組み込みシステムプログラム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（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を使用して実際の用途（例：ライトやモーター、動作検出センサーを制御）にプログラミングする方法を学びます。このコースは、ソフトウェアでシミュレートされたハードウェアではなく、実際のハードウェアコンポーネントを使用することを前提としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• Arduinoを使用してライトやモーターなどのデバイスを制御するプログラムを作成します。
• アドオンデバイス用の入力とコネクタを含むArduinoのアーキテクチャを理解します。
• 液晶ディスプレイ、加速度センサー、ジャイロスコープ、GPSトラッカーなどのサードパーティ製コンポーネントを追加してArduinoの機能を拡張します。
• Cからドラッグアンドドロップ言語まで、プログラミング言語のさまざまなオプションを理解します。
• 実際の問題を解決するためにArduinoをテストし、デバッグし、展開する方法を学びます。

このインストラクター主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、回路と電子工学の基礎知識を活用して、電気部品の特性を利用し、ハードウェア機能を開発するデバイスやシステムを設計することを目指すエンジニアおよびコンピュータサイエンティスト向けです。

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ます：

• 回路と回路基板開発に必要なツールとプログラムのセットアップと設定を行います。
• 回路と電子工学の基本原理を理解します。
• 効率的なコンピュータハードウェア技術を構築するための主要な電子部品を利用します。
• 回路解析方法を実装して、電子デバイスを最適化します。
• 電子工学と回路の基礎知識を活用して、エンタープライズアプリケーションを開発します。

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）は、エンジニアや科学者が DSP の実装を学び、さまざまな信号タイプを効率的に扱い、マルチチャンネル電子システムの制御を改善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:

• DSP 用に必要なソフトウェアプラットフォームとツールをセットアップおよび構成する。
• DSP とその応用の基礎概念と原則を理解する。
• DSP コンポーネントを熟知し、電子システムで活用する。
• DSP の結果を使用してアルゴリズムと操作関数を作成する。
• DSP ソフトウェアプラットフォームの基本機能を利用し、信号フィルターを設計する。
• DSP シミュレーションを作成し、さまざまな種類のフィルターを DSP に実装する。

2日間のコースで、コード例を交えてすべての設計原理と最近の産業技術について学びます。自動車ソフトウェア開発者にとって非常に役立ちます。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、組み込みCプログラミングの設計原理を学びたいC開発者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 組み込みCプログラムが信頼性を持つための設計上の考慮点を理解する
• 組み込みシステムの機能を定義する
• 目的の結果を得るためにプログラムの論理と構造を定義する
• 信頼性の高いエラーのない組み込みアプリケーションを設計する
• 対象ハードウェアから最適なパフォーマンスを得る

コース形式:

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 演習と実践
• ライブラボ環境での手動実装

コースのカスタマイズオプション:

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター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、中級レベルの自動車エンジニアや技術者がVectorツール（CANoeとCANape）を使用してECUのテスト、シミュレーション、診断を実践する経験を得ることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• 自動車システムにおけるECUの役割と機能を理解する。
• Vectorツール（CANoeとCANape）の設定と構成を行う。
• CANおよびLINネットワークでのECU通信のシミュレーションとテストを行う。
• データを分析し、ECUの診断を行う。
• テストケースを作成し、テストワークフローを自動化する。
• 実践的なアプローチを使用してECUを校正および最適化する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの自動車エンジニアや組み込みシステム開発者向けです。ECUの理論的側面に焦点を当て、自動車設計および開発で使用されるVectorベースのツールと手法について理解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、参加者は以下ができます：

• 現代の車両におけるECUのアーキテクチャと機能を理解する。
• ECU開発で使用される通信プロトコルを分析する。
• Vectorベースのツール及其理論的な応用を探索する。
• モデルベースの開発原則をECU設計に適用する。

このインストラクター主導の実践トレーニングでは、参加者はFreeRTOSを使用してコードを書きながら、マイクロコントローラーを使用したシンプルなRTOSプロジェクトの開発を進めます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことを学ぶことができます：

• リアルタイムオペレーティングシステムの基本概念を理解する。
• FreeRTOSの環境を学ぶ。
• FreeRTOSを使用してコードを書く方法を学ぶ。
• FreeRTOSアプリケーションをハードウェア周辺機器に接続する。

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）では、FPGA開発者がVivadoを使用して設計、デバッグ、およびハードウェアソリューションを実装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ができるようになります：

• CコードとVivadoツールを使用してHDLシステムを開発する
• Vivadoでソフトプロセッサを生成および実装する
• Vivadoを使用してCコードのテストとシミュレーションを行う

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。