Tensorflow Lite Mikrovezérlők számára Képzés

Ez a tanár vezetésű, élő képzés Magyarország-ban (online vagy terhel) célja, hogy mérnökök tanuljanak az embedded C használatával különböző típusú mikrovezérlők programozására különböző processzor-architektúrákon (8051, ARM CORTEX M-3, és ARM9).

Ebben az oktatóvezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az Arduino-t valós világbeli használatra programozni, például lámpák, motorok és mozgásérzékelők vezérlésére. Ez a kurzus valódi hardverkomponensek használatát feltételezi egy élő laboratóriumi környezetben (nem szoftver-szimulált hardver).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Arduino-t programozni lámpák, motorok és egyéb eszközök vezérlésére.
• Megértetik az Arduino architektúráját, beleértve a bemeneteket és csatlakozókat a kiegészítő eszközökhöz.
• Harmadik féltől származó komponenseket, például LCD-ket, gyorsulásmérőket, giroszkópokat és GPS-nyomkövetőket adnak hozzá, hogy kibővítsék az Arduino funkcióit.
• Megértetik a különböző programozási nyelvek lehetőségeit, C-től a húzós-placés nyelvekig.
• Tesztelik, hibakeresik és telepítik az Arduino-t, hogy megoldjanak valós világbeli problémákat.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) célközönsége az olyan közepes szintű fejlesztők, adattudósok és AI-szakemberek, akik TensorFlow Lite-ot szeretnének használni Edge AI alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
• AI modelleket fejleszteni és optimalizálni TensorFlow Lite segítségével.
• TensorFlow Lite modelleket telepíteni különböző élek eszközökön.
• Modellkonverzióhoz és optimalizáláshoz szükséges eszközöket és technikákat használni.
• Pratikus Edge AI alkalmazásokat valósítani meg TensorFlow Lite használatával.

Az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja az intermediális szintű beágyazott rendszerek mérnökeinek és AI fejlesztőinek az, akik machine learning modelleket szeretnének telepíteni mikrovezérlőkön TensorFlow Lite és Edge Impulse segítségével.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a TinyML alapjait és az előnyöket az edge AI alkalmazásokhoz.
• Beállítani a fejlesztői környezetet TinyML projektekhez.
• Kiképzi, optimalizálja és telepíti az AI modelleket alacsony fogyasztású mikrovezérlőkön.
• TensorFlow Lite és Edge Impulse használatát valós TinyML alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja az AI modelleket az energiahatékonyság és memóriakorlátok tekintetében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a mikrokontrollerek tervezésének tervezési elveit.

A Raspberry Pi egy nagyon kis, egyszerű táblagép.

Ez az oktató útmutatóban a résztvevők megtanulják, hogyan állítsák be és programozzák a Raspberry Pit, hogy egy interaktív és erős beágyazott rendszert adjon.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Egy IDE (integrated development environment) beállítására, amely maximalizálja a fejlesztési produktivitást
• A Raspberry Pi programozására olyan eszközök irányításához mint mozgásérzékelő, riasztók, webkiszolgálók és nyomtatók.
• A Raspberry Pi architektúrájának megértésére, beleértve a beviteli és csatlakoztatási pontokat a kiegészítő eszközökhöz.
• A programozási nyelvek és operációs rendszerek különböző opcióinak megértésére
• A Raspberry Pi tesztelésére, hibaelhárítására és tényleges problémák megoldására való felhasználására

Célcsoport

• Fejlesztők
• Mehetőség/fejlesztési műszaki szakemberek
• Minden iparágban lévő technikus személyek
• Hobbyisták

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és intenzív gyakorlás

Megjegyzés

• A Raspberry Pi támogatja a különböző operációs rendszereket és programozási nyelveket. A képzés során a Linux-alapú Raspbian -t használjuk az operációs rendszerként, míg a programozási nyelvnek a Python-t választjuk. Ha konkrét beállítást szeretne megrendelni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
• A résztvevők felelősek a Raspberry Pi hardverének és komponenseinek vásárlásáért.