Arduino für Anfänger Schulung

In dieser von einem Trainer geleiteten, live Trainingssitzung in Deutschland werden die Teilnehmer lernen, wie man den Arduino mit fortgeschrittenen Techniken programmieren kann, während sie ein einfaches Sensorsystem für Warnmeldungen erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• zu verstehen, wie Arduino funktioniert.
• sich vertieft mit den Hauptkomponenten und Funktionalitäten von Arduino auseinanderzusetzen.
• den Arduino ohne dieArduino IDE zu programmieren.

Dieses von einem Dozenten geführte, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Embedded C verwenden, um verschiedene Arten von Mikrocontrollern auf Basis verschiedener Prozessorarchitekturen (8051, ARM CORTEX M-3 und ARM9) zu programmieren.

In diesem unter Anleitung stattfindenden, lebendigen Training lernen die Teilnehmer, wie man einen Roboter mit Arduino-Hardware und der Arduino (C/C++)-Sprache baut.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein Robotersystem zu bauen und zu bedienen, das sowohl Software- als auch Hardwarekomponenten umfasst
• Die wichtigsten Konzepte in der Robotertechnologie zu verstehen
• Motoren, Sensoren und Mikrocontroller zu einem funktionsfähigen Roboter zusammenzubauen
• Die mechanische Struktur eines Roboters zu entwerfen

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Hobbybastler

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Übungen

Hinweis

• Hardwarekits werden vom Dozenten vor dem Training spezifiziert, enthalten aber in etwa folgende Komponenten:
• Arduino-Board
• Motorsteuerung
• Distanzsensor
• Bluetooth-Slave
• Prototyping-Board und Kabel
• USB-Kabel
• Fahrzeugkit
• Die Teilnehmer müssen ihre eigene Hardware erwerben.
• Wenn Sie dieses Training anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte für eine Anpassung.

In dieser von einem Dozenten geleiteten, live-Schulung in Deutschland, lernen die Teilnehmer die Grundlagen des IoT und gehen Schritt für Schritt die Erstellung eines Arduino-basierten IoT-Sensor-Systems durch.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgendes zu tun:

• Die Prinzipien des IoT verstehen, einschließlich IoT-Komponenten und Kommunikationstechniken.
• Lernen, wie man Arduino-Kommunikationsmodule für verschiedene IoT-Systeme verwendet.
• Erfahren, wie man eine mobile App benutzt, um Arduino zu steuern.
• Einen Wi-Fi-Modul verwenden, um den Arduino mit einem anderen Gerät zu verbinden.
• Ihr eigenes IoT-Sensor-System bauen und bereitstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und AI-Entwickler, die Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontroller bereitstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für edge AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• AI-Modelle auf energieeffiziente Mikrocontroller trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung von realen TinyML-Anwendungen nutzen.
• AI-Modelle für Energieeffizienz und Speicherbeschränkungen optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die Designprinzipien des Mikrocontroller-Designs erlernen möchten.

Raspberry Pi ist ein sehr kleiner, Einplatinencomputer.

In dieser von einem Trainer geleiteten, live Trainingssitzung lernen die Teilnehmer, wie sie Raspberry Pi einrichten und programmieren können, um es als interaktives und leistungsstarkes eingebettetes System zu nutzen.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung) für maximale Entwicklungsproduktivität einzurichten
• Raspberry Pi programmieren, um Geräte wie Bewegungsmelder, Alarmsysteme, Webserver und Drucker zu steuern.
• Die Architektur von Raspberry Pi zu verstehen, einschließlich Eingänge und Anschlussstellen für Zusatzgeräte.
• Die verschiedenen Optionen in Programmiersprachen und Betriebssystemen zu verstehen
• Raspberry Pi testen, debuggen und in den Einsatz bringen, um reale Probleme zu lösen

Zielgruppe

• Entwickler
• Hardware-/Software-Techniker
• Fachleute aus allen Branchen
• Hobbyisten

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Arbeit

Hinweis

• Raspberry Pi unterstützt verschiedene Betriebssysteme und Programmiersprachen. In diesem Kurs wird das Linux-basierte Raspbian als Betriebssystem und Python als Programmiersprache verwendet. Für eine spezifische Einrichtung kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.
• Die Teilnehmer sind dafür verantwortlich, die Raspberry Pi-Hardware und Komponenten zu kaufen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Maschinenlearning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• TensorFlow Lite zu installieren.
• Maschinenlearning-Modelle auf einem eingebetteten Gerät zu laden, um es zum Beispiel zur Erkennung von Sprache oder zur Klassifizierung von Bildern zu verwenden.
• Künstliche Intelligenz (AI) in Hardwaregeräte zu integrieren, ohne auf Netzwerkverbindungen angewiesen zu sein.