Online Microcontroller Képzés Magyarország-ban

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 (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.

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.