微控制器培训

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级嵌入式系统工程师和AI开发者，旨在帮助他们使用TensorFlow Lite和Edge Impulse在微控制器上部署机器学习模型。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其在边缘AI应用中的优势。
• 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实现实际TinyML应用。
• 优化AI模型以提升能效并满足内存限制。

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向希望学习如何使用嵌入式C编程各种基于不同处理器架构（8051、ARM CORTEX M-3和ARM9）的微控制器的工程师。

在这门由讲师指导的线下培训中，参与者将学习如何为实际应用编程Arduino，例如控制灯光、电机和运动检测传感器。本课程假设在实验室环境中使用真实硬件组件（而非软件模拟的硬件）。

培训结束后，参与者将能够：

• 编程Arduino以控制灯光、电机和其他设备。
• 理解Arduino的架构，包括输入和附加设备的连接器。
• 添加第三方组件，如LCD、加速度计、陀螺仪和GPS追踪器，以扩展Arduino的功能。
• 了解从C语言到拖放式编程语言的各种编程选项。
• 测试、调试并部署Arduino以解决实际问题。

RISC-V生态系统已从一个利基开源ISA发展成为主流架构，在边缘计算、物联网、汽车、AI加速和服务器级处理器等领域展现出强劲的市场势头。行业报告指出，当前面临严重的人才短缺：全球仅有不到5000名RISC-V芯片设计师，而半导体行业却有超过15000个职位空缺。关键的招聘趋势显示，雇主优先考虑具备RISC-V架构熟练度的人才，同时要求掌握SoC设计、RTL验证（UVM/SystemVerilog）、AI加速器开发、Rust系统编程、机密计算和开源工具链技能。汽车级RISC-V（ISO 26262）、服务器级处理器（AIA中断控制器、多核一致性）以及边缘AI推理NPU的兴起，成为增长最快的技术领域。SiFive、高通和西部数据等公司加速了RISC-V的开发，推动了对能够在单一技能集中兼顾架构规范、芯片实现、固件和软件堆栈开发的工程师的需求。