Arduinoプログラミング入門のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は高度なテクニックを使用してArduinoをプログラミングする方法を学びます。具体的には、シンプルなセンサーロボットアラートシステムの作成を通じて学習します。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができるようになります：

• Arduinoの動作原理を理解する。
• Arduinoの主要なコンポーネントと機能を深く理解する。
• Arduino IDEを使用せずにArduinoをプログラミングする。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、8051、ARM CORTEX M-3、およびARM9などの異なるプロセッサアーキテクチャに基づく様々なタイプのマイコンを組み込みCでプログラミングしたいエンジニア向けです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はArduinoハードウェアとArduino（C/C++）言語を使用してロボットを構築する方法を学びます。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• ソフトウェアとハードウェアの両方を含むロボットシステムを構築および運用する
• ロボット技術で使用される主要な概念を理解する
• モーター、センサー、マイコンを組み合わせて動作するロボットを構築する
• ロボットの機械的構造を設計する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ホビイスト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習と実践的な作業の組み合わせ

注意

• ハードウェアキットはトレーニング前にインストラクターが指定しますが、以下のコンポーネントを含む予定です：
• Arduinoボード
• モーター制御基板
• 距離センサー
• Bluetoothスレーブ
• 実験用基板とケーブル
• USBケーブル
• 車両キット
• 参加者は自分でハードウェアを購入する必要があります。
• このトレーニングのカスタマイズをご希望の場合、お問い合わせください。

この講師主導の実践的なトレーニングでは、参加者はIoTの基本を学び、ArduinoベースのIoTセンサーシステムの作成方法を段階的に理解します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• IoTの原則と、IoTの構成要素や通信手法について理解する。
• Arduinoの通信モジュールを使用して異なる種類のIoTシステムを学ぶ。
• モバイルアプリを使用してArduinoを制御する方法を学ぶ。
• Wi-Fiモジュールを使用してArduinoを他のデバイスに接続する。
• 自身のIoTセンサーシステムを構築し、展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの組み込みシステムエンジニアやAI開発者向けです。TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用してマイクロコントローラー上に機械学習モデルをデプロイすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• TinyMLの基本とエッジAIアプリケーションでの利点を理解する。
• TinyMLプロジェクトの開発環境を設定する。
• 低消費電力のマイクロコントローラー上でAIモデルを訓練、最適化、およびデプロイする。
• TensorFlow LiteとEdge Impulseを使用して実世界のTinyMLアプリケーションを実装する。
• AIモデルを消費電力とメモリ制約に最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、マイクロコントローラ設計の原理を学びたいエンジニア向けです。

Raspberry Piは非常に小さく、単一の基板で構成されたコンピュータです。

この講師主導の実践トレーニングでは、参加者はRaspberry Piを設定し、対話的かつ強力な組み込みシステムとしてプログラムする方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• IDE（統合開発環境）のセットアップを行い、最大限の生産性を達成する
• Raspberry Piを使用してモーションセンサ、アラーム、Webサーバー、プリンターなどのデバイスを制御する
• Raspberry Piのアーキテクチャ、追加デバイス用の入力とコネクタを理解する
• プログラミング言語やオペレーティングシステムのさまざまな選択肢を理解する
• Raspberry Piを使用して実際の問題を解決するためにテスト、デバッグ、および展開を行う

対象者

• 開発者
• ハードウェア/ソフトウェア技術者
• すべての産業分野での技術者
• 趣味の人々

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習を含む

注意事項

• Raspberry Piはさまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。このコースでは、LinuxベースのRaspbianを使用し、Pythonをプログラミング言語として使用します。特定のセットアップをご希望の場合は、お問い合わせください。
• 参加者はRaspberry Piのハードウェアと部品を購入する必要があります。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、非常に小さな組み込みデバイスに機械学習モデルを書き込み、ロードし、実行する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteをインストールします。
• 組み込みデバイスに機械学習モデルをロードし、音声認識や画像分類などの機能を実現します。
• ネットワーク接続に依存せずにハードウェアデバイスにAIを追加します。