Beágyazott Linux Kernel és Driver Fejlesztés Képzés

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák az Arduino-t haladó technikákkal, miközben egy egyszerű szenzorriasztó rendszer létrehozásán keresztül haladnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan működik az Arduino.
• Mélyrehatóan megismerni az Arduino főbb összetevőit és funkcióit.
• Az Arduino programozása az Arduino IDE használata nélkül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják a beágyazott C-t különböző típusú mikrokontrollerek programozására, amelyek különböző processzor architektúrákon alapulnak (8051, ARM CORTEX M-3 és ARM9).

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák az Arduinót valós felhasználási területekre, például lámpák, motorok és mozgásérzékelő szenzorok vezérlésére. A képzés során valódi hardverkomponenseket használunk egy élő laboratóriumi környezetben (nem szoftveresen szimulált hardvert).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Arduinót programozni lámpák, motorok és egyéb eszközök vezérlésére.
• Megérteni az Arduino architektúráját, beleértve a bemeneteket és a kiegészítő eszközökhöz való csatlakozókat.
• Harmadik féltől származó komponenseket, például LCD-ket, gyorsulásmérőket, giroszkópokat és GPS nyomkövetőket hozzáadni az Arduino funkcionalitásának bővítésére.
• Megismerni a különböző programozási nyelvek lehetőségeit, a C-től az egyszerűen használható drag-and-drop nyelvekig.
• Tesztelni, hibakeresni és üzembe helyezni az Arduinót valós problémák megoldására.

Ezen oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan építsenek robotot Arduino hardver és az Arduino (C/C++) nyelv segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szoftveres és hardveres komponenseket tartalmazó robotrendszert építeni és működtetni
• Megérteni a robottechnológiákban használt kulcsfogalmakat
• Motorokat, érzékelőket és mikrovezérlőket összeszerelni működő robotba
• A robot mechanikus szerkezetének megtervezése

