Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta formación en vivo impartida por instructores en México, los participantes aprenderán cómo programar Arduino para su uso en el mundo real, como controlar luces, motores y sensores de detección de movimiento. Este curso asume el uso de componentes de hardware reales en un entorno de laboratorio práctico (no hardware simulado por software).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Programar Arduino para controlar luces, motores y otros dispositivos.
• Comprender la arquitectura de Arduino, incluidas las entradas y conectores para dispositivos adicionales.
• Agregar componentes de terceros, como pantallas LCD, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS, para extender la funcionalidad de Arduino.
• Comprender las diversas opciones de lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes de arrastrar y soltar.
• Probar, depurar e implementar Arduino para resolver problemas del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de C que desean aprender los principios de diseño del lenguaje C embebido.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las consideraciones de diseño que hacen que los programas en C embebido sean fiables
• Definir la funcionalidad de un sistema embebido
• Definir la lógica y la estructura del programa para obtener el resultado deseado
• Diseñar una aplicación embebida fiable, libre de errores
• Obtener el rendimiento óptimo del hardware objetivo

Formato del curso:

• Clases teóricas interactivas y debates
• Ejercicios y práctica
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo

Opciones de personalización del curso:

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean desplegar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para lograr eficiencia energética y cumplir con las restricciones de memoria.

El ecosistema de RISC-V ha madurado desde un ISA (conjunto de instrucciones) de código abierto de nicho hasta una arquitectura principal con un impulso significativo en el mercado, abarcando computación perimetral (edge), IoT, automóviles, aceleración de IA y procesadores para servidores. Los informes de la industria señalan una escasez crítica de talento: hay menos de 5,000 diseñadores de chips RISC-V en todo el mundo frente a más de 15,000 puestos abiertos estimados en la industria de los semiconductores. Las tendencias clave de contratación muestran que los empleadores priorizan la competencia en arquitectura RISC-V junto con diseño de SoC, verificación RTL (UVM/SystemVerilog), desarrollo de aceleradores de IA, programación de sistemas en Rust, computación confidencial y habilidades en herramientas de código abierto. El auge de los procesadores RISC-V para automóviles (ISO 26262), procesadores para servidores (controladores de interrupciones AIA, coherencia multinúcleo) e NPUs de inferencia perimetral de IA representa las áreas de competencia de mayor crecimiento. Empresas como SiFive, Qualcomm y Western Digital han acelerado el desarrollo de RISC-V, impulsando la demanda de ingenieros que puedan combinar en un solo conjunto de habilidades la especificación de la arquitectura, la implementación del silicio, firmware y el desarrollo de pilas de software.