Formare online Microcontroller în România

Această formare live, guiată de instrucțurator în România (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau prezențial), este adresată inginerilor care doresc să învețe cum să folosească C încorporat pentru a programa diverse tipuri de microcontrolere bazate pe arhitecturi diferite de procesor (8051, ARM CORTEX M-3 și ARM9).

În acest antrenament live, condus de instrucțiunea instructorului în România, participanții vor învăța cum să programeze Arduino pentru utilizare în lumea reală, cum ar fi controlul luminilor, motorurilor și senzorilor de detectare a mișcării. Acest curs presupune folosirea componentelor hardware reale într-un mediu de laborator live (nu hardware-ul simulat prin software). 

La finalul acestui antrenament, participanții vor fi capabili să:

• Programeze Arduino pentru a controla luminile, motorurile și alte dispozitive.
• Înțeleagă arhitectura Arduino, inclusiv intrările și conectoarele pentru dispozitive suplimentare.
• Adauge componente de părți terțe precum LCD-uri, accelerometre, giroscopuri și traseri GPS pentru a extinde funcționalitatea Arduino-ului.
• Înțeleagă opțiunile disponibile în limbajul de programare, de la C până la limbi drag-and-drop.
• Testeze, depisteză și implementeze Arduino pentru a rezolva probleme din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să învețe principiile de proiectare ale microcontrolerului.

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

În această instruire live condusă de instructor, participanții vor învăța cum să configureze și să programeze Raspberry Pi pentru a servi ca un sistem încorporat interactiv și puternic.

Până la sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura un IDE (mediu de dezvoltare integrat) pentru a maximiza productivitatea în dezvoltare
• Programa Raspberry Pi pentru a controla dispozitive precum senzori de mișcare, alarme, servere web și imprimante.
• Înțelege arhitectura Raspberry Pi, inclusiv intrările și conectoarele pentru dispozitive suplimentare.
• Înțelege opțiunile disponibile în limbajele de programare și sistemele de operare
• Testa, depana și implementa Raspberry Pi pentru a rezolva probleme din lumea reală

Audiență

• Dezvoltatori
• Tehnicieni hard/soft
• Persoane tehnice din toate industriile
• Amaruitori

Formatul cursului

• Parțial lecție, parțial discuție, exerciții și o practică intensivă cu manipulare

Note

• Raspberry Pi suportă 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 configurare specifică, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
• Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea hardware-ului și componentelor Raspberry Pi.

Această instruire condusă de instrucțiune, live (online sau local) este adresată inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive cu memorie limitată.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala TensorFlow Lite.
• Încărca modele de învățare automată pe un dispozitiv încorporat pentru a-l permite să detecteze vorbirea, să clasifice imagini, etc.
• Adăuga AI la dispozitivele fizice fără a depinde de conectivitatea rețelei.