这导致了物联网领域前所未有的大量新研究资金。

课程目标

本课程的主要目的是为大学研究人员介绍新兴垂直领域（智慧城市、智慧制造、农业、公共安全等）和水平领域（边缘计算、PaaS 平台、5G-IoT 等）中物联网实施的新兴技术选择、平台和案例研究。

1. 物联网机械、Electron ics/感测器平台、无线和有线协议、移动到 Electronics 集成、移动到企业集成、数据分析和总控制平面的所有元素的基本介绍
2. 用于物联网的 M2M 无线协定 - WiFi、Zigbee/Zwave、蓝牙、ANT+：何时何地使用哪一个？
3. 物联网边缘平台
4. 用于物联网的已知 PaaS 云 - Azure、Google 和 AWS
5. 物联网的安全问题和安全解决方案
6. 适用于  AWS-IoT 应用程式的开源/商业企业云平台，Azure -IOT、Watson-IOT 云以及其他小型 IoT 云
7.  物联网边缘计算、5G-IoT等众多横领域新兴研究领域。

这种以讲师为主导的 中国（现场或远端）现场培训 面向希望设置、部署和管理安全物联网应用程式的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 开发和部署应用程式以安全地管理IoT设备。
• 将IoT设备安全地整合到云中。
• 将IoT应用程式与现有基础设施整合。

Internet of Things (IoT) 是一个新兴的技术领域，它以无线方式连接物理对象和软体应用程式以进行遥感和控制。Augmented Reality (AR) 是一种通过将虚拟计算机生成的元素与物理现实世界环境相结合来改善用户体验的技术。AR 使企业能够为使用者提供即时和真实世界的信息检视。这两项技术在多个行业的采用率一直在迅速增长。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习物联网和增强现实的基础知识，并将这些学习成果应用于组织的运营和战略。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解IoT和AR的基础知识
• 了解IoT和AR技术的工作原理
• 了解如何将IoT和AR技术应用于其业务战略
• 就IoT和AR做出明智的业务决策

观众

• 经理
• 企业家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将在逐步创建基于 Arduino 的物联网感测器系统的过程中学习物联网的基础知识。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解物联网的原理，包括物联网元件和通信技术。
• 了解如何使用可用于不同物联网系统的 Arduino 通信模组。
• 了解如何使用和程式设计行动应用程式来控制 Arduino。
• 使用Wi-Fi模组将Arduino连接到另一台设备。
• 构建和部署他们自己的物联网感测器系统。