Curso de Programação de IoT com Java

O objetivo do treinamento é explicar o que é a rede 5G e qual impacto ela tem nas tecnologias inteligentes. Quero mostrar tanto as vantagens quanto as desvantagens dessas relações tecnológicas (5G / IoT) e apresentar as direções de desenvolvimento da rede, que desde o início foi dedicada ao mundo inteligente.

6G é o próximo padrão de comunicação sem fio, posicionado para transformar ecossistemas IoT através da conectividade ultrarrápida, sensores avançados e capacidades integradas de IA.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou no local), é voltado para participantes de nível avançado que desejam compreender e aproveitar a interseção emergente entre tecnologias 6G e aplicações IoT.

Ao completar este curso, os aprendizes adquirirão a capacidade de:

• Explicar os conceitos técnicos fundamentais por trás do 6G.
• Avaliar como o 6G remodelará a comunicação e a arquitetura de dispositivos IoT.
• Avaliar casos de uso do IoT habilitado por 6G em diferentes setores.
• Preparar estratégias para integrar capacidades 6G em soluções IoT existentes.

Formato do Curso

• Palestras focadas em conceitos combinadas com discussões de especialistas.
• Exercícios aplicados projetados para reforçar princípios de engenharia-chave.
• Exploração baseada em casos e análise de cenários em um ambiente guiado.

Opções de Personalização do Curso

• Para versões personalizadas deste treinamento alinhadas com a sua roteiro tecnológico organizacional, entre em contato conosco para agendar.

Avanços em tecnologias e o aumento cada vez maior da quantidade de informações estão transformando a forma como os negócios são conduzidos em muitas indústrias, incluindo o governo. As taxas de geração e arquivamento digital de dados governamentais estão em ascensão devido ao rápido crescimento de dispositivos móveis e aplicativos, sensores inteligentes e dispositivos, soluções de computação em nuvem e portais voltados para os cidadãos. À medida que as informações digitais se expandem e ficam mais complexas, a gestão, processamento, armazenamento, segurança e disposição desses dados também se tornam mais complexos. Novas ferramentas de captura, pesquisa, descoberta e análise estão ajudando organizações a obter insights de seus dados não estruturados. O mercado governamental está em um ponto de inflexão, reconhecendo que a informação é um ativo estratégico, e o governo precisa proteger, aproveitar e analisar tanto informações estruturadas quanto não estruturadas para melhor servir e cumprir suas missões. Conforme os líderes governamentais buscam evoluir organizações baseadas em dados para realizar com sucesso sua missão, estão estabelecendo as bases para correlacionar dependências entre eventos, pessoas, processos e informações.

Soluções de alto valor para o governo serão criadas a partir de uma mistura das tecnologias mais disruptivas:

• Dispositivos móveis e aplicativos
• Serviços em nuvem
• Tecnologias de negócios sociais e redes sociais
• Big Data e análise

O Big Data é uma das soluções inteligentes da indústria e permite que o governo tome melhores decisões baseadas em padrões revelados pela análise de grandes volumes de dados — relacionados ou não, estruturados ou não estruturados.

Mas alcançar esses feitos vai muito além de simplesmente acumular quantidades massivas de dados. “Dar sentido a esses volumes de Big Data requer ferramentas e tecnologias de ponta capazes de analisar e extrair conhecimento útil de fluxos vastos e diversos de informações”, escreveram Tom Kalil e Fen Zhao do Escritório de Ciência e Tecnologia da Casa Branca em um post no blog OSTP.

A Casa Branca deu um passo importante para ajudar as agências a encontrar essas tecnologias quando estabeleceu a Iniciativa Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Big Data em 2012. A iniciativa incluiu mais de $200 milhões para aproveitar ao máximo a explosão do Big Data e as ferramentas necessárias para analisá-lo.

