C++ ile Nesne yönelimli Programlama Eğitimi

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) mühendislere hedeflenmiştir. Bu eğitimde, farklı işlemci mimarilerine (8051, ARM CORTEX M-3 ve ARM9) dayalı çeşitli mikrodenetleyicileri kullanarak gömülü C programlamayı öğrenmektedir.

Bu eğitimin Türkiye’ta, eğitmen tarafından yönetilen canlı bir ortamda katılımcılar Arduino’yu gerçek dünya kullanımına uygun hale getirmeyi öğreneceklerdir. Örneğin, ışıkları, motorları ve hareket algılama sensörleri kontrol etmeyi öğreneceklerdir. Bu kurs, yazılım-simüle edilmiş donanımda değil (not), gerçek donanım bileşenlerinin kullanımını varsayar. 

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konularda uzmanlaşmış olacaklardır:

• Işıkları, motorları ve diğer cihazları kontrol etmek için Arduino’yu programlamak.
• Arduino mimarisini anlamak, eklenebilecek cihazlar için girdileri ve bağlayıcıları tanımak.
• Arduino’nun işlevselliğini genişletmek için LCD’ler, ivme ölçümçüleri, jiroskoplar ve GPS takipçileri gibi üçüncü taraf bileşenler eklemek.
• C’ten sürükle-bırak dillerine kadar programlama dillerindeki çeşitli seçenekleri anlamak.
• Arduino’yu gerçek dünya sorunlarını çözmek için test etmek, hata ayıklamak ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı sinyal türlerini verimli bir şekilde işlemek ve çok kanallı elektronik sistemler üzerinde daha iyi kontrol sağlamak isteyen mühendisler ve bilim insanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dijital Sinyal İşleme için gerekli yazılım platformunu ve araçlarını kurmak ve yapılandırmak.
• DSP'nin temellerini ve uygulamalarını oluşturan kavramları ve ilkeleri anlamak.
• DSP bileşenlerine aşina olmak ve bunları elektronik sistemlerde kullanmak.
• DSP sonuçlarını kullanarak algoritmalar ve operasyonel fonksiyonlar oluşturmak.
• DSP yazılım platformlarının temel özelliklerini kullanmak ve sinyal filtreleri tasarlamak.
• DSP simülasyonlarını sentezlemek ve DSP için çeşitli filtre türlerini uygulamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) C geliştiricilerinin gömülü C tasarım ilkelerini öğrenmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gömülü C programlarının güvenilir olabilmesi için dikkate alınması gereken tasarım konularını anlama
• Bir gömülü sistemin işlevselliğini tanımlama
• İstenen sonucu elde etmek için program mantığını ve yapısını tanımlama
• Güvenilir, hata-free bir gömülü uygulama tasarlama
• Hedef donanımdan optimal performans elde etme

Eğitim Formatı:

• Interaktif ders ve tartışma
• Alıştırmalar ve uygulama
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri:

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) ara düzey otomotiv mühendisleri ve teknisyenlerin CANoe ve CANape gibi Vector araçlarını kullanarak ECU'ları test etme, simüle etme ve tanılamada pratik deneyim kazanmalarını hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Otomotiv sistemlerinde ECUs'ların rolünü ve işlevini anlayacaklardır.
• CANoe ve CANape gibi Vector araçlarını kurma ve yapılandırma becerilerini edineceklerdir.
• CAN ve LIN ağlarında ECU iletişimini simüle etme ve test etme konusunda uzmanlaşacaklardır.
• ECUs üzerinde veri analizi yapma ve tanı alma yeteneklerini geliştireceklerdir.
• Test senaryoları oluşturma ve otomatik test akışlarını yönetme konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
• Günlük uygulamalara dayalı yaklaşımlar kullanarak ECUs'ları kalibre etme ve optimize etmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), modern otomotiv mühendisleri ve gömülü sistem geliştiricileri için tasarlanmıştır. Bu eğitim, otomotiv tasarımında ve geliştirmede kullanılan Vector tabanlı araçlara ve metodolojilere odaklanarak ECU'ların teorik yönlerini anlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern araçlardaki ECU'ların mimarisini ve işlevlerini anlayabilecektir.
• ECU geliştirmede kullanılan iletişim protokollerini analiz edebilecektir.
• Vector tabanlı araçları ve teorik uygulamalarını keşfedebilecektir.
• ECU tasarımına model tabanlı geliştirme ilkelerini uygulayabilecektir.

