Arduinoプログラミング入門のトレーニングコース

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn how to program the Arduino using advanced techniques as they step through the creation of a simple sensor alert system.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how Arduino works.
• Dig deep into the main components and functionalities of Arduino.
• Program the Arduino without using the Arduino IDE.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to learn how to use embedded C to program various types of microcontrollers based on different processor architectures (8051, ARM CORTEX M-3, and ARM9).

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。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded systems engineers and AI developers who wish to deploy machine learning models on microcontrollers using TensorFlow Lite and Edge Impulse.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and its benefits for edge AI applications.
• Set up a development environment for TinyML projects.
• Train, optimize, and deploy AI models on low-power microcontrollers.
• Use TensorFlow Lite and Edge Impulse to implement real-world TinyML applications.
• Optimize AI models for power efficiency and memory constraints.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to learn the design principles of microcontroller design.

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。