Курс за обучение по Tensorflow Lite for Microcontrollers

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които искат да се научат как да използват вграден C за програмиране на различни видове микроконтролери, базирани на различни процесорни архитектури (8051, ARM CORTEX M-3 и ARM9).

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Програма Arduino за управление на светлини, двигатели и други устройства.
• Разберете архитектурата на Arduino, включително входове и конектори за допълнителни устройства.
• Добавете компоненти на трети страни като LCD, акселерометри, жироскопи и GPS тракери, за да разширите функционалността на Arduino.
• Разберете различните опции в езиците за програмиране, от C до езиците за плъзгане и пускане.
• Тествайте, отстранявайте грешки и внедрявайте Arduino за решаване на проблеми от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, специалисти по данни и AI практици, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Разработвайте и оптимизирайте AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Разположете TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Използвайте инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модела.
• Внедрете практически Edge AI приложения с помощта на TensorFlow Lite.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TinyML и ползите от него за крайни приложения с ИИ.
• Настройте среда за разработка за TinyML проекти.
• Обучавайте, оптимизирайте и внедрявайте AI модели на микроконтролери с ниска мощност.
• Използвайте TensorFlow Lite и Edge Impulse за внедряване на реални TinyML приложения.
• Оптимизирайте AI модели за енергийна ефективност и ограничения на паметта.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да научат принципите на проектиране на микроконтролера.

Raspberry Pi е много малък, единичен компютър.

В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да установят и програмират Raspberry Pi, за да служат като интерактивна и мощна вградена система.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Създаване на IDE (интегрирана среда за развитие) за максимална производителност на развитието
• Програма Raspberry Pi за контрол на устройства като сензори за движение, аларми, уеб сървъри и принтери.
• Разбиране на Raspberry Pi's архитектура, включително вход и връзки за добавки устройства.
• Разбиране на различните възможности в програмен език и операционни системи
• Тествайте, дебютирайте и разпространявайте Raspberry Pi, за да разрешите реалните проблеми в света.

публиката

• Разработчиците
• Софтуерни и хардуерни инженери
• Технически лица във всички отрасли
• Хобистите

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика

Забележка

• Raspberry Pi Поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Raspbian като операционна система и Python като език за програмиране. За да поискате конкретна настройка, моля, свържете се с нас, за да организирате.
• Участниците са отговорни за закупуването на Raspberry Pi хардуера и компоненти.