Arduino Programming for Beginners 培训

在这个由 中国 讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用高级技术对 Arduino 进行程式设计，同时逐步创建一个简单的感测器警报系统。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Arduino 的工作原理。
• 深入了解 Arduino 的主要元件和功能。
• 在不使用 Arduino IDE 的情况下对 Arduino 进行程式设计。

这个由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望学习如何使用嵌入式 C 语言对基于不同处理器架构（8051、ARM CORTEX M-3 和 ARM9）的各种类型的微控制器进行程式设计的工程师。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用 Arduino 硬体和 Arduino （C/C++） 语言构建机器人。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 构建和操作包括软体和硬体元件的机器人系统
• 了解机器人技术中使用的关键概念
• 将电机、感测器和微控制器组装到一个工作机器人中
• 设计机器人的机械结构

观众

• 开发人员
• 工程师
• 爱好者

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 硬体套件将由讲师在培训前指定，但大致包含以下元件：

• Arduino 板
• 电机控制器
• 距离感测器
• 蓝牙从属设备
• 原型板和电缆
• USB 数据线
• 车辆套件

• 参与者需要购买自己的硬体。
• 如果您想定制此培训，请联系我们进行安排。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将在逐步创建基于 Arduino 的物联网感测器系统的过程中学习物联网的基础知识。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解物联网的原理，包括物联网元件和通信技术。
• 了解如何使用可用于不同物联网系统的 Arduino 通信模组。
• 了解如何使用和程式设计行动应用程式来控制 Arduino。
• 使用Wi-Fi模组将Arduino连接到另一台设备。
• 构建和部署他们自己的物联网感测器系统。

这个面向中级嵌入式系统工程师和 AI 开发人员的以讲师为导向的实时培训（在线或现场）旨在使参加者能够使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 在微控制器上部署机器学习模型。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解 TinyML 的基本原则及其对边缘 AI 应用程序的好处。
• 为 TinyML 项目设置开发环境。
• 在低功耗微控制器上训练、优化和部署 AI 模型。
• 使用 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse 实现现实世界的 TinyML 应用程序。
• 对 AI 模型进行优化以提高功率效率和内存限制。

这种讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望学习微控制器设计原理的工程师。

Raspberry Pi是一个非常小,单板计算机。

在这项由导师领导的现场培训中,参与者将学习如何设置和编程 Raspberry Pi 作为一个互动和强大的内置系统。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 建立 IDE(综合发展环境)以实现最大发展生产力
• 程序 Raspberry Pi 控制设备,如动作传感器,警报,网页服务器和打印机。
• 了解 Raspberry Pi's 架构,包括插入和连接器的附加设备。
• 了解编程语言和操作系统中的各种选项
• 测试,排泄,并部署 Raspberry Pi 解决现实世界问题

观众

• 开发者
• 硬件/软件技术人员
• 所有行业的技术人员
• 趣味

课程格式

• 部分讲座,部分讨论,练习和重实习

笔记

• Raspberry Pi支持各种操作系统和编程语言。 本课程将使用基于Raspbian的操作系统和1作为编程语言。 要要求具体设置,请联系我们安排。
• 參與者負責購買 Raspberry Pi 硬件和部件。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在非常小的嵌入式设备上编写，加载和运行机器学习模型的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装 TensorFlow Lite。
• 将机器学习模型加载到嵌入式设备上，使其能够检测语音、对图像进行分类等。
• 将 AI 添加到硬件设备，而无需依赖网络连接。