Курс за обучение по Разработка на усъвършенствани вградени системи

В това обучение, водено от инструктор на живо в България, участниците ще се научат как да програмират Arduino за използване в реалния свят, като например управление на светлини, мотори и сензори за откриване на движение. Курсът предполага използването на реални хардуерни компоненти в среда на жива лаборатория (не софтуерно симулиран хардуер).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Програмират Arduino за управление на светлини, мотори и други устройства.
• Разбират архитектурата на Arduino, включително входовете и конекторите за допълнителни устройства.
• Добавят компоненти на трети страни като LCD дисплеи, акселерометри, жироскопи и GPS проследяващи устройства, за да разширят функционалността на Arduino.
• Разбират различните опции в програмните езици, от C до езици с влачене и пускане.
• Тестват, дебъгват и внедряват Arduino за решаване на проблеми от реалния свят.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към C програмисти, които желаят да изучат принципите за проектиране на вграден C код.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират съображенията за проектиране, които правят програмите за вграден C надеждни.
• Дефинират функционалността на вградена система.
• Определят програмната логика и структура за постигане на желания резултат.
• Проектират надеждно, безгрешно вградено приложение.
• Постигат оптимална производителност от целевия хардуер.

Формат на курса:

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с реална лабораторна настройка.

Опции за персонализиране на курса:

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по вградени системи и AI разработчици на средно ниво, които искат да внедряват модели за машинно обучение върху микроконтролери, използвайки TensorFlow Lite и Edge Impulse.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и ползите му за крайни AI приложения.
• Настройват среда за разработка на TinyML проекти.
• Обучават, оптимизират и внедряват AI модели върху микроконтролери с ниска консумация.
• Използват TensorFlow Lite и Edge Impulse за реализиране на реални TinyML приложения.
• Оптимизират AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.

Екосистемата RISC-V узря от нишова ISA с отворен код до мейнстрийм архитектура със значителен пазарен импулс в области като крайни изчисления, IoT, автомобилостроене, AI ускорение и процесори от сървърен клас. Индустриални доклади идентифицират критичен недостиг на таланти: в световен мащаб съществуват по-малко от 5 000 RISC-V чип дизайнери при приблизително над 15 000 отворени позиции в полупроводниковата индустрия. Ключовите тенденции при наемане показват, че работодателите приоритизират владеенето на RISC-V архитектура, съчетано с умения за SoC дизайн, RTL верификация (UVM/SystemVerilog), разработка на AI ускорители, системно програмиране на Rust, поверителни изчисления и инструментални вериги с отворен код. Възходът на автомобилен клас RISC-V (ISO 26262), процесори от сървърен клас (AIA контролери за прекъсвания, многоядрена кохерентност) и NPU за AI инференция в крайни устройства представлява най-бързо развиващите се области на компетентност. Компании като SiFive, Qualcomm и Western Digital ускориха разработката на RISC-V, задвижвайки търсенето на инженери, които могат да свържат спецификацията на архитектурата, силициевата имплементация, фърмуера и разработката на софтуерен стек в единен набор от умения.