組込みシステムのためのモデルベース開発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。

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2日間のコースは、約60％が実践的なラボを含み、組み込みLinuxカーネルの内部構造、アーキテクチャ、開発方法、およびさまざまなデバイスドライバの書き方と統合方法について詳しく学びます。

誰が受講すべきか？

組み込みシステムやプラットフォームでのLinuxカーネル開発に興味があるエンジニア向けです。

業界標準のクロス開発ツールとハンズオンプロジェクトを通じて、組込みLinuxシステムをゼロから構築します。この2日間のコースでは、Linuxの歴史、オープンソース開発モデル、ブートローダー、カスタムシステムの構築、ビルドシステム、アプリケーションのデバッグについてカバーします。実習時間が60%を占め、参加者はブートローダーの設定、ツールチェーンのコンパイル、ファイルシステムの構築、および実際の組込みLinux開発タスクを実行します。

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）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。

日本でのこの講師による実践的なライブトレーニングでは、参加者はYocto Projectに基づく組み込みLinux用のビルドシステムを作成する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• レシピ、メタデータ、レイヤーを含む、Yocto Projectビルドシステムの基本概念を理解します。
• Linuxイメージを構築し、エミュレーション上で実行します。
• 組み込みLinuxシステムの構築に要する時間と労力を削減します。