Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán a programar Arduino para usos del mundo real, como el control de luces, motores y sensores de detección de movimiento. Este curso presupone el uso de componentes de hardware reales en un entorno de laboratorio presencial (no hardware simulado por software).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Programar Arduino para controlar luces, motores y otros dispositivos.
• Comprender la arquitectura de Arduino, incluyendo las entradas y conectores para dispositivos adicionales.
• Incorporar componentes de terceros, como pantallas LCD, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS, para ampliar la funcionalidad de Arduino.
• Conocer las diversas opciones de lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes de arrastrar y soltar.
• Probar, depurar y desplegar soluciones con Arduino para resolver problemas del mundo real.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a desarrolladores de C que deseen aprender los principios de diseño en C para sistemas embebidos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso:

• Clases interactivas y discusiones
• 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, contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio y desarrolladores de IA que deseen desplegar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar 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 mejorar la eficiencia energética y cumplir con las limitaciones de memoria.