Formation Internet of Things (IoT) en Dartmouth

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Dartmouth (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs IoT avancés et aux passionnés de domotique qui souhaitent automatiser les processus IoT et concevoir des solutions innovantes à l'aide de n8n.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer n8n pour l'automatisation des flux de travail IoT.
• Intégrer des dispositifs et plateformes IoT à l'aide des nœuds et connecteurs de n8n.
• Mettre en œuvre des flux de travail personnalisés pour automatiser les tâches et processus IoT.
• Utiliser des protocoles IoT tels que MQTT et les API REST dans les flux de travail de n8n.
• Surveiller, dépanner et optimiser les flux de travail d'automatisation IoT.

La 6G est la norme de communication sans fil de nouvelle génération, appelée à transformer les écosystèmes IoT grâce à une connectivité ultra-rapide, des capacités de capteurs avancées et l'intégration de l'IA.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux participants de niveau avancé souhaitant comprendre et exploiter l'intersection émergente entre les technologies 6G et les applications IoT.

À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure de :

• Expliquer les concepts techniques fondamentaux derrière la 6G.
• Évaluer la manière dont la 6G remodelera la communication et l'architecture des dispositifs IoT.
• Évaluer les cas d'utilisation IoT alimentés par la 6G dans divers secteurs.
• Préparer des stratégies pour intégrer les capacités de la 6G dans les solutions IoT existantes.

Format du cours

• Conférences axées sur les concepts, combinées à des discussions d'experts.
• Exercices pratiques conçus pour renforcer les principes clés de l'ingénierie.
• Exploration basée sur des cas et analyse de scénarios dans un environnement guidé.

Options de personnalisation du cours

• Pour des versions sur mesure de cette formation alignées sur la feuille de route technologique de votre organisation, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation animée par un instructeur, en direct à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer l'apprentissage fédéré pour optimiser les solutions IoT et d'informatique en périphérie.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les avantages de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et l'informatique en périphérie.
• Implémenter des modèles d'apprentissage fédéré sur les appareils IoT pour le traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'informatique en périphérie.
• Aborder les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes réseau dans les systèmes IoT.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'IA de bord pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et son application dans l'IoT.
• Configurer et mettre en place des environnements d'IA de bord pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils de bord pour des applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'IA de bord avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'IA de bord pour l'IoT.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, en Dartmouth s’adresse aux développeurs IoT intermédiaires, ingénieurs en systèmes embarqués et praticiens de l’intelligence artificielle souhaitant implémenter TinyML pour la maintenance prédictive, la détection d’anomalies et les applications de capteurs intelligents.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de TinyML et ses applications dans l’IoT.
• Configurer un environnement de développement TinyML pour des projets IoT.
• Développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive et la détection d’anomalies à l’aide de TinyML.
• Optimiser les modèles TinyML pour une utilisation efficace de l’énergie et de la mémoire.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique et aux gestionnaires d'entreprise de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre le potentiel de l'IoT et de l'informatique en périphérie pour favoriser l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IoT et de l'informatique en périphérie et leur rôle dans la transformation numérique.
• Identifier les cas d'utilisation de l'IoT et de l'informatique en périphérie dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et de l'énergie.
• Distinguer les architectures et les scénarios de déploiement de l'informatique en périphérie par rapport à ceux de l'informatique en nuage.
• Mettre en œuvre des solutions d'informatique en périphérie pour la maintenance prédictive et la prise de décision en temps réel.

