دوره کارگاه جامع موتور قوانین AWS IoT: اتصال، پردازش و هدایت داده‌های دستگاه‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه جامع موتور قوانین AWS IoT: اتصال، پردازش و هدایت داده‌های دستگاه‌ها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: اینترنت اشیاء (IoT) و پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر اینترنت اشیاء و اهمیت آن
• 2. مبانی اینترنت اشیاء (IoT)
• 3. معماری سیستم‌های اینترنت اشیاء
• 4. معرفی سرویس‌های AWS برای اینترنت اشیاء
• 5. آشنایی با AWS IoT Core
• 6. ثبت و مدیریت دستگاه‌ها در AWS IoT Core
• 7. اتصال دستگاه‌ها به AWS IoT Core
• 8. پروتکل‌های ارتباطی در اینترنت اشیاء (MQTT, HTTP)
• 9. امنیت در اینترنت اشیاء: احراز هویت و مجوزها
• 10. رمزنگاری در ارتباطات IoT
• 11. معرفی موتور قوانین AWS IoT (AWS IoT Rules Engine)
• 12. نقش موتور قوانین در پردازش داده‌های IoT
• 13. عملیات پایه در موتور قوانین AWS IoT
• 14. فیلتر کردن پیام‌ها در موتور قوانین
• 15. تبدیل و غنی‌سازی داده‌ها با موتور قوانین
• 16. ارسال داده‌ها به سرویس‌های AWS دیگر
• 17. ارسال داده‌ها به Amazon S3
• 18. ارسال داده‌ها به Amazon DynamoDB
• 19. ارسال داده‌ها به Amazon Kinesis Streams
• 20. ارسال داده‌ها به AWS Lambda
• 21. ارسال داده‌ها به Amazon CloudWatch Logs
• 22. اجرای کوئری‌های SQL در موتور قوانین
• 23. استفاده از توابع در کوئری‌های SQL
• 24. توابع سفارشی در موتور قوانین (Lambda Functions)
• 25. مدیریت دستگاه‌ها با AWS IoT Device Management
• 26. تنظیمات و پیکربندی دستگاه‌ها
• 27. بروزرسانی نرم‌افزار دستگاه‌ها (OTA Updates)
• 28. مانیتورینگ و عیب‌یابی دستگاه‌ها
• 29. اتصال دستگاه‌های صنعتی به AWS IoT
• 30. کاربرد اینترنت اشیاء در صنعت (Industry 4.0)
• 31. اینترنت اشیاء در کشاورزی هوشمند
• 32. اینترنت اشیاء در شهرهای هوشمند
• 33. اینترنت اشیاء در حوزه سلامت
• 34. اینترنت اشیاء در حمل و نقل هوشمند
• 35. پلتفرم‌های ابری و نقش آن در IoT
• 36. معرفی خدمات ابری AWS
• 37. خدمات محاسباتی AWS (EC2, Lambda)
• 38. خدمات ذخیره‌سازی AWS (S3, Glacier)
• 39. خدمات پایگاه داده AWS (RDS, DynamoDB)
• 40. خدمات تحلیل داده AWS (Kinesis, Athena)
• 41. امنیت در پلتفرم‌های ابری
• 42. مدیریت هویت و دسترسی در AWS (IAM)
• 43. قوانین دسترسی و سیاست‌ها در AWS
• 44. مطابقت با مقررات و استانداردهای امنیتی
• 45. معرفی AWS IoT Analytics
• 46. پردازش و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 47. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 48. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در IoT
• 49. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با AWS SageMaker
• 50. تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT
• 51. پیش‌بینی و تحلیل روند در داده‌های IoT
• 52. ساخت داشبوردهای مدیریتی با AWS QuickSight
• 53. مصورسازی داده‌های IoT
• 54. گزارش‌گیری از داده‌های IoT
• 55. معرفی AWS IoT Events
• 56. تشخیص و واکنش به رویدادهای IoT
• 57. تعریف حالت‌ها و انتقال بین آن‌ها
• 58. مدیریت رویدادهای پیچیده
• 59. اتوماسیون فرآیندها با AWS IoT Events
• 60. معرفی AWS IoT SiteWise
• 61. جمع‌آوری و سازماندهی داده‌های صنعتی
• 62. تحلیل و پایش عملکرد تجهیزات
• 63. ساخت مدل‌های دارایی (Asset Models)
• 64. ایجاد داشبوردهای صنعتی
• 65. کاربرد SiteWise در بهینه‌سازی تولید
• 66. معرفی AWS IoT Greengrass
• 67. اجرای محاسبات و منطق در لبه شبکه
• 68. همگام‌سازی داده‌ها بین لبه و ابر
• 69. مدیریت دستگاه‌ها در Greengrass
• 70. توسعه برنامه‌های کاربردی برای Greengrass
• 71. امنیت در Greengrass
• 72. معرفی AWS IoT TwinMaker
• 73. ساخت نماینده‌های مجازی از سیستم‌های فیزیکی
• 74. اتصال داده‌های محیطی به نماینده‌های مجازی
• 75. تجسم سه‌بعدی سیستم‌ها
• 76. تحلیل و پایش سیستم‌های پیچیده
• 77. مدیریت چرخه عمر نماینده‌های مجازی
• 78. مفاهیم پیشرفته در موتور قوانین AWS IoT
• 79. استفاده از AWS IoT Events در موتور قوانین
• 80. استفاده از AWS IoT Analytics در موتور قوانین
• 81. استفاده از AWS IoT SiteWise در موتور قوانین
• 82. استفاده از AWS IoT Greengrass در موتور قوانین
• 83. استفاده از AWS IoT TwinMaker در موتور قوانین
• 84. یکپارچه‌سازی موتور قوانین با سایر سرویس‌های AWS
• 85. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر IoT با AWS
• 86. بهینه‌سازی هزینه‌ها در سرویس‌های AWS IoT
• 87. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های IoT
• 88. آینده اینترنت اشیاء و روندهای نوظهور
• 89. اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT)
• 90. شبکه‌های 5G و تأثیر آن بر IoT
• 91. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در IoT
• 92. امنیت سایبری در اکوسیستم IoT
• 93. استانداردها و چارچوب‌های IoT
• 94. پیاده‌سازی موفق پروژه‌های IoT
• 95. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی IoT
• 96. مطالعات موردی پروژه‌های موفق AWS IoT
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری AWS IoT