課程簡介

第 1 節 — Business 物聯網為何如此重要概述

  • 來自 Nest、CISCO 和頂級行業的案例研究
  • 北美的物聯網適應率以及他們如何圍繞物聯網調整未來的商業模式和運營
  • 廣泛的應用領域
  • 智慧家居和智慧城市
  • 工業互聯網
  • 智能汽車
  • 可穿戴設備
  • 家庭保健
  • IoT 的業務規則生成
  • 大數據的 3 層架構——物理(感測器)、Communication 和數據智慧

第 2 節 — 物聯網簡介:關於感測器的一切 – Electronics

  • 感測器的基本功能和架構 — 感測器主體、感測器機制、感測器校準、感測器維護、成本和定價結構、傳統和現代感測器網路 — 感測器的所有基礎知識
  • 感測器電子器件的發展——物聯網與傳統,開源與傳統PCB設計風格
  • 感測器通信協議的發展——從歷史到現代。傳統協定,如Modbus、中繼、HART到現代 Zigbee、Zwave、X10、藍牙、ANT等。
  • Business 感測器部署驅動因素 — FDA/EPA 法規、欺詐/回火檢測、監督、品質控制和過程管理
  • 不同類型的校準技術(手動、自動化、現場、初級和二級校準)及其在物聯網中的影響
  • 感測器的供電選項 — 電池、太陽能、Witricity、移動和 PoE
  • 使用單矽和其他感測器(如溫度、壓力、振動、磁場、功率因數等)進行實踐培訓。

演示:記錄來自溫度感測器的數據

第 3 節 — M2M 通信的基礎 — 感測器網路和無線協定

  • 什麼是感測器網路?什麼是自組織網路?
  • 無線網路與有線網路
  • WiFi- 802.11 系列:N 到 S — 標準和常見供應商的應用。
  • Zigbee 和 Zwave — 低功耗網狀網路的優勢。長距離 Zigbee。介紹不同的 Zigbee 晶片。
  • 藍牙/BLE:低功耗與高功率、檢測速度、BLE 等級。藍牙供應商介紹及其評論。
  • 使用 BLE 的 Piconet 等無線協定創建網路
  • BLE 和 Zigbee 的協定棧和數據包結構
  • 其他長距離射頻通信鏈路
  • LOS 與 NLOS 連結
  • 容量和輸送量計算
  • 無線協定中的應用問題 — 功耗、可靠性、PER、QoS、LOS
  • 使用 LPWAN 進行 WAN 部署的感測器網路。各種新興協議的比較,如LoRaWAN, NB-IoT 等。
  • 感測器網路實踐培訓

演示 : 使用 BLE 進行裝置控制

第 4 節 — 回顧 Electronics 平台、生產和成本預測

  • PCB vs FPGA vs ASIC 設計 - 如何做出決定
  • 原型電子產品與生產電子產品
  • IoT-CE/CSA/UL/IEC/RoHS/IP65 的 QA 證書:這些是什麼以及何時需要?
  • 多層PCB設計的基本介紹及其工作流程
  • 電子可靠性-FIT和早期死亡率的基本概念
  • 環境和可靠性測試-基本概念
  • 基本的開源平臺:Arduino、Raspberry Pi、Beaglebone,什麼時候需要?

第 5 節 — 構思新的物聯網產品 - 物聯網產品需求文檔

  • 市場現有技術現狀和現有技術的審查
  • 基於市場分析和專利問題的新特性和新技術建議
  • 新產品的詳細技術規格——系統、軟體、硬體、機械、安裝等。
  • 包裝和檔要求
  • 服務和客戶支援要求
  • 用於理解產品概念的高級設計 (HLD)
  • 分階段引入新功能的發佈計劃
  • 開發團隊的技能組合和擬議的項目計劃 - 成本和持續時間
  • 目標製造價格

第 6 節 — 物聯網行動應用平台簡介

  • IoT 移動應用協議棧
  • 移動到伺服器整合 - 需要注意哪些因素
  • 在移動應用層面可以引入哪些智慧層?
  • IoS 中的iBeacon
  • 窗戶 Azure
  • 亞馬遜AWS-IoT
  • 移動應用程式的 Web 介面 ( REST/WebSockets)
  • 物聯網應用層協定(MQTT/CoAP)
  • 物聯網中間件的安全性 - 用於閘道設備身份驗證的金鑰、令牌和隨機密碼生成。

演示:用於跟蹤支援物聯網的垃圾桶的移動應用程式

第 7 節 — 面向智慧物聯網的機器學習

  • 機器學習簡介
  • 學習分類技術
  • 貝葉斯預測準備訓練檔
  • 支援向量機
  • 物聯網圖像和視頻分析
  • 通過物聯網進行欺詐和警報分析
  • 生物指標ID與物聯網的整合
  • 即時分析/流分析
  • Scala物聯網和機器學習的能力問題
  • 物聯網機器學習的架構實現是什麼

演示:使用 KNN 演演算法進行回歸分析

演示:基於支援向量機的圖像和視頻分析分類

第 8 節 — 物聯網分析引擎

  • 洞察分析
  • 可視化分析
  • 結構化預測分析
  • 非結構化預測分析
  • 推薦引擎
  • 模式檢測
  • 規則/場景發現 — 失敗、欺詐、優化
  • 發現根本原因

第 9 節 — 物聯網實施中的安全性

  • 為什麼安全性對物聯網至關重要
  • 物聯網層安全漏洞機制
  • 隱私增強技術
  • 網路安全的基礎
  • 物聯網數據的加密和加密實現
  • 可用平臺的安全標準
  • 歐洲物聯網平臺安全立法
  • 安全啟動
  • 設備身份驗證
  • 防火牆和 IPS
  • 更新和補丁

分會場 10 — Database 物聯網實施:基於雲端的物聯網平臺

  • SQL vs 否SQL-哪一個適合您的物聯網應用程式
  • 開源資料庫與許可資料庫
  • 可用的M2M雲平臺
  • Cassandra - 時間序列數據
  • Mongo-資料庫
  • 歐米茄
  • 艾拉
  • 利貝利姆
  • 思科 M2M 平臺
  • AT&T M2M平臺
  • Google M2M平臺

第 11 節 — 一些常見的物聯網系統

  • 家庭自動化
  • 家庭能源優化
  • Automotive-OBD的
  • 物聯網鎖
  • 智慧煙霧通報器
  • BAC(血液酒精監測)為緩刑中的吸毒者提供
  • 寵物愛好者的寵物攝像頭
  • 可穿戴物聯網
  • 移動停車售票系統
  • 零售店的室內位置跟蹤
  • 家庭保健
  • 智慧運動手錶

演示:使用物聯網的智慧城市應用

演示:物聯網的零售、運輸和物流用例

第 12 節 — Big Data 物聯網

  • 4V-大數據的數量、速度、多樣性和準確性
  • 為什麼大數據在物聯網中很重要
  • 物聯網中的大數據與遺留數據
  • Hadoop 對於物聯網 - 何時以及為什麼?
  • 圖像、地理空間和視頻數據的存儲技術
  • 分散式資料庫 - 以 Cassandra 為例
  • IoT 的並行計算基礎知識
  • 微服務架構

展示 : Apache Spark

最低要求

  • 業務運營、設備、電子系統和數據系統的基本知識
  • 對軟體和系統有基本的瞭解
  • 基本瞭解 Statistics(在 Excel 級別中)

 

 21 時間:

人數



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