Microcontrollore Formazione in Italia

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 formativo in diretta tenuto da istruttori Italia (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano imparare a utilizzare il linguaggio C per programmare diversi tipi di microcontrollori basati su varie architetture processore (8051, ARM CORTEX M-3 e ARM9).

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.

L’ecosistema RISC-V è passato da una ISA open source di nicchia a un’architettura di rilievo nel panorama tecnologico, con una crescente diffusione nei settori dell’edge computing, IoT, automazione, accelerazione AI e processori per server. I rapporti di settore evidenziano una grave carenza di figure professionali qualificate: a livello globale esistono meno di 5.000 progettisti di chip RISC-V, mentre le posizioni vacanti nel settore dei semiconduttori superano i 15.000 posti di lavoro. Tra le competenze maggiormente ricercate vi sono la conoscenza approfondita dell’architettura RISC-V, la progettazione di SoC, la verifica RTL mediante UVM e SystemVerilog, lo sviluppo di acceleratori AI, la programmazione sistemistica in Rust, il calcolo sicuro e la padronanza degli strumenti open source. Le aree a più rapida crescita includono i processori RISC-V conformi alla normativa ISO 26262 per l’automotive, quelli adatti ai server dotati di controller interrupt AIA e coerenza multinucleo, nonché le unità NPU per l’inferenza AI edge. Società come SiFive, Qualcomm e Western Digital stanno accelerando lo sviluppo su questa piattaforma, generando una forte domanda di ingegneri in grado di integrare aspetti architetturali, implementazione hardware, firmware e sviluppo software in un’unica figura professionale.