本地，带有讲解的现场微控制器培训课程通过handson实践演示如何设置和编程用于控制真实世界设备的微控制器，例如灯光，电机和运动检测传感器。微控制器也可以用作完整的服务器系统，用于打印和Web服务等专用任务。微控制器培训可作为“现场实时培训”或“远程实时培训”。现场实地培训可在当地客户现场进行中国或者在NobleProg公司的培训中心中国 。远程实时培训通过交互式远程桌面进行。 NobleProg您当地的培训提供商。
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客户评论
我已经对 Arduino 有了一点了解, 所以很高兴听到更多关于 arduino 的背景、它可以用于什么目的以及可用于帮助的资源。
University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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获得有用的知识和澄清一些事情, 我不确定的痛苦。
Kenneth Mahoney - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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罗德似乎对课程材料非常了解和热情。
Kyle Stirling - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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罗德的风格很有趣。
Tom O'Hara - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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2天的没有干预, 这使我能够专注于手头的任务。
University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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我发现, "白板" 教学与实践 "动手" 学习的平衡正好适合阿杜诺入门课程, 速度也是合适的。
Neil Owen - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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我很享受这次培训是由一个在这个领域有经验的人提供的。
Nicholas Scott - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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在工作的例子中, 轻松和非正式的环境有足够的帮助
bernard hoey - University of Glasgow
课程: Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners
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Microcontroller课程大纲
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
35小时
课程概览
这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）是针对希望学习如何使用嵌入式C编程基于不同处理器架构（8051，ARM CORTEX M-3和ARM9）的各种类型微控制器的工程师。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
21小时
课程概览
Arduino是一款开源的单板微控制器，用于构建能够感知和控制物理世界中物体的设备。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何对Arduino进行实际使用编程，例如控制灯光，电机和运动检测传感器。 在培训结束后，参与者将能够： 编程Arduino来控制灯光，电机和其他设备。 了解Arduino的架构，包括插件设备的输入和连接器。 添加第三方组件，如液晶显示器，加速度计，陀螺仪和GPS追踪器，以扩展Arduino的功能。 理解编程语言中的各种选项，从C语言到拖放语言。 测试，调试和部署Arduino解决现实世界的问题。 听众 初学者开发者硬件/软件技术人员所有行业的技术人员爱好者 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 Arduino有不同的型号，支持不同的编程接口（C，C ++，C＃，Python）和IDE（Arduino IDE，Visual Studio等）。本课程假定Arduino Uno板， Arduino ID E和Arduino语言 （基于C / C ++）。要申请不同的设置，请联系我们安排。 参与者负责购买Arduino硬件和组件。
35小时
课程概览
这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）是针对希望学习微控制器设计原理的工程师。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
14小时
课程概览
Raspberry Pi是一款非常小巧的单板计算机。
在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何设置和编程Raspberry Pi以作为交互式和强大的嵌入式系统。
在培训结束时，参与者将能够：
- 设置IDE（集成开发环境）以实现最高的开发效率
- 编程Raspberry Pi来控制运动传感器，报警器，Web服务器和打印机等设备。
- 了解Raspberry Pi的架构，包括附加设备的输入和连接器。
- 了解编程语言和操作系统中的各种选项
- 测试，调试和部署Raspberry Pi以解决实际问题
听众
- 开发商
- 硬件/软件技术人员
- 各行各业的技术人员
- 爱好者
课程形式
- 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习
注意
- Raspberry Pi支持各种操作系统和编程语言。本课程将使用基于Linux的Raspbian作为操作系统，使用Python作为编程语言。要请求具体设置，请联系我们安排。
- 参与者负责购买Raspberry Pi硬件和组件。
在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何设置和编程Raspberry Pi以作为交互式和强大的嵌入式系统。
在培训结束时，参与者将能够：
- 设置IDE（集成开发环境）以实现最高的开发效率
- 编程Raspberry Pi来控制运动传感器，报警器，Web服务器和打印机等设备。
- 了解Raspberry Pi的架构，包括附加设备的输入和连接器。
- 了解编程语言和操作系统中的各种选项
- 测试，调试和部署Raspberry Pi以解决实际问题
听众
- 开发商
- 硬件/软件技术人员
- 各行各业的技术人员
- 爱好者
课程形式
- 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习
注意
- Raspberry Pi支持各种操作系统和编程语言。本课程将使用基于Linux的Raspbian作为操作系统，使用Python作为编程语言。要请求具体设置，请联系我们安排。
- 参与者负责购买Raspberry Pi硬件和组件。
21小时
课程概览
TensorFlow Lite for Microcontrollers is a port of TensorFlow Lite designed to run machine learning models on microcontrollers and other devices with limited memory.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
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- Lots of exercises and practice.
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Course Customization Options
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