توضیحات

آموزش اینترنت اشیاء (IoT) و ترکیب آن با پردازش ابری و هوش مصنوعی

نام دوره : IoT for Industry 4.0: Cloud, Edge AI & Smart Systems

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با زبان پایتون (یا یک زبان برنامه‌نویسی دیگر): کلیه تمرین‌ها و کدهای شبیه‌سازی در محیط پایتون اجرا می‌شوند.

• درک مقدماتی از پایگاه‌های داده و مفاهیم سرویس‌های ابری: شناخت اولیه از ساختار دیتابیس‌ها و سرویس‌های ابری نظیر AWS جهت درک معماری سیستم‌های متصل.

• بدون نیاز به خرید بردهای سخت‌افزاری گران‌قیمت: تمامی مفاهیم و سناریوهای داده‌ای با استفاده از شبیه‌سازهای نرم‌افزاری (Software Simulators) پیاده‌سازی می‌شوند؛ با این حال راهنمای کانفیگ سخت‌افزارهای واقعی نیز برای علاقه‌مندان ارائه می‌گردد.

• رایانه شخصی متصل به اینترنت: مناسب برای نصب پایتون، اجرای اسکریپت‌های شبیه‌ساز سنسور و تعامل با کنسول ابری AWS.

توضیحات:

چرا مهارت پیاده‌سازی پروژه‌های اینترنت اشیاء در کنار پلتفرم‌های ابری (Cloud-Enabled IoT) به یکی از باارزش‌ترین تخصص‌های مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت تبدیل شده است؟ اتصال صرف حسگرها به میکروکنترلرها برای کاربردهای صنعتی و مقیاس‌پذیر کافی نیست. یک راهکار پایدار IoT نیازمند طراحی پایپ‌لاین‌های کاملی است که بتوانند میلیون‌ها پیام ارسالی در ثانیه را دریافت، اعتبارسنجی و رمزنگاری کرده، به صورت استریم پردازش نمایند و با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ناهنجاری‌ها را در لحظه تشخیص دهند.

این دوره پرفروش و جامع که توسط متخصص ارشد معماری سیستم‌های توزیع‌شده با بیش از ۲۵ سال تجربه تدوین شده است، اکوسیستم کامل IoT را از لایه سنسور تا داشبوردهای هوش مصنوعی پوشش می‌دهد. در طول آموزش، شما با پروتکل‌های صنعتی نظیر MQTT و HTTP آشنا می‌شوید، سنسورهای مجازی را به هاب AWS IoT Core متصل می‌کنید، داده‌های ورودی را با AWS Kinesis فیلتر و پردازش نموده و آن‌ها را در پایگاه داده NoSQL مقیاس‌پذیر DynamoDB ذخیره می‌سازید. علاوه بر این، با ورود به مفاهیم مدرن Edge Computing، Edge AI و TinyML، نحوه اجرای مدل‌های یادگیری ماشین مستقیم روی پردازنده‌های کم‌مصرف و تحلیل الگوها در ابزار قدرتمند AWS SageMaker را به شکل کاملاً عملیاتی تجربه خواهید کرد.

سرفصل‌های تخصصی و مهارت‌های کسب‌شده

• معماری لایه‌ای اینترنت اشیاء و پروتکل‌های ارتباطی (IoT Ecosystem & Protocols):

  • بررسی معماری مرجع IoT: لایه سنسور و اکچوئیتور، لایه دروازه ارتباطی (Gateway)، لایه پردازش داده و لایه اپلیکیشن.

  • کالبدشکافی پروتکل پیام‌رسانی نشر/اشتراک (MQTT)؛ مباحث کیفی تحویل داده (QoS 0, 1, 2) و امنیت مبتنی بر TLS.

  • مقایسه کاربردی پروتکل‌های انتقال سبک با HTTP و CoAP در دستگاه‌های با محدودیت انرژی و حافظه.

• اتصال دستگاه‌ها و مدیریت زیرساخت در AWS IoT Core:

  • ثبت اشیاء (Things)، صدور گواهینامه‌های امنیتی X.509 و تعریف پالیسی‌های دسترسی در AWS IoT Core.

