Tensorflow Lite for Microcontrollers Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell használni a beágyazott C-t különféle típusú mikrovezérlők programozásához különböző processzorarchitektúrákon (8051, ARM CORTEX M-3 és ARM9).

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák a Arduino-t valós használatra, például lámpák, motorok és mozgásérzékelők vezérlésére. Ez a kurzus valódi hardverkomponensek használatát feltételezi élő laborkörnyezetben (nem szoftverszimulált hardver).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Programozza be a Arduino-t a lámpák, motorok és egyéb eszközök vezérléséhez.
• Ismerje meg az Arduino architektúráját, beleértve a kiegészítő eszközök bemeneteit és csatlakozóit.
• Adjon hozzá harmadik féltől származó összetevőket, például LCD-ket, gyorsulásmérőket, giroszkópokat és GPS-követőket, hogy kibővítse az Arduino funkcióit.
• Ismerje meg a programozási nyelvek különféle lehetőségeit, a C-től a fogd és vidd nyelvekig.
• A Arduino tesztelése, hibakeresése és üzembe helyezése valós problémák megoldásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a TensorFlow Lite for Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TensorFlow Lite alapjait és szerepét az Edge AI-ben.
• AI modellek fejlesztése és optimalizálása a TensorFlow Lite segítségével.
• Telepítse a TensorFlow Lite modelleket különféle éleszközökön.
• Használjon eszközöket és technikákat a modellkonverzióhoz és -optimalizáláshoz.
• Valósítson meg gyakorlati Edge AI-alkalmazásokat a TensorFlow Lite segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű beágyazott rendszermérnököknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik gépi tanulási modelleket szeretnének telepíteni a TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével működő mikrokontrollereken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a TinyML alapjait és előnyeit az élvonalbeli AI-alkalmazásokhoz.
• Fejlesztői környezet létrehozása TinyML projektekhez.
• Tanítson, optimalizáljon és telepítsen mesterséges intelligencia modelleket alacsony fogyasztású mikrokontrollereken.
• A TensorFlow Lite és az Edge Impulse segítségével valós TinyML alkalmazásokat valósítson meg.
• Optimalizálja az AI modelleket az energiahatékonyság és a memóriakorlátok érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a mikrokontrollerek tervezésének tervezési elveit.

Raspberry Pi Ez egy nagyon kicsi, egyhangú számítógép.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell létrehozni és programozni a Raspberry Pi, hogy interaktív és erőteljes beépített rendszerként szolgáljon.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• IDE (integrált fejlesztési környezet) létrehozása a maximális fejlesztési termelékenység érdekében
• A program Raspberry Pi olyan eszközöket irányít, mint a mozgásérzékelő, riasztás, webszerverek és nyomtatók.
• Ismerje meg Raspberry Pi's építészet, beleértve a beviteleit és a csatlakozókat add-on eszközök.
• Ismerje meg a különböző lehetőségeket a programozási nyelvek és az operációs rendszerek
• Tesztelje, ürítse és telepítse a Raspberry Pi a valós világ problémáinak megoldásához

közönség

• Fejlesztők
• Hardware / szoftvermérnökök
• Technikai személyzet minden iparágban
• Hobbitok

A kurzus formázása

• Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok

Megjegyzések

• Raspberry Pi támogatja a különböző operációs rendszerek és programozási nyelvek. Ez a kurzus a Raspbian alapú operációs rendszerként és Python programozási nyelvként használja. Ha konkrét beállításra van szüksége, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
• A résztvevők felelősek a Raspberry Pi hardver és alkatrészek beszerzéséért.