Yaklaşık %60'ı uygulamalı laboratuvarlardan oluşan iki günlük bir kurs. Bu kurs, Embedded Linux çekirdek iç yapılarını, mimarisini, geliştirilmesini ve çeşitli türlerde aygıt sürücülerinin nasıl yazılacağını ve entegre edileceğini araştırmaya odaklanmaktadır.

Kimler katılmalı?

Gömülü sistemler ve platformlar üzerinde Linux çekirdek geliştirme ile ilgilenen mühendisler.

Saygın endüstri standartlarındaki çapraz geliştirme araçları ve uygulamalı projelerle gömülü Linux sistemlerini sıfırdan oluşturun. Bu iki günlük kurs, Linux'un tarihçesi, açık kaynak geliştirme modelleri, önyükleyiciler, özel sistem kurulumu, derleme sistemleri ve uygulama hata ayıklamayı kapsamaktadır. Katılımcılar, dersin %60'ı pratik uygulama süresiyle önyükleyicileri yapılandırır, araç zincirlerini derler, dosya sistemleri oluşturur ve gerçek dünya gömülü Linux geliştirme görevlerini yürütürler.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, bir mikrodenetleyici kullanarak basit bir RTOS projesinin geliştirilmesi sürecinde FreeRTOS kullanarak kodlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerçek zamanlı işletim sistemlerinin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• FreeRTOS ortamını öğrenebilecektir.
• FreeRTOS ile nasıl kodlanacağını öğrenebilecektir.
• Bir FreeRTOS uygulamasını donanım çevre birimlerine bağlayabilecektir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mikrodenetleyicilerde TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak makine öğrenme modellerini dağıtmak isteyen orta düzeyde gömülü sistem mühendisleri ve AI geliştiricilere yönelik olmuludur.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• TinyML'nin temellerini ve kenar AI uygulamaları için avantajlarını anlamak.
• TinyML projeleri için bir geliştirme ortamı ayarlama.
• Düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde AI modellerini eğitme, optimizasyonu ve dağıtma.
• TensorFlow Lite ve Edge Impulse kullanarak gerçek dünyada TinyML uygulamaları uygulama.
• Güç verimliliği ve bellek kısıtlamalarına yönelik AI modellerini optimizasyonu.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), NetApp ONTAP'ü uygulamak isteyen mühendisleri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ONTAP 9.3 Kümesini kurmak ve yönetmek (3 gün).
• Data Protection teknolojileri aracılığıyla verileri güvence altına almak (2 gün).

RISC-V ekosistemi, ucuz bir açık kaynak ISA'dan kenar hesaplamalar (edge computing), IoT, otomotiv, yapay zeka hızlandırma ve sunucu sınıfı işlemcilerde önemli pazar dinamizmine sahip ana akım bir mimariye olgunlaşmıştır. Endüstri raporları kritik bir yetenek açığı olduğunu belirtmektedir: küresel ölçekte 5.000'den az RISC-V çip tasarımcısı bulunurken, yarı iletken endüstrisinde tahminen 15.000'den fazla açık pozisyon mevcuttur. Temel işe alım trendleri, işverenlerin SoC tasarımı, RTL doğrulama (UVM/SystemVerilog), AI hızlandırıcı geliştirme, Rust sistem programlama, gizli hesaplamalar ve açık kaynaklı araç zinciri becerileriyle birlikte RISC-V mimarisi yetkinliğini önceliklendirdiğini göstermektedir. Otomotiv sınıfı RISC-V (ISO 26262), sunucu sınıfı işlemciler (AIA kesme denetleyicileri, çoklu çekirdek tutarlılığı) ve kenar AI çıkarımı NPUs'in yükselişi en hızlı büyüyen yetkinlik alanlarını temsil etmektedir. SiFive, Qualcomm ve Western Digital gibi şirketler RISC-V geliştirmeyi hızlandırarak; mimari spesifikasyonlar ile silikon uygulaması, firmware ve yazılım yığını geliştirme arasında köprü kurabilen mühendislere olan talebi artırmaktadır.

In this instructor-led live training in Türkiye, participants will learn how to create a build system for embedded Linux based on the Yocto Project.

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

• Understand the fundamental concepts behind a Yocto Project build system, including recipes, metadata, and layers.
• Build a Linux image and run it under emulation.
• Save time and energy building embedded Linux systems.