Introduction to IoT Using Raspberry Pi Eğitimi

Bu eğitimin amacı, 5G ağının ne olduğunu ve akıllı teknolojiler üzerindeki etkisini açıklamaktır. 5G / IoT arasındaki bu teknolojik ilişkilerin hem avantajlarını hem de dezavantajlarını size göstermek ve ağın - en başından beri - akıllı dünya için ayrılmış olan gelişim yönlerini göstermek istiyorum.

Teknolojideki gelişmeler ve artan bilgi miktarı, hükümet de dahil olmak üzere birçok sektörde iş yapış şeklini dönüştürmektedir. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaş odaklı portallar nedeniyle hükümet veri üretimi ve dijital arşivleme oranları artmaktadır. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlenmesi, depolanması, güvenliği ve imhası da karmaşıklaşmaktadır. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, kuruluşların yapılandırılmamış verilerinden içgörü elde etmelerine yardımcı olmaktadır. Hükümet pazarı, bilginin stratejik bir varlık olduğunun farkına varmakta ve hükümetin görev gereksinimlerini daha iyi karşılamak ve yerine getirmek için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgileri koruması, kullanması ve analiz etmesi gerekmektedir. Hükümet liderleri, görevlerini başarıyla tamamlamak için veri odaklı kuruluşlara dönüşmeye çalışırken, olaylar, insanlar, süreçler ve bilgiler arasındaki bağımlılıkları ilişkilendirmek için zemin hazırlamaktadır.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en yıkıcı teknolojilerin bir karışımından oluşturulacaktır:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağ oluşturma
• Big Data ve analitik

IDC, 2020 yılına kadar BT endüstrisinin 5 trilyon dolara ulaşacağını, yani günümüzden yaklaşık 1,7 trilyon dolar daha fazla olacağını ve endüstrinin büyümesinin %80'inin bu 3. Platform teknolojileri tarafından yönlendirileceğini tahmin etmektedir. Uzun vadede, bu teknolojiler artan dijital bilginin karmaşıklığıyla başa çıkmak için temel araçlar olacaktır. Big Data, akıllı endüstri çözümlerinden biridir ve hükümetin büyük miktarda veriyi analiz ederek ortaya çıkan kalıplara dayanarak harekete geçerek daha iyi kararlar almasını sağlar — ilişkili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış.

Ancak bu başarıları elde etmek, sadece büyük miktarda veri biriktirmekten çok daha fazlasını gerektirir. Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi'nden Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'daki bir gönderide, “Bu Big Data hacminin anlamlandırılması, geniş ve çeşitli bilgi akışlarından analiz edip faydalı bilgi çıkarabilecek son teknoloji araçlar ve teknolojiler gerektirir” diye yazdı.

Beyaz Saray, ajansların bu teknolojileri bulmasına yardımcı olmak için 2012 yılında Ulusal Big Data Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlattı. Girişim, Big Data'nin patlamasından ve onu analiz etmek için gereken araçlardan en iyi şekilde yararlanmak için 200 milyon dolardan fazla içeriyordu.

Big Data'nin oluşturduğu zorluklar, vaat ettiği kadar caydırıcıdır. Verileri verimli bir şekilde depolamak bu zorluklardan biridir. Her zaman olduğu gibi, bütçeler dardır, bu nedenle ajanslar depolama başına megabayt fiyatını en aza indirmeli ve kullanıcıların istediklerinde ve ihtiyaç duydukları şekilde erişebilmeleri için verileri kolayca erişilebilir tutmalıdır. Büyük miktarda veriyi yedeklemek zorluğu artırır.

Verileri etkili bir şekilde analiz etmek bir diğer büyük zorluktur. Birçok ajans, dağlarca veriyi eleyerek ve onlara daha verimli çalışmalarına yardımcı olabilecek eğilimleri tespit etmelerini sağlayarak ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk tarafından yapılan son bir araştırmaya göre, federal BT yöneticileri Big Data'nin ajansların 500 milyar dolardan fazla tasarruf etmesine ve aynı zamanda görev hedeflerini yerine getirmesine yardımcı olabileceğine inanıyor.).