Les systèmes embarqués sont des systèmes informatiques conçus spécifiquement pour exécuter des fonctions dédiées au sein de systèmes plus grands. L'IoT (Internet des objets) est un réseau d'appareils physiques interconnectés intégrés avec des capteurs et des logiciels qui communiquent et échangent des données via Internet.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques débutants qui souhaitent comprendre et appliquer les concepts des systèmes embarqués et de l'IoT en utilisant le langage C et des architectures de microcontrôleurs.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les composants des systèmes embarqués.
• Écrire et compiler du code C pour interagir avec le matériel embarqué.
• Travailler avec les périphériques des microcontrôleurs, tels que les minuteries et les convertisseurs analogiques-numériques (CAN).
• Comprendre comment les systèmes embarqués contribuent aux architectures de l'IoT.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Cette formation a pour but d'expliquer ce qu'est le réseau 5G et l'impact qu'il a sur les technologies intelligentes. Je souhaite vous présenter les avantages et les inconvénients de ces relations technologiques (5G / IoT), ainsi que les orientations de développement du réseau, qui a été dédié dès le départ au monde intelligent.

Les avancées technologiques et l'augmentation massive des données transforment la façon dont les affaires sont menées dans de nombreux secteurs, y compris le gouvernement. La génération de données gouvernementales et les taux d'archivage numérique sont en hausse en raison de la croissance rapide des appareils mobiles et des applications, des capteurs et dispositifs intelligents, des solutions de cloud computing et des portails destinés aux citoyens. À mesure que l'information numérique s'étend et devient plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et la disposition des informations deviennent également plus complexes. De nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d'analyse aident les organisations à extraire des insights de leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un point de bascule, prenant conscience que l'information est un atout stratégique, et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser les informations structurées et non structurées pour mieux servir et répondre aux exigences de sa mission. Alors que les dirigeants gouvernementaux s'efforcent d'évoluer vers des organisations axées sur les données pour accomplir avec succès leur mission, ils jettent les bases pour corrélater les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et les informations.

Des solutions gouvernementales à haute valeur seront créées à partir d'un mashup des technologies les plus disruptives :

• Appareils mobiles et applications
• Services cloud
• Technologies et réseaux d'affaires sociaux
• Big Data et analyse

Le Big Data est l'une des solutions intelligentes pour les secteurs d'activité et permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en agissant sur des modèles révélés par l'analyse de grands volumes de données — liés ou non, structurés et non structurés.

Mais accomplir ces prouesses nécessite bien plus que simplement accumuler de grandes quantités de données. « Tirer le sens de ces volumes de Big Data nécessite des outils et technologies de pointe capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'information vastes et diversifiés », ont écrit Tom Kalil et Fen Zhao du Bureau de la Politique de Science et Technologie de la Maison Blanche dans un article sur le blog de l'OSTP.

La Maison Blanche a fait un pas vers l'aide des agences à trouver ces technologies lorsqu'elle a établi l'Initiative nationale de recherche et développement sur le Big Data en 2012. L'initiative comprenait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires pour l'analyser.

Les défis posés par le Big Data sont presque aussi ardues que sa promesse est encourageante. Le stockage efficace des données est l'un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés, donc les agences doivent minimiser le prix par mégaoctet du stockage et maintenir les données facilement accessibles pour que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le veulent et comme ils en ont besoin. La sauvegarde de grandes quantités de données intensifie le défi.

L'analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent de passer en revue les montagnes de données, repérant des tendances qui peuvent les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les dirigeants informatiques fédéraux pensent que le Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en accomplissant leurs objectifs de mission.).

Des outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de répondre au besoin d'analyser leurs données. Par exemple, le groupe d'analytics computationnels du Laboratoire national d'Oak Ridge a mis à disposition de autres agences son système d'analyse de données Piranha. Le système a aidé les chercheurs médicaux à trouver un lien qui peut alerter les médecins des anévrismes aortiques avant qu'ils ne surviennent. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que le tri des CV pour connecter les candidats à l'emploi avec les gestionnaires de recrutement.

Lors de cette formation pratique animée par un formateur en Dartmouth, les participants apprendront à optimiser les performances de Nginx tout en configurant, surveillant et dépannant le logiciel pour gérer divers types de trafic HTTP et TCP. Les sujets abordés incluent la configuration des paramètres les plus importants dans Nginx, le système d'exploitation et une machine virtuelle afin de tirer le meilleur parti de Nginx.