Desarrollo Avanzado Embedded Systems

En este curso dirigido por un instructor y en vivo en Argentina, los participantes aprenderán a programar el Arduino para su uso real, como para controlar luces, motores y sensores de detección de movimiento. Este curso asume el uso de componentes de hardware reales en un entorno de laboratorio en vivo (no hardware simulado por software). 

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Programar el Arduino para controlar luces, motores y otros dispositivos.
• Comprender la arquitectura del Arduino, incluyendo las entradas y conectores para dispositivos adicionales.
• Agregar componentes de terceros como LCDs, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS para extender la funcionalidad del Arduino.
• Comprender las diferentes opciones en lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes arrastrar-y-soltar.
• Probar, depurar y desplegar el Arduino para resolver problemas del mundo real.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinado a desarrolladores de C que deseen aprender los principios de diseño de aplicaciones embarcadas en C.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las consideraciones de diseño que hacen que los programas embarcados en C sean confiables
• Definir la funcionalidad de un sistema embebido
• Definir la lógica y estructura del programa para obtener el resultado deseado
• Diseñar una aplicación embebida fiable y libre de errores
• Obtener el mejor rendimiento del hardware objetivo

Formato del Curso:

• Lectura interactiva y discusión
• Ejercicios y práctica
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo

Opciones de Personalización del Curso:

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en la frontera.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para eficiencia energética y restricciones de memoria.