Os desafios que o Big Data apresenta são quase tão formidáveis quanto sua promessa é encorajadora. Armazenar dados de forma eficiente é um desses desafios. Como sempre, os orçamentos são apertados, então as agências devem minimizar o custo por megabyte de armazenamento e manter os dados acessíveis para que os usuários possam obtê-los quando quiserem e da forma como precisam. Fazer backup de quantidades massivas de dados aumenta ainda mais esse desafio.

Analisar os dados efetivamente é outro grande desafio. Muitas agências empregam ferramentas comerciais que lhes permitem vasculhar montanhas de dados, identificando tendências que podem ajudá-las a operar com mais eficiência. (Um estudo recente da MeriTalk revelou que executivos de TI federais acreditam que o Big Data poderia ajudar as agências a economizar mais de $500 bilhões enquanto também cumprem suas missões.).

Ferramentas personalizadas de Big Data também estão permitindo que as agências abordem a necessidade de analisar seus dados. Por exemplo, o Laboratório Nacional Oak Ridge, por meio do Grupo de Análise de Dados Computacionais, disponibilizou seu sistema de análise de dados Piranha para outras agências. O sistema ajudou pesquisadores médicos a encontrar um link que pode alertar os médicos sobre aneurismas da aorta antes que ocorram. Também é usado para tarefas mais mundanas, como filtrar currículos para conectar candidatos a vagas com gerentes de contratação.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil é voltado para profissionais de TI e gerentes de negócios de nível intermediário que desejam entender o potencial da IoT e do edge computing para promover eficiência, processamento em tempo real e inovação em vários setores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IoT e do edge computing e seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso para a IoT e o edge computing nos setores de manufatura, logística e energia.
• Diferenciar entre arquiteturas de edge e cloud computing e cenários de implantação.
• Implementar soluções de edge computing para manutenção preditiva e tomada de decisão em tempo real.

Esta formação presencial (online ou no local) é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que desejam utilizar Edge AI para melhorar aplicações IoT com capacidades de processamento e análise inteligentes de dados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e sua aplicação em IoT.
• Configurar e instalar ambientes de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações IoT.
• Implementar processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar Edge AI com diversos protocolos e plataformas de IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas no uso do Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a gerentes de produto e desenvolvedores que desejam usar Edge Computing para descentralizar o gerenciamento de dados para um desempenho mais rápido, aproveitando dispositivos inteligentes localizados na rede de origem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e as vantagens de Edge Computing.
• Identificar os casos de uso e exemplos onde Edge Computing pode ser aplicado.
• Projetar e construir soluções Edge Computing para um processamento de dados mais rápido e custos operacionais reduzidos.

Sistemas embarcados são sistemas de computação projetados para realizar funções dedicadas dentro de sistemas maiores. IoT (Internet of Things) é uma rede de dispositivos físicos interconectados, incorporados com sensores e software que se comunicam e trocam dados pela internet.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor (online ou no local) destina-se a profissionais técnicos de nível iniciante que desejam compreender e aplicar conceitos de sistemas embarcados e IoT usando C e arquiteturas de microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e componentes dos sistemas embarcados.
• Escrever e compilar código C para interação com hardware embarcado.
• Trabalhar com periféricos de microcontroladores, como timers e ADCs (Conversores Analógico-Digital).
• Compreender como os sistemas embarcados contribuem para as arquiteturas do IoT.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning para otimizar soluções de IoT e computação de ponta.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em IoT e computação de borda.
• Implementar modelos Federated Learning em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisões em tempo real em ambientes de computação de ponta.
• Abordar desafios relacionados à privacidade de dados e restrições de rede em sistemas IoT.

Internet of Things (IoT) é uma infraestrutura de rede que liga objectos físicos e aplicações de software sem fios, permitindo-lhes comunicar entre si e trocar dados através de comunicações de rede, computação em nuvem e captura de dados. C é uma linguagem de programação de uso geral recomendada para IoT devido à sua ubiquidade e benefícios de programação de baixo nível.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como programar soluções de IoT com C.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar NetBeans para programar sistemas IoT com C
• Compreender os fundamentos da arquitetura IoT
• Aprenda os benefícios de usar C na programação de sistemas IoT
• Crie, teste, implante e solucione problemas de um sistema IoT usando C

Público-alvo

• Programadores
• Engenheiros

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.

