Microcontroller Formazione in Torino

Questo corso interattivo, tenuto da un instruttore (online o in sede), è rivolto a ingegneri di sistemi embedded di livello intermedio e sviluppatori AI che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su microcontrollori utilizzando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TinyML e i suoi vantaggi per le applicazioni AI ai bordo della rete.
• Configurare un ambiente di sviluppo per progetti TinyML.
• Addestrare, ottimizzare e distribuire modelli AI su microcontrollori a bassa potenza.
• Utilizzare TensorFlow Lite e Edge Impulse per implementare applicazioni reali di TinyML.
• Ottimizzare i modelli AI per l'efficienza energetica e le limitazioni di memoria.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano imparare a utilizzare il C integrato per programmare vari tipi di microcontrollori basati su diverse architetture di processore (8051, ARM CORTEX M-3 e ARM9).

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino, i partecipanti impareranno a programmare Arduino per l'uso nel mondo reale, ad esempio per controllare luci, motori e sensori di rilevamento del movimento. Questo corso presuppone l'uso di componenti hardware reali in un ambiente di laboratorio reale (non hardware simulato dal software). 

Al termine di questa formazione, 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 i dispositivi aggiuntivi.
• Aggiungi componenti di terze parti come LCD, accelerometri, giroscopi e localizzatori GPS per estendere le funzionalità di Arduino.
• Comprendere le varie opzioni nei linguaggi di programmazione, dal C ai linguaggi drag-and-drop.
• Testare, eseguire il debug e distribuire Arduino per risolvere i problemi del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano apprendere i principi di progettazione dei microcontrollori.

Raspberry Pi è un piccolo computer single-board.

In questo allenamento diretto da istruttori, i partecipanti impareranno come configurare e programmare il Raspberry Pi per servire come un sistema interattivo e potente.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Creazione di un IDE (ambiente di sviluppo integrato) per la massima produttività di sviluppo
• Programma Raspberry Pi per controllare dispositivi come sensori di movimento, allarmi, server web e stampanti.
• Comprendere l'architettura Raspberry Pi's, compresi gli input e i connettori per i dispositivi add-on.
• Comprendere le varie opzioni nelle lingue di programmazione e nei sistemi operativi
• Testare, smaltire e sfruttare il Raspberry Pi per risolvere i problemi del mondo reale

Il pubblico

• sviluppatori
• Tecnici hardware/software
• Personaggi tecnici in tutte le industrie
• Gli Hobby

Il formato del corso

• Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti

Nota

• Raspberry Pi supporta diversi sistemi operativi e lingue di programmazione. Questo corso utilizzerà il Raspbian come sistema operativo e Python come linguaggio di programmazione. Per richiedere una configurazione specifica, si prega di contattarci per organizzare.
• I partecipanti sono responsabili dell'acquisto del hardware e dei componenti Raspberry Pi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano scrivere, caricare ed eseguire modelli di machine learning su dispositivi embedded di dimensioni molto ridotte.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare TensorFlow Lite.
• Caricare modelli di machine learning su un dispositivo incorporato per consentirgli di rilevare il parlato, classificare le immagini e così via.
• Aggiungi l'intelligenza artificiale ai dispositivi hardware senza fare affidamento sulla connettività di rete.