Upotreba C++-a u ugrađenim sistemima – primena C++11/C++14 Kurs za obuku

Ovo obuka sa instruktorom uživo u <lokalizaciji> (online ili na licu mesta) namenjena je inženjerima koji žele da nauče kako da koriste ugrađeni C jezik za programiranje različitih tipova mikrokontrolera na osnovu različitih arhitektura procesora (8051, ARM CORTEX M-3 i ARM9).

U ovom treneru vođenoj živoj obuci u Srbija, učesnici će naučiti kako da programiraju Arduino za stvarne primene, poput kontrole svetala, motora i senzora za detekciju pokreta. Ovaj kurs pretpostavlja korišćenje stvarnih hardverskih komponenti u uživo laboratorijumskom okruženju (ne hardverskih simulacija softverom).

Na kraju ove obuke, učesnici će biti u mogućnosti da:

• Programiraju Arduino da kontroliše svetla, motore i druge uređaje.
• Razumeju arhitekturu Arduina, uključujući ulaze i konektore za dodatne uređaje.
• Dodaju komponente trećih strana, poput LCD ekrana, akcelerometara, žiroskopa i GPS praćenja, kako bi proširili funkcionalnost Arduina.
• Razumeju različite opcije programskih jezika, od C-ja do jezika sa prevlačenjem i spajanjem.
• Testiraju, ispravljaju greške i implementiraju Arduino za rešavanje stvarnih problema.

Ova instruktor-vođena, uživa obuka u Srbija (online ili uživo) namenjena je inženjerima i naučnicima koji žele da nauče i primene implementacije DSP kako bi efikasno rukovali različitim tipovima signala i ostvarili bolju kontrolu nad višekanalnim elektronskim sistemima.

Kraja ove obuke, učesnici će moći da:

• Postave i podesnu potrebnu softversku platformu i alate za obradu digitalnih signala.
• Razumeju koncepte i principe koji su temelj DSP i njegovim aplikacijama.
• Zapoznaju se sa komponentama DSP i primenjuju ih u elektronskim sistemima.
• Generišu algoritme i operativne funkcije koristeći rezultate iz DSP.
• Koriste osnovne funkcije DSP softverskih platformi i projektuju filtre za signale.
• Sintetišu DSP simulacije i implementiraju različite tipove filtera za DSP.

Ova obuka sa instruktora, uživo u Srbija (online ili na licu mesta), namenjena je automobilskim inženjerima i tehničarima srednjeg nivoa znanja koji žele da steknu praktična iskustva u testiranju, simulaciji i dijagnostici ECU uređaja korišćenjem Vector alata poput CANoe i CANape.

Krajem ove obuke, učesnici će biti u mogućnosti da:

• Razumeju ulogu i funkciju ECU uređaja u automobilskim sistemima.
• Postave i konfigurišu Vector alate, kao što su CANoe i CANape.
• Simuliraju i testiraju komunikaciju ECU uređaja na CAN i LIN mrežama.
• Analiziraju podatke i izvode dijagnostiku ECU uređaja.
• Naprave testne slučajeve i automatizuju tokove testiranja.
• Kalibrišu i optimizuju ECU uređaje koristeći praktične pristupe.

Ova obuka sa instruktom uživo u <lokalizaciji> (online ili na lokaciji) namenjena je automobilskim inženjerima srednjeg nivoa i developerima ugrađenih sistema koji žele da razumeju teorijske aspekte ECU-a, sa fokusom na vektorske alate i metodologije koje se koriste u automobilskom dizajnu i razvoju.

Krajem ove obuke učesnici će moći da:

• razumeju arhitekturu i funkcije ECU-a u modernim vozilima;
• analiziraju protokole komunikacije koji se koriste u razvoju ECU-a;
• istraže vektorske alate i njihove teorijske primene;
• primene principe razvoja zasnovane na modelima u dizajnu ECU-a.

U ovom uživo treningu pod vodstvom instruktora u Srbija, polaznici će naučiti kako da programiraju koristeći FreeRTOS, dok korak po korak prolaze kroz razvoj jednostavnog RTOS projekta pomoću mikrokontrolera.

Na kraju ovog treninga, polaznici će moći:

• Da razumeju osnovne koncepte operativnih sistema u realnom vremenu.
• Da upozna okruženje za razvoj u FreeRTOS-u.
• Da nauče kako da pišu kod koristeći FreeRTOS.
• Da povežu FreeRTOS aplikaciju sa hardverskim perifernim uređajima.

Ovaj edukativni program, predvođen instruktorom, koji se odnosi na <lokal> (dostupan online ili licu u lice), namenjen je inženjerima ugradnih sistema i developerima veštačke inteligencije srednjeg nivoa veštine koji žele da implementiraju modele mašinskog učenja na mikrokontrolere koristeći TensorFlow Lite i Edge Impulse.

Na kraju obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju osnovne principe TinyML-a i njegove prednosti za primenu AI na periferijskim uređajima.
• Podesili razvojno okruženje za projekte TinyML-a.
• Obučili, optimizovali i implementirali AI modele na mikrokontrolerima sa niskom potrošnjom energije.
• Koristili TensorFlow Lite i Edge Impulse za kreiranje realnih TinyML aplikacija.
• Optimizovali AI modele radi maksimalne energetske efikasnosti i prilagodbe ograničenjima memorije.

Ova instruktorska, uživo obuka (online ili na lokaciji) namenjena je dizajnerima PCB-a i elektronima inženjerima početnog do srednjeg nivoa koji žele da razviju kompletan i kontrolisan tok rada u dizajnu PCB-a koristeći Altium Designer.

Polaznici rade na jednom povezanom projektu, napredujući od postavljanja projekta i biblioteka komponenti, preko hvatanja šematskih prikaza, rasporeda i validacije PCB-a, do izlaza za proizvodnju i kontrolisanog izdavanja.

Krajem ove obuke, polaznici će biti u stanju da:

• Kreiraju i upravljaju strukturiranim Altium Designer projektima PCB-a.
• Izgrade i validiraju šematske dizajne i biblioteke komponenti.
• Konfigurišu pravila PCB-a, spajanje, DRC i ograničenja za proizvodnju.
• Generišu i verifikuju izlaze za fabrikaciju, montažu i mehaniku.
• Primenjuju praktična ograničenja za visokobrzinski dizajn.
• Upravljaju inženjerskim izmenama i kontrolisanim ponovnim izdavanjem.

U ovom uživo treningu koji vodi instruktor u Srbija, učesnici će naučiti kako da kreiraju sistem za izgradnju ugrađenog Linuxa zasnovan na Yocto Projectu.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• Razumeju osnovne koncepte iza sistema za izgradnju Yocto Projecta, uključujući recepte, metapodatke i slojeve.
• Izgrade Linux sliku i pokrenu je u emulaciji.
• Uštede vreme i energiju pri izgradnji ugrađenih Linux sistema.