Tensorflow Lite för mikrokontrollerare Träningskurs

Denna instruktörsguidade, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till ingenjörer som vill lära sig hur man använder embedded C för att programmera olika typer av mikrokontroller baserade på olika processarkitekturer (8051, ARM CORTEX M-3 och ARM9).

I denna instruktör-ledna, live-träning i Sverige, kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar Arduino för praktisk användning, som att kontrollera lampor, motorer och rörelsedetektorer. Denna kurs antar användningen av riktiga hårdvarakomponenter i en live-labbmiljö (inte mjukvarsimulerad hårdvara). 

Till slut på denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Programmera Arduino för att kontrollera lampor, motorer och andra enheter.
• Förstå Arduinos arkitektur, inklusive ingångar och anslutningar för tilläggskomponenter.
• Lägga till tredjepartskomponenter som LCD-skärmar, accelerometrar, gyroscoper och GPS-spoårare för att utöka Arduinos funktionalitet.
• Förstå de olika programmeringsspråksalternativen, från C till drag-and-drop-språk.
• Testa, felsöka och distribuera Arduino för att lösa verkliga problem.

Denna kurs i ledande undervisning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare, datavetare och AI-praktiker på mellanavancerad nivå som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll inom Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika kantenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till mellanavancerade inbäddade systemingenjörer och AI-utvecklare som vill distribuera maskininlärningsmodeller på mikrokontrollers med hjälp av TensorFlow Lite och Edge Impulse.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess fördelar för AI-applikationer på kanten.
• Konfigurera en utvecklingsmiljö för TinyML-projekt.
• Träna, optimera och distribuera AI-modeller på lågeffektmikrokontrollers.
• Använda TensorFlow Lite och Edge Impulse för att implementera verkliga TinyML-applikationer.
• Optimera AI-modeller för strömförbrukningseffektivitet och minnesbegränsningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig designprinciperna för mikrokontrollerdesign.

Raspberry Pi är en mycket liten, enhetsskivdator.

I denna instruktörförledd, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man sätter upp och programmerar Raspberry Pi för att fungera som ett interaktivt och kraftfullt inbyggt system.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp en IDE (integrated development environment) för maximal produktivitet
• Programmera Raspberry Pi för att styra enheter som rörelsekänslare, larm, webbservrar och skrivare.
• Förstå Raspberry Pis arkitektur, inklusive ingångar och anslutningar för tilläggsenheter.
• Förstå de olika valen av programmeringsspråk och operativsystem
• Testa, felsöka och distribuera Raspberry Pi för att lösa verkliga problem

Målgrupp

• Utvecklare
• Hårdvara-/programvarutekniker
• Tekniska personer inom alla branscher
• Hobbyister

Kursens form

• Del föreläsning, del diskussion, övningar och mycket praktiskt arbete

Anmärkning

• Raspberry Pi stöder flera operativsystem och programmeringsspråk. Denna kurs kommer att använda Linux-baserat Raspbian som operativsystem och Python som programmeringsspråk. För att begära en specifik konfiguration, vänligen kontakta oss för att arrangera.
• Deltagare är ansvariga för att köpa Raspberry Pi-hardware och komponenter.