Özel olarak geliştirilen Big Data araçları da ajansların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamasına olanak tanıyor. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplamalı Veri Analitiği Grubu, Piranha veri analitiği sistemini diğer ajansların kullanımına sundu. Sistem, tıbbi araştırmacıların aort anevrizmalarına karşı doktorları uyarabilecek bir bağlantı bulmasına yardımcı oldu. Ayrıca, özgeçmişleri eleyerek iş adaylarını işe alım yöneticileriyle eşleştirmek gibi daha basit görevler için de kullanılmaktadır.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde verimliliği, gerçek zamanlı işlemeyi ve yeniliği sağlamak için IoT ve uç bilişimin potansiyelini anlamak isteyen orta düzeydeki BT profesyonelleri ve iş yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimin prensiplerini ve dijital dönüşümdeki rollerini anlayabilecektir.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve uç bilişim kullanım senaryolarını belirleyebilecektir.
• Uç ve bulut bilişim mimarileri ve dağıtım senaryoları arasındaki farkları ayırt edebilecektir.
• Tahmini bakım ve gerçek zamanlı karar verme için uç bilişim çözümleri uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) güvenli bir IoT uygulaması kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT cihazlarını güvenli bir şekilde yönetmek için uygulamalar geliştirip dağıtmak.
• IoT cihazlarını güvenli bir şekilde Buluta entegre etmek.
• Bir IoT uygulamasını mevcut altyapıyla entegre etmek.

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayarak uzaktan algılama ve kontrol imkanı sunan gelişen bir teknoloji alanıdır. Augmented Reality (AR) ise, sanal bilgisayar tarafından oluşturulan öğeleri fiziksel gerçek dünya ortamıyla birleştirerek kullanıcı deneyimini iyileştiren bir teknolojidir. AR, işletmelerin kullanıcılara gerçek zamanlı ve gerçek dünya görünümü sağlayan bilgiler sunmasını sağlar. Bunlar, çeşitli sektörlerde hızla artan bir benimseme oranına sahip iki teknolojidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar IoT ve AR'nin temellerini öğrenecek ve bu bilgileri kuruluşlarının operasyonlarına ve stratejilerine uygulayabilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve AR'nin temellerini anlayabilecektir
• IoT ve AR teknolojilerinin nasıl çalıştığını öğrenebilecektir
• IoT ve AR teknolojilerinin iş stratejilerine nasıl uygulanabileceğini anlayabilecektir
• Make IoT ve AR hakkında bilinçli iş kararları verebilecektir

Hedef Kitle

• Yöneticiler
• Girişimciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde Türkiye'da, katılımcılar Arduino tabanlı bir IoT sensör sistemi oluşturarak IoT'nin temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT'nin temel prensiplerini, IoT bileşenlerini ve iletişim tekniklerini anlayacaklardır.
• Farklı IoT sistemlerinde kullanılabilecek Arduino iletişim modüllerinin nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.
• Arduino'u kontrol etmek için bir mobil uygulamanın nasıl kullanılacağını ve programlanacağını öğreneceklerdir.
• Arduino'u başka bir cihaza bağlamak için bir Wi-Fi modülü kullanacaklardır.
• Kendi IoT Sensör Sistemlerini oluşturup dağıtacaklardır.