  • شبیه‌سازی رفتار ارسال بسته‌های سنسوری (دما، ارتعاش، فشار) با اسکریپت‌های پایتون و ابزارهای تست.

  • پیاده‌سازی موتور قواعد (IoT Rule Engine) برای هدایت ترافیک سنسورها به سرویس‌های پردازشی بالادست.

• پایپ‌لاین‌های پردازش استریم و پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر (Streaming & Storage):

  • ایجاد جریان داده‌های بلادرنگ با سرویس AWS Kinesis Data Streams جهت مانیتورینگ بدون تأخیر.

  • طراحی مدل‌های داده بدون ساختار در پایگاه داده نویدبخش AWS DynamoDB برای ثبت متادیتای تجهیزات و وقایع سنسوری.

  • اجرای فرآیندهای دسته‌ای (Batch Processing) و پالایش لاگ‌ها برای گزارش‌گیری‌های دوره‌ای.

• تحلیل داده‌های کلان و هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (AIoT & TinyML):

  • ارسال داده‌های سری زمانی به سرویس AWS SageMaker جهت پیش‌بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance).

  • درک تقابل پردازش ابری (Cloud) و پردازش در لبه (Edge Computing): کاهش تأخیر شبکه و مصرف پهنای باند.

  • مقدمه‌ای بر مفاهیم TinyML و اجرای مدل‌های فشرده هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های امبدد کم‌مصرف.

• طراحی معماری‌های تاب‌آور، ایمن و آماده پروداکشن (Production-Ready Design):

  • استانداردهای احراز هویت دوجانبه (mTLS) و ایزولاسیون دسترسی‌ها در شبکه‌های سنسوری سازمانی.

  • الگوهای بازیابی پس از خرابی و سناریوهای کارکرد تجهیزات در شرایط قطعی موقت اینترنت (Offline Operation).

  • اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای پشتیبانی پایدار از صدها هزار دستگاه فعال هم‌زمان.

چرا باید در دوره  آموزش اینترنت اشیاء (IoT) و ترکیب آن با پردازش ابری و هوش مصنوعی شرکت کنید؟

• پوشش یکپارچه از لایه سنسور تا ابر و هوش مصنوعی: حذف پراکندگی یادگیری با تدوین یک مسیر منسجم از داده‌های خام تا مدل‌های تحلیلی.

• آموزش عملی مبتنی بر پلتفرم صنعتی AWS: پیاده‌سازی پروژه‌ها با سرویس‌های استاندارد بازار نظیر AWS IoT Core و Kinesis که مستقیماً در شرکت‌های بین‌المللی استفاده می‌شوند.

• عدم نیاز به خرید سخت‌افزار جهت یادگیری سریع: استفاده از شبیه‌سازهای نرم‌افزاری پایتون جهت کاهش هزینه‌ها و تمرکز بر معماری و منطق نرم‌افزاری.

• آشنایی با فناوری‌های آینده‌ساز Edge AI و TinyML: گام برداشتن در خط مقدم فناوری‌های نوین پردازش لبه و دستگاه‌های متصل هوشمند.

دوره آموزش اینترنت اشیاء (IoT) و ترکیب آن با پردازش ابری و هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان نرم‌افزار، توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان پایتون: افرادی که مایلند به قلمرو سیستم‌های توزیع‌شده و پردازش داده‌های سخت‌افزاری ورود کنند.

• مهندسان سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems): متخصصان الکترونیک و میکروکنترلر که به دنبال اتصال دیوایس‌های خود به پلتفرم‌های کلود هستند.

• مهندسان دواپس و معماران زیرساخت‌های ابری: کارشناسانی که مسئولیت طراحی، مقیاس‌پذیری و نگهداری کلاسترهای بزرگ اینترنت اشیاء را بر عهده دارند.

• دانشمندان و مهندسان داده: تحلیل‌گرانی که می‌خواهند پایپ‌لاین‌های مدیریت داده‌های استریم و سری زمانی حسگرها را به صورت حرفه‌ای بسازند.