Microcontroller kurser och utbildning

Denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig att använda inbäddad C för att programmera olika typer av mikrokontroller baserade på olika processorarkitekturer (8051, ARM CORTEX M-3 och ARM9).

Kursformat

- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Arduino är en öppen källkod, enkelkort, mikrokontroller för att bygga enheter som kan känna och kontrollera föremål i den fysiska världen.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar Arduino för verklig användning, till exempel för att kontrollera ljus, motorer och rörelsedetektorsensorer. Denna kurs förutsätter användning av verkliga hårdvarukomponenter i en levande laboratoriemiljö (inte mjukvarusimulerad hårdvara).

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

- Programmera Arduino att kontrollera lampor, motorer och andra enheter.
- Förstå Arduino arkitektur, inklusive ingångar och kontakter för tilläggsenheter.
- Lägg till tredjepartskomponenter som LCD-skärmar, accelerometrar, gyroskop och GPS-spårare för att utöka Arduino funktionalitet.
- Förstå de olika alternativen i programmeringsspråk, från C till drag-and-drop-språk.
- Testa, felsöka och distribuera Arduino att lösa verkliga problem.

Kursformat

- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

- Arduino finns i olika modeller och stöder olika programmeringsgränssnitt (C, C++ , C# , Python ) och IDE: er ( Arduino IDE, Visual Studio , etc.). Följande kommer att användas för den här kursen:

- Arduino Uno styrelse
- Arduino IDE
- Arduino språk (baserat på C / C++ )

- *** Deltagarna ansvarar för att köpa sin egen Arduino hårdvara och komponenter! ***

- Hårdvarusatser kan köpas från leverantörer, till exempel: Arduino Starter Kit https://store.arduino.cc/genuino-starter-kit

- För att begära en annan installation, vänligen kontakta oss för att ordna.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig designprinciperna för design av mikrokontroller.

Kursformat

- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Raspberry Pi är en väldigt liten, enstaka dator I den här instruktörskursen, levande träning, lär deltagarna hur man installerar och programmerar Raspberry Pi för att fungera som ett interaktivt och kraftfullt inbyggt system Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa en IDE (integrerad utvecklingsmiljö) för maximal utvecklingsproduktivitet Program Raspberry Pi för att styra enheter som rörelsessensor, larm, webbservrar och skrivare Förstå Raspberry Pi arkitektur, inklusive ingångar och kontakter för addon-enheter Förstå de olika alternativen i programmeringsspråk och operativsystem Test, felsök och använd Raspberry Pi för att lösa verkliga problem Publik utvecklare Hårdvara / mjukvara tekniker Tekniska personer inom alla branscher hobby Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Raspberry Pi stöder olika operativsystem och programmeringsspråk Kursen använder Linuxbaserad Raspbian som operativsystem och Python som programmeringsspråk För att begära en viss inställning, kontakta oss för att ordna Deltagarna ansvarar för att köpa Raspberry Pi hårdvara och komponenter .

TensorFlow Lite for Microcontrollers is a port of TensorFlow Lite designed to run machine learning models on microcontrollers and other devices with limited memory.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.