Formare online Microcontroller în România

Această instruire condusă de un instructor, live în România (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 România (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 România, 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să învețe principiile de proiectare a microcontrolerelor.

Raspberry Pi este un computer foarte mic, cu o singură placă.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să configureze și să programeze Raspberry Pi pentru a funcționa ca un sistem embedded interactiv și puternic.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un IDE (mediu de dezvoltare integrat) pentru o productivitate maximă în dezvoltare
• Să programeze Raspberry Pi pentru a controla dispozitive precum senzori de mișcare, alarme, servere web și imprimante.
• Să înțeleagă arhitectura Raspberry Pi, inclusiv intrările și conectorii pentru dispozitive adiționale.
• Să înțeleagă diversele opțiuni în ceea ce privește limbaje de programare și sisteme de operare
• Să testeze, să depisteze erori și să implementeze Raspberry Pi pentru a rezolva probleme din lumea reală

Public țintă

• Dezvoltatori
• Tehnicieni hardware/software
• Persoane tehnice din diverse industrii
• Pasionați

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Raspberry Pi acceptă diverse sisteme de operare și limbaje de programare. Acest curs va folosi sistemul de operare bazat pe Linux Raspbian și limbajul de programare Python . Pentru a solicita o configurație specifică, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
• Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea hardware-ului și componentelor Raspberry Pi.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive embedded foarte mici.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze TensorFlow Lite.
• Să încarce modele de învățare automată pe un dispozitiv embedded pentru a-i permite să detecteze vorbire, să clasifice imagini etc.
• Să adauge inteligență artificială la dispozitivele hardware fără a se baza pe conectivitatea la rețea.