Cursos de Tensorflow Lite for Microcontrollers

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender a usar o C incorporado para programar vários tipos de microcontroladores baseados em diferentes arquiteturas de processador (8051, ARM CORTEX M-3 e ARM9).

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão como programar o Arduino para uso no mundo real, como para controlar luzes, motores e sensores de deteção de movimento. Este curso pressupõe a utilização de componentes de hardware reais num ambiente de laboratório ao vivo (e não hardware simulado por software).&nbsp

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Programar Arduino para controlar luzes, motores e outros dispositivos.
• Entenda a arquitetura do Arduino, incluindo entradas e conectores para dispositivos complementares.
• Adicione componentes de terceiros, como LCDs, acelerômetros, giroscópios e rastreadores GPS para estender a funcionalidade do Arduino.
• Compreender as várias opções em linguagens de programação, desde C até linguagens de arrastar e soltar.
• Testar, depurar e implantar o Arduino para resolver problemas do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
• Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de sistemas embarcados de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos de TinyML e seus benefícios para aplicativos de IA de ponta.
• Configure um ambiente de desenvolvimento para projetos TinyML.
• Treine, otimize e implante modelos de IA em microcontroladores de baixa potência.
• Usar TensorFlow Lite e Edge Impulse para implementar aplicações TinyML do mundo real.
• Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender os princípios de design do design de microcontroladores.

Raspberry Pi é um pequeno e único computador.

Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão como configurar e programar o Raspberry Pi para servir como um sistema interativo e poderoso.

No final do curso, os participantes poderão:

• Criar um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para a maior produtividade do desenvolvimento
• Programa Raspberry Pi para controlar dispositivos como sensores de movimento, alertas, servidores web e impressoras.
• Compreender Raspberry Pi's arquitetura, incluindo entradas e conectores para dispositivos adicionais.
• Compreender as diferentes opções em idiomas de programação e sistemas operacionais
• Testar, desbloquear e implementar o Raspberry Pi para resolver problemas do mundo real

Auditoria

• Desenvolvedores
• Técnico de Hardware/Software
• Técnicos em todas as indústrias
• Hobbies

Formato do curso

• Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada

Notícia

• Raspberry Pi Apoia vários sistemas operacionais e idiomas de programação. Este curso usará o Raspbian como sistema operacional e Python como linguagem de programação. Para solicitar uma configuração específica, por favor contacte-nos para organizar.
• Os participantes são responsáveis pela aquisição do hardware e componentes Raspberry Pi.