IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors

业务运营、设备、电子系统和数据系统的基础知识

对软体和系统有基本的了解

对 Statistics 的基本理解（在 Excel 级别中）

与其他技术不同，物联网要复杂得多，几乎涵盖了核心工程机械、Electronics、固件、中间件、云、分析和移动的每个分支。对于它的每个工程层，都有经济学、标准、法规和不断发展的技术水准等方面。这是第一次，提供了一个适度的课程来涵盖物联网工程的所有这些关键方面。

总结

涵盖物联网当前技术水准的高级培训计划

跨越多个技术领域，以提高对物联网系统及其元件的认识，以及它如何帮助企业和组织。

模型物联网应用的现场演示，展示不同行业领域的实际物联网部署，如工业物联网、智慧城市、零售、旅游和运输以及围绕连接设备和事物的用例

目标受众

负责各自组织内业务和运营流程的经理，希望了解如何利用物联网来提高他们的系统和流程的效率。

正在寻求建立新企业并希望更好地了解物联网技术前景的企业家和投资者，以了解如何以有效的方式利用它。

对物联网或物联网市场价值的估计是巨大的，因为根据定义，物联网是设备、感测器和计算能力的集成和分散层，覆盖了整个消费者、企业对企业和政府行业。物联网的连接数量将越来越多：目前有19亿台设备，到2018年将达到90亿台。到那一年，它将大致相当于智慧手机、智慧电视、平板电脑、可穿戴电脑和个人电脑的数量总和。

在消费领域，许多产品和服务已经跨界到物联网领域，包括厨房和家用电器、停车场、RFID、照明和供暖产品，以及工业互联网中的一些应用。

然而，物联网的底层技术并不是什么新鲜事，因为自互联网诞生以来就存在M2M通信。然而，在过去的几年里，随著智慧手机和平板电脑在每个家庭中的压倒性适应，出现了许多廉价的无线技术。行动装置的爆炸性增长导致了物联网的当前需求。

由于物联网业务的无限机会，大量中小型企业家加入了物联网淘金热的潮流。此外，由于开源电子和物联网平台的出现，物联网系统的开发成本和进一步管理其大规模生产的成本越来越低。现有的电子产品拥有者面临著将他们的设备与互联网或行动应用程式整合的压力。

该培训旨在对新兴行业进行技术和商业回顾，以便物联网爱好者/企业家能够掌握物联网技术和商业的基础知识。

课程目标

该课程的主要目标是介绍物联网在家庭和城市自动化（智慧家居和城市）、工业互联网、医疗保健、Govt.、移动蜂窝和其他领域的新兴技术选择、平台和案例研究。

物联网机械、Electron ics/感测器平台、无线和有线协议、移动到 Electronics 集成、移动到企业集成、数据分析和总控制平面的所有元素的基本介绍

用于物联网的 M2M 无线协定 - WiFi、Zigbee/Zwave、蓝牙、ANT+：何时何地使用哪一个？

移动/桌面/Web 应用程式 - 用于注册、数据采集和控制 - 可用于物联网的 M2M 数据采集平台 - Xively、Omega 和 NovoTech 等。

物联网的安全问题和安全解决方案

物联网开源/商用电子平台-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPC等

适用于 AWS-IoT 应用程式的开源/商业企业云平台，Azure -IOT、Watson-IOT 云以及其他小型 IoT 云

研究一些常见物联网设备的商业和技术，如家庭自动化、烟雾通报器、车辆、军事、家庭健康等。

第 1 节 — Business 物联网为何如此重要的概述

• 来自 Nest、CISCO 和顶级行业的案例研究
• 北美的物联网适应率以及他们如何围绕物联网调整未来的商业模式和运营
• 广泛的应用领域
• 智慧家居和智慧城市
• 工业互联网
• 智能汽车
• 可穿戴设备
• 家庭保健
• Business 物联网规则生成
• Big Data 的 3 层架构 — 物理（感测器）、Communication 和数据智慧

第 2 节 — 物联网简介：关于感测器的一切 – Electronics

• 感测器的基本功能和架构 — 感测器主体、感测器机制、感测器校准、感测器维护、成本和定价结构、传统和现代感测器网路 — 有关感测器的所有基础知识
• 感测器电子学的发展——物联网与传统技术，开源与传统PCB设计风格
• 感测器通信协议的发展——从历史到现代。Modbus、中继、HART 等传统协定到现代 Zigbee、Zwave、X10、蓝牙、ANT 等。
• Business 感测器部署驱动因素 — FDA/EPA 法规、欺诈/回火检测、监督、品质控制和过程管理
• 不同类型的校准技术——手动校准、自动化校准、现场校准、初级校准和辅助校准——及其在物联网中的影响
• 感测器的供电选项 — 电池、太阳能、Witricity、移动和 PoE
• 使用单矽和其他感测器（如温度、压力、振动、磁场、功率因数等）进行实践培训。

