Advanced Embedded Systems Development Treningskurs

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære hvordan de programmerer Arduino for bruk i den virkelige verden, for eksempel for å kontrollere lys, motorer og bevegelsesdeteksjonssensorer. Dette kurset forutsetter bruk av ekte maskinvarekomponenter i et levende labmiljø (ikke programvaresimulert maskinvare).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Programmer Arduino for å kontrollere lys, motorer og andre enheter.
• Forstå Arduinos arkitektur, inkludert innganger og kontakter for tilleggsenheter.
• Legg til tredjepartskomponenter som LCD-skjermer, akselerometre, gyroskoper og GPS-sporere for å utvide Arduinos funksjonalitet.
• Forstå de ulike alternativene i programmeringsspråk, fra C til dra-og-slipp-språk.
• Test, feilsøk og distribuer Arduino for å løse problemer i den virkelige verden.

Et todagers kurs som dekker alle designprinsipper med kodeeksempler kombinert med nyere industriell teknologi; veldig nyttig for programvareutviklere for bilindustrien

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot C-utviklere som ønsker å lære innebygde C-designprinsipper.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå designhensynene som gjør innebygde C-programmer pålitelige
• Definer funksjonaliteten til et innebygd system
• Definer programlogikken og strukturen for å oppnå ønsket resultat
• Design en pålitelig, feilfri innebygd applikasjon
• Få optimal ytelse fra målmaskinvare

Kursets format:

• Interaktivt foredrag og diskusjon
• Øvelser og praksis
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø

Alternativer for kurstilpasning:

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot embedded-systemingeniører på mellomnivå og AI-utviklere som ønsker å distribuere maskinlæringsmodeller på mikrokontrollere ved hjelp av TensorFlow Lite og Edge Impulse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende ved TinyML og dets fordeler for avanserte AI-applikasjoner.
• Sett opp et utviklingsmiljø for TinyML prosjekter.
• Tren, optimaliser og distribuer AI-modeller på mikrokontrollere med lav effekt.
• Bruk TensorFlow Lite og Edge Impulse til å implementere virkelige TinyML-applikasjoner.
• Optimaliser AI-modeller for strømeffektivitet og minnebegrensninger.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å lære designprinsippene for mikrokontrollerdesign.

Raspberry Pi er en veldig liten, enkeltbord datamaskin.

I denne instruktørledede, live-trening, vil deltakerne lære hvordan å sette opp og programmere Raspberry Pi for å tjene som et interaktivt og kraftig innebygd system.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprettelse av en IDE (integrert utviklingsmiljø) for maksimal utviklings produktivitet
• Program Raspberry Pi for å kontrollere enheter som bevegelsessensor, alarmer, webserver og skrivere.
• Forstå Raspberry Pi's arkitektur, inkludert input og koblinger for add-on-enheter.
• Forstå de ulike alternativene i programmeringsspråk og operativsystemer
• Test, debug, og implementere Raspberry Pi for å løse virkelige problemstillinger

Publikum

• Utviklere
• Hardware / programvare teknikere
• Tekniske personer i alle bransjer
• Hobbyister

Format av kurset

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og tung praksis

Notat

• Raspberry Pi støtter ulike operativsystemer og programmeringsspråk. Dette kurset vil bruke Raspbian som operativsystem og Python som programmeringsspråk. For å be om en spesifikk innstilling, vennligst kontakt oss for å arrangere.
• Deltakerne er ansvarlige for kjøp av Raspberry Pi maskinvare og komponenter.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å skrive, laste og kjøre maskinlæringsmodeller på svært små innebygde enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer TensorFlow Lite.
• Last inn maskinlæringsmodeller på en innebygd enhet for å gjøre den i stand til å oppdage tale, klassifisere bilder osv.
• Legg til AI til maskinvareenheter uten å stole på nettverkstilkobling.