104學習精靈

在本門課程中，將以社群部落格平台為範例，利用 Flask 框架來開發網站平台，並使用 Flask 擴充套件來建置會員系統、具有安全機制的驗證表單、加密使用者密碼、處理使用者上傳的檔案等等功能，讓您可以快速的學習Python網站開發所需的技能並能夠建置出自己的網站平台。

台積電董事長張忠謀指出「下一個big thing為物聯網，將是未來五到十年內，成長最快速的產業，要好好掌握住機會！」而包括穿戴裝置、智慧家庭、智慧交通、智慧工廠、智慧能源與智慧城市都將搭乘著物聯網的翅膀起飛，不少供應鏈與整個生態系統已然逐漸成形。因此掌握物聯網技術，就等於是搭上這波熱門趨勢。 為了傳達正確的IoT學習觀念與學習重點，本課程規劃了三大範疇，讓您學會物聯網硬體裝置的I/O控制、Web前後端整合與ARM mbed平台開發，讓您對物聯網的架構有清晰了解並札實培養關鍵技術。本課程不但經由ARM mbed原廠認證，讓您享有豐富的原廠學習資源，更透過Raspberry Pi3並搭配艾鍗獨家設計I/O子板，讓您學會裝置基本的操作與I/O控制。另外，還會用淺顯易懂的方式讓您快速學會IoT相關通訊、物聯網Web前後端整合與開發平台的技術。藉由數位學習的優勢，讓您反覆觀看，提高學習效率，快速掌握技術關鍵，實踐IoT核心技術與應用。本課程所培訓之能力指標適用iPAS經濟部產業人才能力鑑定【初級/中級物聯網應用工程師】考試，歡迎準備報考的同學加入學習！ 學習目標 1.能了解物聯網IoT 架構，包含物聯網感知層、物聯網網路層、物聯網應用層 2.學會控制Raspberry Pi I/O裝置，紮實建立IoT技術基礎 3.了解物聯網中M2M通訊協定並如何實現-MQTT、CoAP 4.學會擷取感測器訊號與輸出入控制 5.能開發一個Web-Based IoT平台：掌握Web前端與後端的通訊能力(AJAX,WebSocket) 6.能快速以Node.js 建立物聯網應用平台 7.了解 ARM mbed Cloud 平台-mbed Client API與mbed device connector API 8.善用更多其他的雲端服務BaaS(Backend as a Service)，如Freeboard、ThingSpeek等 9.考取經濟部「物聯網應用工程師」能力鑑定證書，提升就業力與競爭力，增加獲得企業優先面試/聘用及加薪的機會。 章節架構 Part1-物聯網導論 Part2-Raspberry Pi 3 I/O 裝置控制使用C語言 Part3-數位介面 Part4-類比界面 Part5-打造自己的IoT Part6-CoAP Part7-MQTT Part8-Web基礎概念 Part9-JavaScript程式設計 Part10-使用JQuery Part11-關於Node.js Part12-The WebSocket Protocol Part13-HTML Template Engine Part14-MongoDB Part15-Node.js-based GPIO Part16-ARM mbed 物聯網平台實戰

本課程帶你掌握物聯網基礎架構概論與物聯網系統與應用。iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級所需人才， 整合產官學研所建立的鑑定體制。有專業能力認證，更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。艾鍗學院授課講師皆取得iPAS認證，章章精彩、片刻不冷場，帶給學員最實戰的應試指南，打穩物聯網工程師的基本功！ 學習目標 1. 瞭解物聯網基礎架構之專有名詞及其代表意義。 2. 瞭解物聯網感知層感測技術、網路層通訊技術、應用層服務架構等基礎概念。 3. 具備軟體設計基礎概念，包含雲端資料交換格式、資料庫設計基礎與開源軟體規劃與授權規範。 4. 具備硬體設計基礎概念，包含I/O通訊與控制方 式基礎與開源硬體規劃與授權規範。 5. 具備軟硬體整合規劃能力，包含系統元件與架構、系統故障問題判斷與排除與物聯網資安與隱私權。 章節架構 1. 物聯網導論 2. RFID原理與EPC global Network 3. 無線感測網路 4. M2M通訊協定-MQTT、CoAP 實作 5. 感測器原理與應用 6. 用Raspberry Pi建構IoT系統 7. Raspberry Pi 感測裝置程式設計 8. ARM mebd Cloud 物聯網應用與實作 9. iPAS初級能力鑑定解題-考前衝刺

7/1開始報名8/20前完成報名繳費，雜費減免2000本所分為「資訊安全管理」「人工智慧與巨量資料」兩組。 資管的運用絕不只是一般人以為的「寫程式」「修電腦」。科技時代資管將是每個組織的關鍵核心動力。因應職場對資管人才的求才若渴，除了核心素養外，更透過專題與實務研究，強化管理教育，為產業打造「融會資訊與管理，集多種專才於一身」的中實幹部。想讓職涯發展踏■巨量資料挖掘與分析(3學分)--黃謙順/副教授【每週六09:10~12:00】 隨著商業資料數量不斷地 增加，使用分散式技術來協助我們分析資料已被廣泛部署在不同的領域。本課程將介紹巨量資料分析運算平台與相關資料分析演算法與工具 (Mahout) ，課程的目標如下： 1. 介紹巨量資料基本概念與運算架構 2. 探討各種機器學習演算法 3. 透過實際操作演練來解決商業問題 ■資訊安全管理實務(3學分)-- 張耀鴻/副教授【每週六13:10~16:00】 介紹有關資通訊安全通識體系八大領域中的最佳實務，藉以擴大資通訊安全專業人員對於該八大領域的全面性理解。本課程以結構化討論和情境實作方式來加強學習成效，透過對於通識體系知識進一步了解，不僅有助於修課學員未來參與CISSP, CISA, CISM和HISP等各項國際專業證照考試，從而增加職場上的競爭力。