Corso di formazione Sviluppo Avanzato di Sistemi Embedded

In questo corso pratico guidato da istruttori in Italia, i partecipanti impareranno a programmare Arduino per applicazioni reali, ad esempio per il controllo di luci, motori e sensori di rilevamento del movimento. Il corso prevede l’uso di componenti hardware reali in un ambiente di laboratorio reale (non si utilizza simulazione software).

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Programmare Arduino per controllare luci, motori e altri dispositivi.
• Comprendere l’architettura di Arduino, inclusi gli ingressi e i connettori per componenti aggiuntivi.
• Integrare componenti di terze parti come display LCD, accelerometri, giroscopi e dispositivi GPS per ampliarne le funzionalità.
• Conoscere le diverse opzioni linguistiche disponibili per la programmazione: dal linguaggio C ai linguaggi drag-and-drop.
• Testare, eseguire il debug e distribuire Arduino al fine di risolvere problemi concreti del mondo reale.

Questa formazione dal vivo in Italia copre i principi di progettazione del C incorporato, aiutando gli sviluppatori a comprendere l'affidabilità, la funzionalità e la logica. Include esercizi pratici per progettare applicazioni prive di errori, ottimizzare le prestazioni dell'hardware e padroneggiare i vincoli di sistema, il riuso del codice e la manutenibilità.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è indirizzato a ingegneri di sistemi embedded e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano implementare modelli di machine learning su microcontrollori con l’ausilio di TensorFlow Lite ed Edge Impulse.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche e pratiche di TinyML e i suoi vantaggi applicativi.
• Configurare correttamente l’ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su dispositivi a basso consumo energetico.
• Utilizzare TensorFlow Lite ed Edge Impulse per sviluppare applicazioni concrete in campo TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI tenendo conto delle limitazioni energetiche e della capacità di memoria dei dispositivi.

Questo corso completo su Italia copre l'architettura RISC-V, l'assembly, Linux, FPGA e applicazioni AI. Affronta la carenza globale di talenti costruendo competenze dalle basi ISA alla progettazione avanzata di SoC. Ideale per ingegneri che desiderano padroneggiare gli stack di calcolo open-source moderni.