Plan du cours
Séance 1 — Aperçu commercial de l'importance cruciale de l'IoT
- Études de cas de Nest, CISCO et des principales industries.
- Taux d'adoption de l'IoT en Amérique du Nord et la manière dont ils alignent leur modèle d'affaires et leurs opérations futurs autour de l'IoT.
- Domaines d'application à grande échelle.
- Maison intelligente et ville intelligente.
- Internet industriel.
- Voitures intelligentes.
- Objets connectés portables (Wearables).
- Santé à domicile.
- Génération de règles commerciales pour l'IoT.
- Architecture à trois couches de Big Data — Physique (capteurs), Communication et Intelligence des données.
Séance 2 — Introduction à l'IoT : Tout sur les capteurs et l'électronique
- Fonctionnement et architecture de base d'un capteur — corps du capteur, mécanisme du capteur, calibration du capteur, maintenance du capteur, coût et structure tarifaire, réseaux de capteurs hérités et modernes — tous les fondamentaux sur les capteurs.
- Développement de l'électronique des capteurs — IoT vs hérité, et style de conception PCB open source vs traditionnel.
- Développement des protocoles de communication des capteurs — de l'histoire à nos jours. Protocoles hérités comme Modbus, relais, HART aux protocoles modernes tels que Zigbee, Zwave, X10, Bluetooth, ANT, etc.
- Facteur commercial pour le déploiement des capteurs — réglementation FDA/EPA, détection de fraude/tampering, supervision, contrôle de la qualité et gestion des processus.
- Différentes techniques de calibration — manuelle, automatisation, sur le terrain, primaire et secondaire — et leurs implications dans l'IoT.
- Solutions d'alimentation des capteurs — batterie, solaire, Witricity, Mobile et PoE.
- Formation pratique avec un seul silicium et d'autres capteurs tels que température, pression, vibration, champ magnétique, facteur de puissance, etc.
Démonstration : Enregistrement des données d'un capteur de température
Séance 3 — Fondamentaux de la communication M2M — Réseau de capteurs et protocole sans fil
- Qu'est-ce qu'un réseau de capteurs ? Qu'est-ce qu'un réseau ad hoc ?
- Réseau sans fil vs réseau filaire.
- WiFi - Familles 802.11 : De N à S — application des normes et fournisseurs communs.
- Zigbee et Zwave — avantage du maillage basse consommation. Zigbee longue portée. Introduction aux différentes puces Zigbee.
- Bluetooth/BLE : Basse consommation vs haute consommation, vitesse de détection, classe de BLE. Introduction des fournisseurs Bluetooth et leur analyse.
- Création de réseau avec des protocoles sans fil tels que le Piconet via BLE.
- Piles de protocoles et structure des paquets pour BLE et Zigbee.
- Autres liaisons de communication RF longue portée.
- Liaisons LOS vs NLOS.
- Calcul de capacité et de débit.
- Problèmes d'application dans les protocoles sans fil — consommation d'énergie, fiabilité, PER, QoS, LOS.
- Réseaux de capteurs pour le déploiement WAN en utilisant le LPWAN. Comparaison de divers protocoles émergents tels que LoRaWAN, NB-IoT, etc.
- Formation pratique avec le réseau de capteurs.
Démonstration : Contrôle de l'appareil à l'aide du BLE
Séance 4 — Réexamen de la plateforme électronique, de la production et de la projection des coûts
- Conception PCB vs FPGA vs ASIC — comment prendre la décision.
- Prototypage électronique vs Production électronique.
- Certification QA pour l'IoT - CE/CSA/UL/IEC/RoHS/IP65 : Que sont-elles et quand sont-elles nécessaires ?
- Introduction de base à la conception de PCB multicouche et à son flux de travail.
- Fiable électronique — concept de base du FIT et du taux de mortalité précoce.
- Tests environnementaux et de fiabilité — concepts de base.
- Plateformes open source de base : Arduino, Raspberry Pi, Beaglebone, quand les utiliser ?
Séance 5 — Concevoir un nouveau produit IoT — Document de spécification des exigences produit pour l'IoT
- État de l'art actuel et analyse de la technologie existante sur le marché.
- Suggestions pour de nouvelles fonctionnalités et technologies basées sur l'analyse du marché et les questions de brevet.
- Spécifications techniques détaillées pour les nouveaux produits — système, logiciel, matériel, mécanique, installation, etc.
- Exigences en matière d'emballage et de documentation.
- Exigences de service et de support client.
- Conception de haut niveau (HLD) pour la compréhension du concept de produit.
- Plan de lancement pour l'introduction par phases des nouvelles fonctionnalités.
- Ensemble de compétences pour l'équipe de développement et plan de projet proposé — coût et durée.
- Prix de fabrication cible.
Séance 6 — Introduction à la plateforme d'applications mobiles pour l'IoT
- Pile de protocoles de l'application mobile pour l'IoT.