O dispositivo conectado está disruptando muitos negócios, sendo a utilidade de energia uma exceção. As empresas de utilidade de energia enfrentam essencialmente quatro desafios com o crescimento do IoT

1. Máquinas, controladores, HMI, sistemas SCADA estão cada vez mais se conectando à nuvem por meio de fornecedores que prometem oferecer mais análise e insights através dos seus dados para manutenção preditiva e preventiva. No entanto, a política de quarentena dos ativos críticos significa que essas novas funcionalidades IoT dos fornecedores de Máquina/Controlador não podem ser utilizadas pelas empresas de energia.
2. Com o custo cada vez menor da energia solar e eólica em microgrades, as empresas de utilidade logo verão uma redução na receita proveniente da geração de energia. Para compensar a perda de receita da produção de energia, a empresa precisa buscar agressivamente novas áreas de receitas, como gerenciamento de energia residencial como serviço, armazenamento de energia como serviço, oferta de serviços de grade para carregamento de EVs, serviços de grade para negociação P2P de energia entre residências, microgrades, micrograde a bateria, residência a bateria etc. Tudo isso precisa ser facilitado por meio de medição inteligente, rede inteligente e transações seguras apenas possíveis através da DLT (tecnologia de ledger distribuído) como IOTA. As empresas de utilidade também estão explorando a oferta de alguns serviços de cidade inteligente para as autoridades municipais.
3. Para infraestrutura crítica, como barragens, a ICOLD (Comitê Internacional de Grandes Barragens) deseja ver o monitoramento da saúde estrutural das barragens em tempo real para que qualquer perigo iminente de colapso de barragem ou rocha ou túnel possa ser informado com antecedência para evacuar as pessoas que podem ser afetadas.
4. Outra nova área emergente de receita será o carregamento de EVs em estacionamentos - Como a IoT pode facilitar o carregamento e estacionamento inteligentes?

Nos últimos três anos, a engenharia em IoT viu mudanças massivas principalmente impulsionadas pela Microsoft, Google e Amazon. Esses gigantes investiram bilhões de dólares para desenvolver plataformas IoT que são mais fáceis de gerenciar e seguras. Além disso, o edge IoT ganhou muito ímpeto em pesquisa e implementação como único meio de implementação prática do IoT. A 5G promete transformar o negócio do IoT. Isso levou a um grande financiamento de novas áreas de pesquisa em IoT. É por isso que, para qualquer engenheiro praticante, é absolutamente essencial entender as plataformas IoT desenvolvidas pelos principais atores como AWS, Google e especialmente Microsoft.

No entanto, nenhuma das plataformas acima mencionadas oferece uma solução exaustiva ou totalmente abrangente para um IoT escalável. Apenas para a implementação de medição inteligente em milhões de residências, serão necessárias tecnologias adicionais para proteger o medidor inteligente, redes de rádio, tecnologia de gerenciamento do IoT e muitos outros serviços seguros adicionais. A estratégia, o preço e a segurança de qualquer implantação IoT devem ser ótimos e aceitáveis. Dada tanta conhecimento interdisciplinar, é quase impossível para qualquer empresa montar uma equipe que atenda a todos os requisitos.

Este curso é uma modesta tentativa de educar os tomadores de decisão principais, desenvolvedores e especialistas em segurança sobre quais são os desafios, riscos e o caminho prático para implantar IoT para seus negócios de utilidade de energia da próxima geração.

Além disso, com a implantação escalável, gerenciar serviços IoT para milhares de sensores e conexões está emergindo como uma disciplina de engenharia separada. Esta área, formalmente conhecida como serviços gerenciados IoT, está experimentando crescimento rápido, pois os desafios do IoT escalável são muito maiores que a construção deles. Isso inclui segurança de atualizações de firmware/software over the top, gerenciamento da calibração dos sensores e sistemas, diagnóstico automático de qualquer problema de conexão, isolamento das causas raiz das falhas de API, acompanhamento da saúde do hardware e serviço do sistema distribuído etc.