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Hobbisták

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• A hardverkészleteket az oktató a képzés előtt megadja, de nagyjából a következő komponenseket tartalmazza:
• Arduino tábla
• Motorvezérlő
• Távolságérzékelő
• Bluetooth eszköz
• Prototípus tábla és kábelek
• USB kábel
• Járműkészlet
• A résztvevőknek saját hardvert kell beszerezniük.
• Ha szeretné testre szabni ezt a képzést, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) mérnökök és számítástechnikusok számára készült, akik az áramkörök és elektronika alapjait szeretnék alkalmazni eszközök és rendszerek tervezéséhez, amelyek az elektromos alkatrészek tulajdonságait használják fel a hardverfunkcionalitások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a szükséges eszközöket és programokat az áramkörök és áramköri lapok fejlesztéséhez.
• Megérteni az áramkörök és elektronikai mérnöki alapelveket.
• Az elsődleges elektronikai alkatrészek használatával hatékony számítástechnikai hardvertechnológiákat létrehozni.
• Elektronikai eszközök optimalizálása áramköranalízis módszerek alkalmazásával.
• Az elektronika és áramkörök alapjainak alkalmazása vállalati alkalmazások fejlesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) mérnökök és tudósok számára készült, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a DSP implementációkat, hogy hatékonyan kezelhessék a különböző jeltípusokat és jobb ellenőrzést szerezzenek a többcsatornás elektronikus rendszerek felett.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a szükséges szoftverplatformot és eszközöket a Digitális Jelek Feldolgozásához.
• Megérteni a DSP alapjait és alkalmazásait.
• Megismerkedni a DSP komponensekkel és azok alkalmazásával elektronikus rendszerekben.
• Algoritmusokat és működési függvényeket generálni a DSP eredményeinek felhasználásával.
• Használni a DSP szoftverplatformok alapvető funkcióit és jelzőszűrőket tervezni.
• DSP szimulációkat szintetizálni és különböző típusú szűrőket implementálni a DSP-hez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű autóipari mérnökök és technikusok számára készült, akik gyakorlati tapasztalatot szeretnének szerezni az ECU-k tesztelésében, szimulálásában és diagnosztizálásában Vector eszközök, például a CANoe és a CANape használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ECU-k szerepét és funkcióját az autóipari rendszerekben.
• Beállítani és konfigurálni a Vector eszközöket, például a CANoe-t és a CANape-ot.
• Szimulálni és tesztelni az ECU-k kommunikációját CAN és LIN hálózatokon.
• Adatokat elemezni és diagnosztizálni az ECU-kon.
• Teszteseteket létrehozni és tesztelési munkafolyamatokat automatizálni.
• Kalibrálni és optimalizálni az ECU-kat gyakorlati megközelítéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű autóipari mérnököknek és beágyazott rendszerek fejlesztőinek szól, akik szeretnének megismerni az ECU-k elméleti aspektusait, különös tekintettel a Vector-alapú eszközökre és módszerekre, amelyeket az autóipari tervezésben és fejlesztésben használnak.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ECU-k architektúráját és funkcióit a modern járművekben.
• Elemzni az ECU-fejlesztésben használt kommunikációs protokollokat.
• Felfedezni a Vector-alapú eszközöket és azok elméleti alkalmazásait.
• Alkalmazni a modellalapú fejlesztési elveket az ECU tervezésében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan kell kódolni a FreeRTOS segítségével, miközben egy egyszerű RTOS projekt fejlesztésén keresztül haladnak egy mikrokontroller használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a valós idejű operációs rendszerek alapvető fogalmait.
• Megismerni a FreeRTOS környezetét.
• Megtanulni, hogyan kell kódolni a FreeRTOS segítségével.
• A FreeRTOS alkalmazást hardveres perifériákhoz csatlakoztatni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az FPGA fejlesztőknek szól, akik a Vivado segítségével szeretnének hardvermegoldásokat tervezni, hibakeresni és implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• HDL rendszereket fejleszteni C kód és Vivado eszközök segítségével.
• Soft processzorokat generálni és implementálni a Vivadoban.
• C kódot tesztelni és szimulálni a Vivado segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott rendszerek mérnökei és AI fejlesztők számára készült, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkre a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és annak előnyeit a peremhálózati AI alkalmazásokban.
• Fejlesztői környezet beállítása TinyML projektekhez.
• AI modellek betanítása, optimalizálása és telepítése alacsony fogyasztású mikrovezérlőkre.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használata valós TinyML alkalmazások megvalósításához.
• AI modellek optimalizálása energiahatékonyság és memóriamegszorítások szempontjából.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének megismerni a mikrokontroller tervezésének alapelveit.

A Raspberry Pi egy nagyon kis méretű, egylapos számítógép.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan állítsák be és programozzák a Raspberry Pi-t, hogy interaktív és hatékony beágyazott rendszerként szolgáljon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• IDE (integrált fejlesztői környezet) beállítása a maximális fejlesztési hatékonyság érdekében
• Raspberry Pi programozása eszközök vezérlésére, mint például mozgásérzékelők, riasztók, webkiszolgálók és nyomtatók.
• A Raspberry Pi architektúrájának megértése, beleértve a kiegészítő eszközök bemeneteit és csatlakozóit.
• A különböző programozási nyelvek és operációs rendszerek lehetőségeinek megértése
• A Raspberry Pi tesztelése, hibakeresése és üzembe helyezése valós problémák megoldására

Közönség

• Fejlesztők
• Hardver/szoftver technikusok
• Műszaki szakemberek minden iparágban
• Hobbisták

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• A Raspberry Pi különböző operációs rendszereket és programozási nyelveket támogat. Ez a képzés a Linux-alapú Raspbian operációs rendszert és a Python programozási nyelvet használja. Ha speciális beállítást szeretne kérni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
• A résztvevők felelőssége a Raspberry Pi hardver és alkatrészek beszerzése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási modelleket szeretnének írni, betölteni és futtatni nagyon kis méretű beágyazott eszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A TensorFlow Lite telepítésére.
• Gépi tanulási modellek betöltésére egy beágyazott eszközre, hogy az képes legyen beszédfelismerésre, képek osztályozására stb.
• Mesterséges intelligenciát hozzáadni hardvereszközökhöz hálózati kapcsolat nélkül.