- Intégration mobile au serveur — quels sont les facteurs à surveiller ?
- Quelles sont les couches intelligentes qui peuvent être introduites au niveau de l'application mobile ?
- iBeacon dans l'IoS.
- Microsoft Azure.
- Amazon AWS-IoT.
- Interfaces web pour les applications mobiles (REST/WebSockets).
- Protocoles de la couche d'application IoT (MQTT/CoAP).
- Sécurité pour le middleware IoT — clés, jetons et génération de mots de passe aléatoires pour l'authentification des appareils de passerelle.
Démonstration : Application mobile pour le suivi des poubelles intelligentes
Séance 7 — Apprentissage automatique pour un IoT intelligent
- Introduction à l'apprentissage automatique.
- Techniques d'apprentissage par classification.
- Prédiction bayésienne — préparation du fichier d'entraînement.
- Machine à vecteurs de support (SVM).
- Analyse d'images et de vidéo pour l'IoT.
- Analyse de fraude et d'alerte via l'IoT.
- Intégration de l'identification biométrique avec l'IoT.
- Analyse en temps réel / Analyse de flux (Stream Analytic).
- Problèmes de scalabilité de l'IoT et de l'apprentissage automatique.
- Quelles sont les implémentations architecturales de l'apprentissage automatique pour l'IoT ?
Démonstration : Utilisation de l'algorithme KNN pour l'analyse de régression.
Démonstration : Classification basée sur SVM pour l'analyse d'images et de vidéo.
Séance 8 — Moteur analytique pour l'IoT
- Analytique des perspectives (Insight analytic).
- Analytique de visualisation.
- Analytique prédictive structurée.
- Analytique prédictive non structurée.
- Moteur de recommandation.
- Détection de motifs.
- Découverte de règles/scénarios — défaillance, fraude, optimisation.
- Découverte des causes racines.
Séance 9 — Sécurité dans la mise en œuvre de l'IoT
- Pourquoi la sécurité est absolument essentielle pour l'IoT.
- Mécanisme de brèche de sécurité dans la couche IoT.
- Technologies améliorant la confidentialité.
- Fondamentaux de la sécurité réseau.
- Implémentation du chiffrement et de la cryptographie pour les données IoT.
- Normes de sécurité pour la plateforme disponible.
- Législation européenne pour la sécurité dans la plateforme IoT.
- Démarrage sécurisé (Secure booting).
- Authentification des appareils.
- Firewalling et IPS.
- Mises à jour et correctifs (patches).
Séance 10 — Implémentation de la base de données pour l'IoT : Plateformes IoT basées sur le cloud
- SQL vs NoSQL — lequel est bon pour votre application IoT ?
- Base de données open source vs. base de données sous licence.
- Plateforme cloud M2M disponible.
- Cassandra — Données série temporelle (Time Series Data).
- Mongo-DB.
- Omega.
- Ayla.
- Libellium.
- Plateforme CISCO M2M.
- Plateforme AT &T M2M.
- Plateforme Google M2M.
Séance 11 — Quelques systèmes IoT courants
- Automatisation de la maison.
- Optimisation de l'énergie à la maison.
- Automobile — OBD (On-Board Diagnostics).
- IoT-Lock.
- Détecteur de fumée intelligent.
- BAC (Surveillance de l'alcoolémie) pour les toxicomanes sous probation.
- Caméra pour animaux de compagnie pour les amoureux des animaux de compagnie.
- IoT portable (Wearable IOT).
- Système de paiement des tickets de stationnement mobile.
- Suivi de position intérieur dans les magasins de détail.
- Santé à domicile.
- Montre de sport intelligente.
Démonstration : Application de ville intelligente utilisant l'IoT.
Démonstration : Cas d'utilisation du commerce de détail, du transport et de la logistique pour l'IoT.
Séance 12 — Big Data pour l'IoT
- 4V : Volume, vélocité, variété et véracité du Big Data.
- Pourquoi le Big Data est important dans l'IoT.
- Big Data vs données héritées dans l'IoT.
- Hadoop pour l'IoT — quand et pourquoi ?
- Technique de stockage pour les données d'images, géospatiales et vidéo.
- Base de données distribuée — Cassandra comme exemple.
- Principes de l'informatique parallèle pour l'IoT.
- Architecture de microservices.
Démonstration : Apache Spark.
Pré requis
Des connaissances de base en fonctionnement commercial, appareils, systèmes électroniques et systèmes de données.
Compréhension de base des logiciels et des systèmes.
Compréhension de base des statistiques (niveau Excel).
Nos clients témoignent (1)
La formation était pertinente à mes besoins et je serais capable d'appliquer les leçons apprises pour répondre à mes besoins exigeants.
Botshabelo Jason - Water Utilities Botswana
Formation - IoT Fundamentals and Frontiers : For Managers, CXO, VP, Investors and Entrepreneurs
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