台灣現場Microcontroller培訓

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。

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。

在這門由講師指導的線下培訓中，參與者將學習如何爲實際應用編程Arduino，例如控制燈光、電機和運動檢測傳感器。本課程假設在實驗室環境中使用真實硬件組件（而非軟件模擬的硬件）。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 編程Arduino以控制燈光、電機和其他設備。
• 理解Arduino的架構，包括輸入和附加設備的連接器。
• 添加第三方組件，如LCD、加速度計、陀螺儀和GPS追蹤器，以擴展Arduino的功能。
• 瞭解從C語言到拖放式編程語言的各種編程選項。
• 測試、調試並部署Arduino以解決實際問題。

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。