Gelişmiş Embedded Systems Geliştirme Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Arduino'yi gerçek dünya uygulamaları için, örneğin ışıkları, motorları ve hareket algılama sensörlerini kontrol etmek üzere programlamayı öğreneceklerdir. Bu kurs, gerçek donanım bileşenlerinin canlı bir laboratuvar ortamında (yazılımla simüle edilmiş donanım değil) kullanılmasını varsayar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Işıkları, motorları ve diğer cihazları kontrol etmek için Arduino'yi programlayabilme.
• Arduino'nin mimarisini, ek cihazlar için girişleri ve konektörleri anlayabilme.
• Arduino'nin işlevselliğini genişletmek için LCD'ler, ivmeölçerler, jiroskoplar ve GPS izleyiciler gibi üçüncü taraf bileşenleri ekleyebilme.
• C'den sürükle ve bırak dillerine kadar programlama dillerindeki çeşitli seçenekleri anlayabilme.
• Arduino'yi test edebilme, hatalarını ayıklayabilme ve gerçek dünya problemlerini çözmek için dağıtabilme.

Tüm tasarım ilkelerini kod örnekleri ve son endüstriyel teknoloji ile kapsayan iki günlük bir kurs; otomotiv yazılım geliştiricileri için çok faydalı.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), gömülü C tasarım ilkelerini öğrenmek isteyen C geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gömülü C programlarını güvenilir kılan tasarım hususlarını anlayabilmek
• Gömülü bir sistemin işlevselliğini tanımlayabilmek
• İstenen sonucu elde etmek için program mantığını ve yapısını tanımlayabilmek
• Güvenilir, hatasız gömülü bir uygulama tasarlayabilmek
• Hedef donanımdan en iyi performansı elde edebilmek

Kurs Formatı:

• Etkileşimli ders ve tartışma
• Alıştırmalar ve uygulama
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama

Kurs Özelleştirme Seçenekleri:

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modellerini mikrodenetleyicilere TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak dağıtmak isteyen orta düzey gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için sağladığı faydaları anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı kurmak.
• Düşük güçlü mikrodenetleyiciler üzerinde AI modellerini eğitmek, optimize etmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya TinyML uygulamalarını hayata geçirmek için TensorFlow Lite ve Edge Impulse'ı kullanmak.
• AI modellerini güç verimliliği ve bellek kısıtlamaları için optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), mikrodenetleyici tasarımının tasarım ilkelerini öğrenmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Raspberry Pi çok küçük, tek kartlı bir bilgisayardır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Raspberry Pi'u etkileşimli ve güçlü bir gömülü sistem olarak kurmayı ve programlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Maksimum geliştirme verimliliği için bir IDE (entegre geliştirme ortamı) kurmak
• Raspberry Pi'u hareket sensörü, alarmlar, web sunucuları ve yazıcılar gibi cihazları kontrol etmek için programlamak.
• Raspberry Pi'un mimarisini, ek cihazlar için girişleri ve konektörleri dahil olmak üzere anlamak.
• Programlama dillerinde ve işletim sistemlerinde çeşitli seçenekleri anlamak
• Raspberry Pi'u gerçek dünya problemlerini çözmek için test etmek, hata ayıklamak ve dağıtmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Donanım/yazılım teknisyenleri
• Tüm sektörlerdeki teknik personel
• Hobi sahipleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Raspberry Pi çeşitli işletim sistemlerini ve programlama dillerini destekler. Bu kurs, işletim sistemi olarak Linux tabanlı Raspbian ve programlama dili olarak Python kullanacaktır. Belirli bir kurulum talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• Katılımcılar Raspberry Pi donanımını ve bileşenlerini satın almaktan sorumludur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çok küçük gömülü cihazlarda makine öğrenimi modelleri yazmak, yüklemek ve çalıştırmak isteyen mühendiflere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow Lite'i kurmak.
• Konuşmayı algılamak, görüntüleri sınıflandırmak vb. için bir makine öğrenimi modelini gömülü bir cihaza yüklemek.
• Ağ bağlantısına bağlı kalmadan donanım cihazlarına yapay zeka eklemek.