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan bir ağ altyapısıdır; bu sayede birbirleriyle iletişim kurabilir ve ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla veri alışverişinde bulunabilirler. Python, net sözdizimi ve geniş topluluk desteği nedeniyle IoT için önerilen yüksek seviyeli bir programlama dilidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Python ile IoT çözümleri programlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT mimarisinin temellerini anlayacaklar
• Raspberry Pi'i kullanmanın temellerini öğrenecekler
• Raspberry Pi üzerine Python'u kuracak ve yapılandıracaklar
• IoT sistemlerini programlamada Python'u kullanmanın faydalarını öğrenecekler
• Python ve Raspberry Pi kullanarak bir IoT sistemini oluşturacak, test edecek, dağıtacak ve sorunlarını giderecekler

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar NB-IoT’ün (aynı zamanda LTE Cat NB1 olarak da bilinir) çeşitli yönlerini, bir örnek NB-IoT tabanlı uygulama geliştirip dağıtırken öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NB-IoT’ün farklı bileşenlerini ve bir ekosistem oluşturmak için nasıl bir araya geldiklerini tanımlayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarına yerleşik güvenlik özelliklerini anlayıp açıklayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarını izlemek için basit bir uygulama geliştirebileceklerdir.

Raspberry Pi çok küçük, tek kartlı bir bilgisayardır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Raspberry Pi'u etkileşimli ve güçlü bir gömülü sistem olarak kurmayı ve programlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Maksimum geliştirme verimliliği için bir IDE (entegre geliştirme ortamı) kurmak
• Raspberry Pi'u hareket sensörü, alarmlar, web sunucuları ve yazıcılar gibi cihazları kontrol etmek için programlamak.
• Raspberry Pi'un mimarisini, ek cihazlar için girişleri ve konektörleri dahil olmak üzere anlamak.
• Programlama dillerinde ve işletim sistemlerinde çeşitli seçenekleri anlamak
• Raspberry Pi'u gerçek dünya problemlerini çözmek için test etmek, hata ayıklamak ve dağıtmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Donanım/yazılım teknisyenleri
• Tüm sektörlerdeki teknik personel
• Hobi sahipleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Raspberry Pi çeşitli işletim sistemlerini ve programlama dillerini destekler. Bu kurs, işletim sistemi olarak Linux tabanlı Raspbian ve programlama dili olarak Python kullanacaktır. Belirli bir kurulum talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• Katılımcılar Raspberry Pi donanımını ve bileşenlerini satın almaktan sorumludur.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, bir yüz tanıma sistemi oluşturmak için gereken yazılım, donanım ve adım adım süreci tanıtıyor. Yüz Tanıma aynı zamanda Face Recognition olarak da bilinir.

Bu laboratuvarda kullanılan donanım Rasberry Pi, bir kamera modülü, servo motorlar (isteğe bağlı), vb. içerir. Katılımcılar bu bileşenleri kendileri satın almaktan sorumludur. Kullanılan yazılım OpenCV, Linux, Python, vb.'dir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Rasberry Pi'ye Linux, OpenCV ve diğer yazılım yardımcı programlarını ve kitaplıklarını kurmak.
• OpenCV'ı yüz görüntülerini yakalamak ve algılamak için yapılandırmak.
• Bir Rasberry Pi sistemini gerçek dünya ortamlarında kullanmak için çeşitli seçenekleri anlamak.
• Sistemi gözetim, kimlik doğrulama vb. gibi çeşitli kullanım durumlarına uyarlamak.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma.

Not

• Diğer donanım ve yazılım seçenekleri şunlardır: Arduino, OpenFace, Windows, vb. Bunlardan herhangi birini kullanmak isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

ThingsBoard, açık kaynaklı bir IoT platformudur ve IoT çözümleriniz için cihaz yönetimi, veri toplama, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar ThingsBoard'i kendi IoT çözümlerine nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• ThingsBoard'i kurma ve yapılandırma
• ThingsBoard'in temel özelliklerini ve mimarisini anlama
• ThingsBoard ile IoT uygulamaları geliştirme
• Telemetri cihaz verilerinin yönlendirilmesi için ThingsBoard'i Kafka ile entegre etme
• Birden fazla cihazdan veri toplamak için ThingsBoard'i Apache Spark ile entegre etme

Hedef Kitle

• Yazılım mühendisleri
• Donanım mühendisleri
• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.