IoT Programming with Python 培训

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。

Insurtech（又名数字保险）是指保险 + 新技术的融合。在 Insurtech 领域，“数字保险公司”将技术创新应用于其业务和运营模式，以降低成本、改善客户体验并提高运营敏捷性。

在这种讲师指导的培训中，参与者将了解在其组织和整个行业内实现数字化转型所需的技术、方法和思维方式。该培训 针对需要获得全域理解、打破炒作和行话并迈出建立 Insurtech 战略第一步的经理。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 智慧、系统地讨论 Insurtech 及其所有组成部分
• 识别并揭开 Insurtech 中每项关键技术的作用的神秘面纱。
• 起草在组织内实施 Insurtech 的总体策略

观众

• 保险公司
• 保险行业的技术人员
• 保险利益相关者
• 顾问和业务分析师

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和案例研究小组活动

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。

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。

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。

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，以提高对物联网系统及其元件的认识，以及它如何帮助企业和组织。

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

目标受众

负责各自组织内业务和运营流程的经理，希望了解如何利用物联网来提高他们的系统和流程的效率。

正在寻求建立新企业并希望更好地了解物联网技术前景的企业家和投资者，以了解如何以有效的方式利用它。

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：目前有19亿台设备，到2018年将达到90亿台。到那一年，它将大致相当于智慧手机、智慧电视、平板电脑、可穿戴电脑和个人电脑的数量总和。

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。

由于物联网业务的无限机会，大量中小型企业家加入了物联网淘金热的潮流。此外，由于开源电子和物联网平台的出现，物联网系统的开发成本和进一步管理其大规模生产的成本越来越低。现有的电子产品拥有者面临著将他们的设备与互联网或行动应用程式整合的压力。

该培训旨在对新兴行业进行技术和商业回顾，以便物联网爱好者/企业家能够掌握物联网技术和商业的基础知识。

课程目标

该课程的主要目标是介绍物联网在家庭和城市自动化（智慧家居和城市）、工业互联网、医疗保健、Govt.、移动蜂窝和其他领域的新兴技术选择、平台和案例研究。

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

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？

移动/桌面/Web 应用程式 - 用于注册、数据采集和控制 - 可用于物联网的 M2M 数据采集平台 - Xively、Omega 和 NovoTech 等。

物联网的安全问题和安全解决方案

物联网开源/商用电子平台-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPC等

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

研究一些常见物联网设备的商业和技术，如家庭自动化、烟雾通报器、车辆、军事、家庭健康等。

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。

对于制造业专业人士来说，最关键的方面是了解工业物联网领域的进步，其中包括预测性和预防性维护、基于状态的机器监控、生产优化、能源优化、供应链优化和制造公用事业的正常运行时间等。

总结

• 一项高级培训计划，涵盖智慧工厂中物联网的当前技术水准。
• 跨越多个技术领域，培养对物联网系统及其元件的认识，以及它如何帮助制造业管理人员
• 智能工厂的IIoT模型应用现场演示

目标受众

• 负责各自制造组织内业务和运营流程的经理，希望了解如何利用物联网来提高他们的系统和流程效率。

持续时间 3 天 （ 8 小时 / 天 ）

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：目前有19亿台设备，到2018年将达到90亿台。到那一年，它将大致相当于智慧手机、智慧电视、平板电脑、可穿戴电脑和个人电脑的数量总和。

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。

自 2014 年以来，工业物联网（IIoT for manufacturing）已被广泛使用，从那时起，发生了大量的 IIoT 创新。本课程将介绍工业物联网领域创新的所有重要方面。

该培训旨在对新兴行业进行技术和商业回顾，以便物联网爱好者/企业家能够掌握物联网技术和商业的基础知识。

课程目标

该课程的主要目标是介绍新兴的技术选择、平台和物联网在制造业智慧工厂中实施的案例研究。

1. 研究一些常见的 IIoT 平台（如西门子、MindSphere 和 Azure 物联网）的商业和技术。
2. 适用于 AWS-IoT 应用程式的开源/商业企业云平台，Azure -IOT、Watson-IOT、Mindsphere IIoT 云以及其他小型 IoT 云
3. 物联网开源/商用电子平台-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPC等
4. IIoT 的安全问题和安全解决方案
5. 移动/桌面/网路应用程式 - 用于注册、数据采集和控制 –
6. 用于物联网的 M2M 无线协定 - WiFi、LoPan、BLE、乙太网、Ethercat、PLC：何时何地使用哪一个？
7. 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

Internet of Things (IoT) 是一种网路基础设施，它以无线方式连接物理对象和软体应用程式，允许它们通过网路通信、云计算和数据捕获相互通信并交换数据。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习物联网的基础知识，同时逐步使用Raspberry Pi创建物联网感测器系统。

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
• 了解如何专门为IoT应用程式设置Raspberry Pi
• 构建和部署自己的物联网感测器系统

观众

• 爱好者
• 硬体/软体工程师和技术人员
• 各行各业的技术人员
• 初学者开发人员

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• Raspberry Pi 支援各种作业系统和程式设计语言。本课程将使用基于 Linux 的 Raspbian 作为作业系统，使用 Python 作为程式设计语言。如需具体设置，请联系我们进行安排。
• 参与者负责购买 Raspberry Pi 硬体和元件。

机器对机器（M2M）是指联网的机械或电子设备之间的直接自动通信。

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。

Raspberry Pi是一个非常小,单板计算机。

在这项由导师领导的现场培训中,参与者将学习如何设置和编程 Raspberry Pi 作为一个互动和强大的内置系统。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 建立 IDE(综合发展环境)以实现最大发展生产力
• 程序 Raspberry Pi 控制设备,如动作传感器,警报,网页服务器和打印机。
• 了解 Raspberry Pi's 架构,包括插入和连接器的附加设备。
• 了解编程语言和操作系统中的各种选项
• 测试,排泄,并部署 Raspberry Pi 解决现实世界问题

观众

• 开发者
• 硬件/软件技术人员
• 所有行业的技术人员
• 趣味

课程格式

• 部分讲座,部分讨论,练习和重实习

笔记

• Raspberry Pi支持各种操作系统和编程语言。 本课程将使用基于Raspbian的操作系统和1作为编程语言。 要要求具体设置,请联系我们安排。
• 參與者負責購買 Raspberry Pi 硬件和部件。

这个由讲师指导的现场培训介绍了从头开始构建面部识别系统所需的软体、硬体和分步过程。面部识别也称为 Face Recognition。

本实验中使用的硬体包括Rasberry Pi、摄像头模组、伺服系统（可选）等。参与者负责自己购买这些元件。使用的软体包括 OpenCV、Linux、Python 等。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 Rasberry Pi 上安装 Linux、OpenCV 和其他软体实用程式和库。
• 配置 OpenCV 以捕获和检测面部图像。
• 了解打包Rasberry Pi系统以在实际环境中使用的各种选项。
• 使系统适应各种用例，包括监控、身份验证等。

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 其他硬体和软体选项包括：Arduino、OpenFace、Windows 等。如果您想使用其中任何一个，请联系我们进行安排。

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。