Objetivos do Curso

O principal objetivo do curso é introduzir opções tecnológicas emergentes, plataformas e estudos de caso de implementação de IoT em empresas de utilidade de energia - medição inteligente, carro inteligente, monitoramento estrutural (SHM), diagnóstico da qualidade da energia e contratos inteligentes. Introdução básica a todos os elementos do IoT - mecânica, plataforma eletrônica/sensora, protocolos sem fio e com fio, integração de dispositivos móveis à eletrônica, integração de dispositivos móveis ao enterprise, data-analytics e aplicações de controle.

1. Pilhas tecnológicas IoT: Dispositivos, Gateways, Edge, Nuvem de Borda, Nuvem Pública, bancos de dados IoT, Aplicativos Web & Móveis para IoT, IoT Centralizado vs Descentralizado
2. Ecossistema IoT para Negócios, gerenciamento de dispositivos de terceiros, gestão de riscos do ecossistema IoT completo
3. Protocolos sem fio M2M para IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Quando e onde usar cada um
4. Fundamentos de Gateways IoT - Riscos, Gestão e Ecossistema
5. Aplicativos Móveis/Área de Trabalho/Web - para registro, aquisição de dados e controle – Plataformas disponíveis de aquisição de dados M2M para IoT - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Questões de segurança e soluções para IoT - Revisão da segurança de todas as pilhas tecnológicas
7. Plataformas empresariais IoT, como Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Medições Inteligentes, Protocolos de Rede Inteligente Abertos (OSGP), Protocolos ANSI C 2.18, Padrão NIST para HAN (Rede Doméstica), Aliança Home Plug Powerline, Padrão de Segurança para Medidores Inteligentes - IEC 62056
9. Tecnologia de Ledger Distribuído (DLT) como Blockchain, HyperLedger e DAG (Grafo Acíclico Direcionado) para contratos inteligentes, transações P2P, carregamento de veículos inteligentes
10. IoT para infraestrutura crítica como BARRAGEM, Transformador, Subestação, Linha de Alta Tensão

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e programadores que desejam instalar, configurar e gerenciar a plataforma Kaa para criar aplicativos IoT.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de criar, desenvolver, gerenciar e implementar aplicativos IoT para dispositivos e máquinas inteligentes usando o Kaa.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IoT de nível avançado e entusiastas de casas inteligentes que desejam automatizar processos de IoT e criar soluções inovadoras usando n8n.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar n8n para automação do fluxo de trabalho da IoT.
• Integrar dispositivos e plataformas IoT usando nós e conectores n8n.
• Implementar fluxos de trabalho personalizados para automatizar tarefas e processos de IoT.
• Utilizar protocolos IoT como MQTT e APIs REST em fluxos de trabalho n8n.
• Monitorar, solucionar problemas e otimizar fluxos de trabalho de automação da IoT.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão como maximizar o desempenho de Nginx à medida que configuram, configuram, monitoram e solucionam problemas de Nginx para lidar com várias formas de tráfego HTTP / TCP. Os tópicos abordados incluem como configurar os parâmetros mais importantes em Nginx, o sistema operacional e uma máquina virtual para obter o valor máximo de Nginx.

O objetivo da formação é explicar o que são - e o que não são - soluções inteligentes (Internet das Coisas, IA, Blockchain, Realidade Virtual, Metaverse) e mostrar as vantagens e desvantagens destes mundos tecnológicos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IoT de nível intermediário, engenheiros incorporados e profissionais de IA que desejam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicativos de sensores inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e suas aplicações na IoT.
• Configure um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos de IoT.
• Desenvolver e implantar modelos ML em microcontroladores de baixa potência.
• Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias usando TinyML.
• Otimizar os modelos TinyML para uma utilização eficiente da energia e da memória.