Fortgeschrittene Entwicklung eingebetteter Systeme Schulung

In dieser instruktionsgeleiteten Live-Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmenden, wie man Arduinos für reale Anwendungen programmiert, zum Beispiel zur Steuerung von Lichtern, Motoren und Bewegungsmeldern. Dieser Kurs setzt voraus, dass echte Hardwarekomponenten in einer Live-Laborumgebung eingesetzt werden (keine software simulierte Hardware).

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Arduino so programmieren, dass er Lichter, Motoren und andere Geräte steuert.
• Die Architektur von Arduino verstehen, inklusive Eingänge und Anschlüsse für Zusatzgeräte.
• Komponenten von Drittanbietern wie LCD-Displays, Beschleunigungssensoren, Gyroskope und GPS-Tracker hinzufügen, um die Funktionalität von Arduino zu erweitern.
• Die verschiedenen Optionen bei Programmiersprachen verstehen, von C bis hin zu Drag-and-Drop-Sprachen.
• Den Arduino testen, debuggen und bereitstellen, um reale Probleme zu lösen.

Dieser live geleitete Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an C-Entwickler, die sich mit den Entwurfsprinzipien für Embedded C vertraut machen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer Folgendes:

• Die Konstruktionsüberlegungen verstehen, die Embedded-C-Programme zuverlässig machen
• Funktionalität eines eingebetteten Systems definieren
• Die Programmlogik und -struktur festlegen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen
• Eine zuverlässige, fehlerfreie Embedded-Applikation entwerfen
• Optimale Leistung von der Zielhardware erreichen

Kursformat:

• Interaktive Vorträge und Diskussionen
• Übungen und Praxis
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses:

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu organisieren.

Dieser live geleitete Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler, die maschinellearbeitende Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontrollern bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von TinyML und dessen Vorteile für Edge-KI-Anwendungen verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einrichten.
• KI-Modelle auf stromsparenden Mikrocontrollern trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse nutzen, um reale TinyML-Anwendungen zu implementieren.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichereinschränkungen optimieren.

Das RISC-V-Ökosystem hat sich von einer Nischen-ISA mit quelloffenem Charakter zu einer Mainstream-Architektur entwickelt, die erhebliche Marktdynamik in den Bereichen Edge-Computing, IoT, Automotive, KI-Beschleunigung und Server-Prozessoren aufweist. Branchenberichte weisen auf einen kritischen Fachkräftemangel hin: Weltweit gibt es weniger als 5.000 RISC-V-Chipdesigner, während geschätzt mehr als 15.000 offene Stellen in der Halbleiterindustrie bestehen. Aktuelle Einstellungstrends zeigen, dass Arbeitgeber Kenntnisse in der RISC-V-Architektur priorisieren, kombiniert mit SoC-Design, RTL-Verifizierung (UVM/SystemVerilog), Entwicklung von KI-Beschleunigern, Systemprogrammierung in Rust, vertraulicher Computing-Sicherheit und Fähigkeiten im Umgang mit quelloffenen Toolchains. Der Aufstieg von automotive-zertifizierten RISC-V-Prozessoren (ISO 26262), Server-Class-Prozessoren (AIA-Interrupt-Controller, Multi-Core-Kohärenz) sowie Edge-AI-Inferenz-NPUs stellt die am schnellsten wachsenden Kompetenzbereiche dar. Unternehmen wie SiFive, Qualcomm und Western Digital haben die RISC-V-Entwicklung beschleunigt, was die Nachfrage nach Ingenieuren treibt, die Architekturvorgaben, Siliziumimplementierung, Firmware- und Software-Stapelentwicklung in einem einzigen Skills-Set verbinden können.