Phát triển Nâng cao Embedded Systems Training Course

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách lập trình Arduino để sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như điều khiển đèn, động cơ và cảm biến phát hiện chuyển động. Khóa học này giả định việc sử dụng các thành phần phần cứng thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp (không phải phần cứng mô phỏng phần mềm).

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Lập trình Arduino để điều khiển đèn, động cơ và các thiết bị khác.
• Hiểu kiến trúc của Arduino, bao gồm các đầu vào và kết nối cho các thiết bị mở rộng.
• Thêm các thành phần của bên thứ ba như LCD, gia tốc kế, con quay hồi chuyển và bộ theo dõi GPS để mở rộng chức năng của Arduino.
• Hiểu các tùy chọn khác nhau trong các ngôn ngữ lập trình, từ C đến các ngôn ngữ kéo và thả.
• Kiểm tra, gỡ lỗi và triển khai Arduino để giải quyết các vấn đề thực tế.

Khóa học kéo dài hai ngày, bao gồm tất cả các nguyên tắc thiết kế với các ví dụ về mã nguồn kết hợp với công nghệ công nghiệp mới nhất; rất hữu ích cho các nhà phát triển phần mềm ô tô.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển C muốn tìm hiểu các nguyên tắc thiết kế C nhúng.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các yếu tố thiết kế giúp các chương trình C nhúng hoạt động ổn định và đáng tin cậy
• Xác định chức năng của một hệ thống nhúng
• Xác định logic và cấu trúc chương trình để đạt được kết quả mong muốn
• Thiết kế một ứng dụng nhúng đáng tin cậy, không có lỗi
• Đạt được hiệu suất tối ưu từ phần cứng mục tiêu

Định dạng khóa học:

• Bài giảng và thảo luận tương tác
• Bài tập và thực hành
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học:

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư hệ thống nhúng và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các mô hình học máy trên vi điều khiển bằng TensorFlow Lite và Edge Impulse.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của TinyML và lợi ích của nó cho các ứng dụng AI biên.
• Thiết lập môi trường phát triển cho các dự án TinyML.
• Huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trên vi điều khiển công suất thấp.
• Sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse để triển khai các ứng dụng TinyML thực tế.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để tiết kiệm năng lượng và hạn chế về bộ nhớ.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn tìm hiểu các nguyên tắc thiết kế vi điều khiển.

Raspberry Pi là một máy tính bo mạch đơn rất nhỏ.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách thiết lập và lập trình Raspberry Pi để đóng vai trò là một hệ thống nhúng mạnh mẽ và tương tác.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập IDE (môi trường phát triển tích hợp) để tối đa hóa năng suất phát triển
• Lập trình Raspberry Pi để điều khiển các thiết bị như cảm biến chuyển động, báo động, máy chủ web và máy in.
• Hiểu kiến trúc của Raspberry Pi, bao gồm các đầu vào và cổng kết nối cho các thiết bị bổ sung.
• Hiểu các tùy chọn khác nhau trong ngôn ngữ lập trình và hệ điều hành
• Kiểm tra, gỡ lỗi và triển khai Raspberry Pi để giải quyết các vấn đề thực tế

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ thuật viên phần cứng/phần mềm
• Nhân viên kỹ thuật trong tất cả các ngành
• Người đam mê

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Raspberry Pi hỗ trợ nhiều hệ điều hành và ngôn ngữ lập trình. Khóa học này sẽ sử dụng Raspbian dựa trên Linux làm hệ điều hành và Python làm ngôn ngữ lập trình. Để yêu cầu một thiết lập cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
• Người tham gia chịu trách nhiệm mua phần cứng và linh kiện Raspberry Pi.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các kỹ sư muốn viết, tải và chạy các mô hình học máy trên các thiết bị nhúng rất nhỏ.

Khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt TensorFlow Lite.
• Tải các mô hình học máy lên thiết bị nhúng để cho phép nó phát hiện giọng nói, phân loại hình ảnh, v.v.
• Thêm AI vào các thiết bị phần cứng mà không cần dựa vào kết nối mạng.