Microcontroller Formare în Banat

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de sisteme încorporate de nivel intermediar și dezvoltatorilor de AI care doresc să implementeze modele de machine learning pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile de AI la edge.
• Să configureze un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Să antreneze, să optimizeze și să implementeze modele de AI pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să folosească TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații reale TinyML.
• Să optimizeze modelele de AI pentru eficiență energetică și constrângeri de memorie.

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să învețe cum să utilizeze limbajul C incorporat pentru a programa diverse tipuri de microcontrolere bazate pe diferite arhitecturi de procesoare (8051, ARM CORTEX M-3 și ARM9).

În acest training condus de un instructor, în Banat, participanții vor învăța cum să programeze Arduino pentru utilizare în lumea reală, cum ar fi controlul luminilor, motoarelor și senzorilor de detectare a mișcării. Acest curs presupune utilizarea componentelor hardware reale într-un mediu de laborator live (nu hardware simulat prin software).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să programeze Arduino pentru a controla lumini, motoare și alte dispozitive.
• Să înțeleagă arhitectura Arduino, inclusiv intrările și conectorii pentru dispozitive adiționale.
• Să adauge componente terțe, cum ar fi LCD-uri, accelerometre, giroscoape și trackere GPS, pentru a extinde funcționalitatea Arduino.
• Să înțeleagă diversele opțiuni de limbaje de programare, de la C până la limbaje drag-and-drop.
• Să testeze, să depisteze erori și să implementeze Arduino pentru a rezolva probleme din lumea reală.

Ecosistemul RISC-V a evoluat de la o arhitectură ISA open-source de nișă la o arhitectură mainstream cu un impuls semnificativ pe piață, acoperind domenii precum edge computing, IoT, automotive, accelerarea AI și procesoare de clasă server. Rapoartele din industrie identifică o lipsă critică de talente: mai puțin de 5.000 de designeri de chipuri RISC-V există la nivel global, față de peste 15.000 de posturi deschise în industria semiconductorilor. Tendințele cheie de angajare arată că angajatorii prioritizează competențe în arhitectura RISC-V, îmbinată cu design SoC, verificare RTL (UVM/SystemVerilog), dezvoltare de acceleratoare AI, programare de sisteme în Rust, computație confidențială și abilități în utilizarea lanțurilor de tool-uri open-source. Creșterea RISC-V de grad automotive (ISO 26262), a procesoarelor de clasă server (controlere de întrerupere AIA, coerență multi-core) și a NPU-urilor pentru inferență AI la margine reprezintă cele mai rapide zone de creștere ale competențelor. Companiile precum SiFive, Qualcomm și Western Digital au accelerat dezvoltarea RISC-V, crescând cererea de ingineri care pot uni specificațiile arhitecturii, implementarea în siliciu, firmware-ul și dezvoltarea stivei software într-un singur set de competențe.