Microcontroller培訓

Microcontroller培訓

本地,帶有講解的現場微控制器培訓課程通過handson實踐演示如何設置和編程用於控制真實世界設備的微控制器,例如燈光,電機和運動檢測傳感器。微控制器也可以用作完整的服務器系統,用於打印和Web服務等專用任務。微控制器培訓可作為“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場實地培訓可在當地客戶所在地進行台灣或者在NobleProg公司的培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg您當地的培訓提供商。

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客戶評論

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Microcontroller課程大綱

課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
概觀
Arduino是一款開源的單板微控制器,用于構建能夠感知和控制物理世界中物體的設備。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何對Arduino進行實際使用編程,例如控制燈光,電機和運動檢測傳感器。 在培訓結束後,參與者將能夠: 編程Arduino來控制燈光,電機和其他設備。 了解Arduino的架構,包括插件設備的輸入和連接器。 添加第三方組件,如液晶顯示器,加速度計,陀螺儀和GPS追蹤器,以擴展Arduino的功能。 理解編程語言中的各種選項,從C語言到拖放語言。 測試,調試和部署Arduino解決現實世界的問題。 聽衆 初學者開發者硬件/軟件技術人員所有行業的技術人員愛好者 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 Arduino有不同的型號,支持不同的編程接口(C,C ++,C#,Python)和IDE(Arduino IDE,Visual Studio等)。本課程假定Arduino Uno板, Arduino ID E和Arduino語言 (基于C / C ++)。要申請不同的設置,請聯系我們安排。 參與者負責購買Arduino硬件和組件。
14小時
概觀
Raspberry Pi是一款非常小巧的單板計算機。

在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何設置和編程Raspberry Pi以作為交互式和強大的嵌入式系統。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 設置IDE(集成開發環境)以實現最高的開發效率
- 編程Raspberry Pi來控制運動傳感器,報警器,Web服務器和打印機等設備。
- 了解Raspberry Pi的架構,包括附加設備的輸入和連接器。
- 了解編程語言和操作系統中的各種選項
- 測試,調試和部署Raspberry Pi以解決實際問題

聽眾

- 開發商
- 硬件/軟件技術人員
- 各行各業的技術人員
- 愛好者

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習

注意

- Raspberry Pi支持各種操作系統和編程語言。本課程將使用基於Linux的Raspbian作為操作系統,使用Python作為編程語言。要請求具體設置,請聯繫我們安排。
- 參與者負責購買Raspberry Pi硬件和組件。
35小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to learn the design principles of microcontroller design.
35小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to learn how to use embedded C to program various types of microcontrollers based on different processor architectures (8051, ARM CORTEX M-3, and ARM9).
21小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.

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