Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners培訓

在台灣的本次講師指導的線下培訓中，學員將學習如何使用高級技術爲Arduino編程，並通過創建一個簡單的傳感器警報系統進行實踐。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Arduino的工作原理。
• 深入瞭解Arduino的主要組件和功能。
• 在不使用Arduino IDE的情況下爲Arduino編程。

本次由講師指導的線下培訓（線上或線下）面向希望學習如何使用嵌入式C編程各種基於不同處理器架構（8051、ARM CORTEX M-3和ARM9）的微控制器的工程師。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Arduino 硬體和 Arduino （C/C++） 語言構建機器人。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 構建和操作包括軟體和硬體元件的機器人系統
• 了解機器人技術中使用的關鍵概念
• 將電機、感測器和微控制器組裝到一個工作機器人中
• 設計機器人的機械結構

觀眾

• 開發人員
• 工程師
• 愛好者

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 硬體套件將由講師在培訓前指定，但大致包含以下元件：

• Arduino 板
• 電機控制器
• 距離感測器
• 藍牙從屬設備
• 原型板和電纜
• USB 數據線
• 車輛套件

• 參與者需要購買自己的硬體。
• 如果您想定製此培訓，請聯繫我們進行安排。

在台灣的本次講師指導的線下培訓中，學員將學習物聯網（IoT）的基礎知識，並逐步創建一個基於Arduino的物聯網傳感器系統。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解物聯網的原理，包括物聯網組件和通信技術。
• 學習如何使用Arduino通信模塊，這些模塊可用於不同的物聯網系統。
• 學習如何使用和編程移動app來控制Arduino。
• 使用Wi-Fi模塊將Arduino連接到其他設備。
• 構建並部署自己的物聯網傳感器系統。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級嵌入式系統工程師和AI開發者，旨在幫助他們使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署機器學習模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在邊緣AI應用中的優勢。
• 爲TinyML項目設置開發環境。
• 在低功耗微控制器上訓練、優化和部署AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和Edge Impulse實現實際TinyML應用。
• 優化AI模型以提升能效並滿足內存限制。

這種講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望學習微控制器設計原理的工程師。

Raspberry Pi 是一種非常小的單板計算機。

在這次講師指導的線下培訓中，參與者將學習如何設置和編程 Raspberry Pi，使其成爲一個互動且強大的嵌入式系統。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設置 IDE（集成開發環境）以實現最大開發效率
• 編程 Raspberry Pi 以控制設備，如運動傳感器、警報器、Web 服務器和打印機
• 瞭解 Raspberry Pi 的架構，包括附加設備的輸入和連接器
• 瞭解各種編程語言和操作系統的選項
• 測試、調試和部署 Raspberry Pi 以解決現實世界的問題

受衆

• 開發人員
• 硬件/軟件技術人員
• 各行業的技術人員
• 愛好者

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量動手實踐

注意

• Raspberry Pi 支持多種操作系統和編程語言。本課程將使用基於 Linux 的 Raspbian 作爲操作系統，並使用 Python 作爲編程語言。如需特定設置，請聯繫我們安排。
• 參與者需自行購買 Raspberry Pi 硬件和組件。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在非常小的嵌入式設備上編寫，載入和運行機器學習模型的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 TensorFlow Lite。
• 將機器學習模型載入式設備上，使其能夠檢測語音、對圖像進行分類等。
• 將 AI 添加到硬體設備，而無需依賴網路連接。