演示：记录来自温度感测器的数据

第 3 节 — M2M 通信的基础知识 — 感测器网路和无线协定

• 什么是感测器网路？什么是自组网？
• 无线网路与有线网路
• WiFi- 802.11 系列：N 到 S — 标准和常见供应商的应用。
• Zigbee 和 Zwave — 低功耗网状网路的优势。长距离Zigbee。介绍不同的Zigbee晶元。
• 蓝牙/BLE：低功耗与高功率、检测速度、BLE 等级。蓝牙供应商介绍及其评论。
• 使用无线协定（例如BLE的Piconet）创建网路
• BLE 和 Zigbee 的协定栈和数据包结构
• 其他长距离射频通信链路
• LOS 与 NLOS 连结
• 容量和输送量计算
• 无线协定中的应用问题 — 功耗、可靠性、PER、QoS、LOS
• 使用 LPWAN 进行 WAN 部署的感测器网路.各种新兴协议的比较，如LoRaWAN， NB-IoT等。
• 感测器网路实践培训

演示 ： 使用 BLE 进行装置控制

第 4 节 — 审查 Electronics 平台、生产和成本预测

• PCB vs FPGA vs ASIC 设计 - 如何做出决定
• 原型电子产品与生产电子产品
• 物联网 QA 证书 - CE/CSA/UL/IEC/RoHS/IP65：这些是什么以及何时需要？
• 多层PCB设计及其工作流程的基本介绍
• ElectronICS可靠性-FIT与早期死亡率的基本概念
• 环境和可靠性测试-基本概念
• 基本开源平台：Arduino、Raspberry Pi、Beaglebone，什么时候需要？

第 5 节 — 构思新的物联网产品 - 物联网的产品需求文档

• 目前技术的现状和对市场上现有技术的审查
• 基于市场分析和专利问题，对新功能和技术提出建议
• 新产品的详细技术规格-系统、软体、硬体、机械、安装等。
• 包装和档要求
• 服务和客户支援要求
• 用于理解产品概念的高级设计 （HLD）
• 分阶段引入新功能的发布计划
• 开发团队的技能和拟议的项目计划 - 成本和持续时间
• 目标制造价格

第 6 节 — 物联网行动应用平台简介

• 物联网行动应用协定栈
• 移动到伺服器的集成 - 需要注意的因素是什么
• 在移动应用层面可以引入哪些智慧层？
• IoS 中的iBeacon
• 窗户 Azure
• 亚马逊 AWS-IoT
• 移动应用程式的 Web 介面 （ REST/WebSockets）
• 物联网应用程式协定 （MQTT/CoAP）
• 物联网中间件的安全性 - 金钥、令牌和随机密码生成，用于闸道设备的身份验证。

演示：用于跟踪启用物联网的垃圾桶的移动应用程式

第 7 节 — 面向智慧物联网的机器学习

• 机器学习简介
• 学习分类技术
• 贝叶斯预测准备训练档
• 支援向量机
• 物联网的图像和视频分析
• 通过物联网进行欺诈和警报分析
• Bio –度量 ID 与 IoT 的集成
• 即时分析/流分析
• Scala物联网和机器学习的能力问题
• 物联网机器学习的架构实现是什么

演示：使用 KNN 演演算法进行回归分析

展示 ： 基于 SVM 的影像与影片分析分类

第 8 课 — 物联网分析引擎

• 洞察分析
• 可视化分析
• 结构化预测分析
• 非结构化预测分析
• 推荐引擎
• 模式检测
• 规则/场景发现 — 失败、欺诈、优化
• 发现根本原因

第 9 节 — 物联网实施中的安全性

• 为什么安全性对于物联网至关重要
• 物联网层安全漏洞机制
• 隐私增强技术
• 网路安全的基础
• 物联网数据的加密和加密实现
• 可用平台的安全标准
• 欧洲物联网平台安全立法
• 安全启动
• 设备身份验证
• 防火墙和 IPS
• 更新和补丁

第 10 节 — Database 物联网实施：基于云端的物联网平台

• SQL vs NoSQL-哪一个适合您的物联网应用程式
• 开源与许可 Database
• 可用的M2M云平台
• Cassandra -时间序列数据
• Mongo-资料库
• 欧米茄
• 艾拉
• 利贝利姆
• 思科 M2M 平台
• AT&T M2M平台
• Google M2M平台

第 11 节 — 几种常见的物联网系统

• 家庭自动化
• 家庭能源优化
• Automotive-OBD
• 物联网锁
• 智慧烟雾通报器
• BAC（血液酒精监测）为缓刑中的吸毒者提供
• 宠物爱好者的宠物摄像头
• 可穿戴物联网
• 移动停车票务系统
• 零售店的室内位置跟踪
• 家庭保健
• 智慧运动手表

演示：使用物联网的智慧城市应用

演示：物联网的零售、运输和物流用例

第 12 节 — Big Data 物联网

• 4V-Big Data的体积、速度、多样性和真实性
• 为什么 Big Data 在物联网中很重要
• Big Data 与物联网中的传统数据
• Hadoop 对于物联网 - 何时以及为什么？
• 图像、地理空间和视频数据的存储技术
• 以分散式资料库 Cassandra 为例
• IoT 的并行计算基础知识
• 微服务架构

展示 ： Apache Spark