Format
Real-time online intensive course with lifetime access to lesson recordings and content.
Building Secure Local Infrastructure with Home Assistant and Shelly
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Eine sichere lokale Infrastruktur mit Home Assistant und Shelly aufbauen ist ein fortgeschrittener, praxisorientierter Kurs mit Fokus auf das Architekturdesign einer sicheren, lokal ausgerichteten IoT-Automatisierungsplattform.
Die Teilnehmer lernen, eine Home-Assistant-Umgebung aufzubauen und abzusichern, sie mit benutzerdefinierten Komponenten und Plug-ins zu erweitern sowie Geräte netzwerkübergreifend zu verbinden und zu verwalten. Der Kurs legt besonderen Wert auf koordinierte Automatisierungen, sprachgesteuerte Bedienung, Reporting und praxisnahe Integrationsstrategien in realistischen, produktionsnahen Umgebungen.
Alle Sessions sind praxisorientiert und orientieren sich an realen Set-ups.
Nach der Registrierung erhältst Du einen Rabattcode über 20 % für ausgewählte Shelly Geräte (bis zum Ende des Kurses gültig).
Kurs verpasst? Kein Problem! Denn Du hast unbegrenzten Zugriff auf die Kursaufzeichnungen.
Klicke hier, um die Teilnahmebedingungen einzusehen.
Der Kurs wird aufgezeichnet. Wenn die Zeiten für Dich ungünstig liegen, kannst Du die Aufzeichnung später ansehen.
Course details
Period
9 - 12 March
Each lesson starts at 18:00 Central European Time (CET).
Certificate
Renowned certification is provided after a successful course completion.
Language
English
What You'll Learn
- Design and secure a local on-premises automation infrastructure
- Configure encrypted communication channels for IoT messaging
- Connect and manage devices across different networks using a centralized hub
- Integrate sensors and dashboards into a unified local system
- Build automations using local voice assistant pipelines
- Expose automation logic through APIs, notifications, and reports
- Package and distribute custom integrations for reuse and community sharing
Wie melde ich mich für den Kurs an?
An wen richtet sich dieser Kurs?
Dieser fortgeschrittene Kurs ist für Installateure, Fachkräfte und Smart-Home-Enthusiasten gedacht, die sichere und datenschutzbewusste Automatisierungssysteme auf Basis der Home-Assistant-Plattform aufbauen möchten. Er ist ideal für alle, die vollständige Kundenlösungen anbieten wollen, ebenso wie für DIY-Anwender, die auf zuverlässige, langfristige und erweiterbare Smart-Home-Set-ups abzielen.
Installateure und Integratoren
IoT-Lösungsarchitekten
Smart-Home-Enthusiasten
Do I have to buy a Shelly device to attend the course?
No, purchasing Shelly devices is not required to enroll in the course. However, they can enhance your learning experience by allowing you to apply your new skills in real-time and customize device behavior to fit your needs.
Recommended devices: Shelly Gen3 and/or Shelly Gen4, Shelly BLU device/s, Raspberry PI.
While these devices will be featured in the training, purchasing them is entirely optional. You have the flexibility to decide whether to invest in them based on your interests and project requirements.
In this course
Konfiguration der lokalen Vor-Ort-Infrastruktur:
- Initial Home Assistant Configurations
- Installing and Preparing Core Services
- Configure Network for Local Device Communication
- Connecting Local Devices
Geräteverbindung – sicher und aus der Ferne:
- Secure Device Communication Using Encrypted Messaging Protocols
- Certificate-based Authentication and Trust Management
- Visualizing and Monitoring Device Data in Home Assistant
- Implement Local Voice Assistance Pipeline (speech-to-text and text-to-speech)
Benutzerdefinierte Integrationen und sprachgesteuerte Automatisierung:
- Using Voice Commands to Control Devices
- Managing Historic Device Data
- Building Custom components
Home Assistant API-Integration mit benutzerdefinierter Benachrichtigungslogik:
- Home Assistant REST API
- Sending Automated Push Notifications
- Emails Report via Custom Logic
- Integrating Wall-Mounted Displays with Access Control
Meet Your Trainers
Simeon Monov
Assistant Professor & Senior Software Developer
Simeon Monov is an assistant professor at Plovdiv University 'Paisii Hilendarski' and senior software developer and technical lead. Simeon holds a PhD in Computer Science and has a solid background in algorithms and information systems. Simeon teaches machine learning, data analytics, algorithms and data structures and object-oriented programming at Plovdiv University and has over twenty years of experience in software development and design. He worked for 13 years at the IBM Silicon Valley Lab.
