TensorFlow Lite for Embedded Linuxのトレーニングコース

LEDEプロジェクト（ Linux Embedded Development Environment）は、 OpenWrtをベースにしたLinuxオペレーティングシステムです。これは、さまざまなワイヤレスルーターや非ネットワークデバイスのベンダ提供ファームウェアの完全な代替品です。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はLEDEベースのワイヤレスルーターの設定方法を学びます。

観客

• ネットワーク管理者と技術者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

説明

この4日間のトレーニングは、理論と実践の練習を組み合わせて実施します。 よくある質問に答える:

• ツールチェーン/図書館/パッケージの別のバージョンを、それぞれのGNU/0プロジェクトに使用し、その上に別のワークフローを追跡する必要があるのでしょうか。
• 開発環境がすべての開発者/サプライヤーにとって同じであり、今後10年以上にわたって同様の構造を生産できることを保証できますか?
• YPはどのようなソフトウェアライセンスの下で、あなたが使用しているパッケージがライセンスされているかを知ることができますか?

ハンドオンセッションはターゲットハードウェア(たとえば、 Beagle Bone ブラック Rev. C - 3 ) トレーニングの後、あなたはあなたの独自のラボでコース材料で作業するために、すべての事前にインストールされた依存症と14.xのドッカー画像をダウンロードすることができます。 これがGNU/Linuxの導入コースではないことに注意してください。 既に、GNU/Linux がどのように機能するか、GNU/Linux コアとコアドライバーを構成/構築する方法を知っておくべきです。

誰が参加するの?

あなたはすでにあなたのプロジェクトのためにGNU/0を使用しており、おそらくそのプロジェクトについて聞いたことがありますが、それをより詳しく見る勇気はありませんでした、またはそれを使用するのに困難でした。 You don’t know if and how your daily work-flow can be accommodated in the YP and generally find the YP quite complicated. あなたは、あなたの日々の仕事の流れがYPに宿泊されるかどうか、そして、一般的にYPがかなり複雑であることを知りません。 何故これらすべてを、すべてが(仮定的に)より簡単であることを知るために必要としているのか。 トレーニング後、YPが必要か否かを決定することができるはずです。 このワークショップは、ソフトウェア、開発、システムエンジニア、テスター、管理者、エンジニア、およびYPに関心のある他の当事者を対象とし、GNU/Linuxの強力な知識を持っています。

このインストラクターによるライブトレーニングは、TensorFlow Liteを使用してディープラーニング機能を備えたモバイルアプリケーションの開発を希望する開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• インストールと設定を行うTensorFlow Lite
。
• TensorFlow、機械学習、ディープラーニングの原理を理解する
。
• AndroidデバイスにTensorFlowモデルをロードする
。
• モバイルアプリケーションでコンピュータビジョンや自然言語認識などのディープラーニングや機械学習機能を有効にする
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、超小型組込みデバイス上で機械学習モデルを作成、ロード、実行したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• インストールTensorFlow Lite
。
• 機械学習モデルを組み込みデバイスにロードして、音声の検出や画像の分類などを可能にします。
• ネットワーク接続に依存することなく、ハードウェアデバイスにAIを追加する
。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、TensorFlow Liteを使用してディープラーニング機能を備えたiOSモバイルアプリケーションを開発したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• インストールと設定を行うTensorFlow Lite。
• TensorFlowとモバイルデバイスでの機械学習の背後にある原理を理解する
。
• iOSデバイスにTensorFlowモデルをロードする
。
• デバイスのカメラで撮影されたオブジェクトを検出して分類できるiOSアプリケーションを実行する。

これは、組み込みLinuxシステムを構築するためのすべての基本原則を網羅する2日間のコースです。コース時間全体の約60％は、業界で使用されているものと同じ標準およびツールを使用した実際のアプリケーションの実践的実装です。

Embedded Linuxカーネルの内部構造、アーキテクチャ、開発、およびいくつかのタイプのデバイスドライバの作成方法と統合方法を中心とした約60％の実習で構成される2日間のコース。

誰が出席すべきか？

エンジニアはEmbeddedシステムとplateforms上のLinuxカーネル開発に興味があります。

コースの目的

は、埋め込まれた GNU/Linux の本質を理解するために、どのようにビットと部分が一緒に収まるかを説明します。どのようなコンポーネントは、組み込みの GNU/Linux システムを構築するために必要な、どこからそれらを取得し、どのように設定する/ビルド/それらをインストールするには?どこから助けを得るには?これらのソフトウェアライセンスについてはどうですか?実践的な演習では、このトレーニングを正常に完了した後に、独自の埋め込まれた GNU/Linux システムを開発するために必要となる実務経験を提供します。

説明

は、この5日間のトレーニングクラスは、組み込みの GNU/Linux の概念を説明するための命令と組み合わせて実践的な演習を使用しています。これは、迅速にスピードアップをもたらすように設計されています。GNU/Linux を効果的に利用するために必要な哲学、概念、コマンドは、理論とオン・ザ・ジョブ・トレーニングの組み合わせによって記述されています。

ドン & #39; t は、ホイールを再発明するが、経験豊富なトレーナーから学び、家の GNU/Linux の実用的な知識と、独自の組み込み開発プロジェクトで効果的にそれを使用する能力を取る。

誰が出席すべきか?

マネージャ、プロジェクトマネージャ、ソフトウェア、ハードウェア、開発、システムエンジニア、テスター、管理者、技術者、その他の技術に興味のある方は、GNU/Linux がどのように機能しているかをできるだけ早く理解したいと考えています。あなたは、GNU/Linux を使用する必要がありますかどうかはそれを使用する意味があるかどうかを決定するために贅沢しなければならない。たぶんあなたはすでに埋め込まれた GNU/Linux を使用しようとしたが、非常には、すべての正しい方法をしたことを確認されていません。現在、別のオペレーティングシステムを使用しているかどうかを GNU/Linux の方が良いと/または安いかを把握するための杖。

配信オプション

すべてのトレーニング教材は英語ですが、それのプレゼンテーションは、英語またはドイツ語で、あなたが望むように、世界的にすることができます。

• オンサイトインストラクター駆動 *)  
• オンラインインストラクター駆動 * *)  
• オンサイト/オンラインコンビネーションインストラクター駆動 *)  

は、我々はラップトップ *)、ボード *) * *)、ワークブック (英語) *) * *)、サーバーとボードへのリモートアクセス * *)、画面共有 * *)、オーディオブリッジ * *) を提供しますトレーニング中に。

説明

この5日間のトレーニングクラスでは、GNU / Linuxカーネルの内部構造とデバイスドライバ開発の概念を説明するための実習と指導を組み合わせています。早くあなたをスピードに連れて行くことは意図されています。理論と実地訓練を組み合わせて、GNU / Linuxデバイスドライバの作成に必要なプロセス、概念、およびコマンドについて説明します。

車輪を再発明するのではなく、経験豊富なトレーナーから学び、実用的な知識と自分の組込み開発プロジェクトでそれを効果的に使用する能力を持ち帰ってください。

誰が出席すべきか？

ソフトウェアエンジニア、フィールドエンジニア、（プロジェクト）管理者、ハードウェアエンジニアなど、開発中のGNU / Linuxデバイスドライバの開発または評価に興味を持っている、またはそれらを担当する人々。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は組込みLinuxシステムを一から構築する方法をステップバイステップで学びます。最小限のカーネルの構築から、ブートアップや初期化プロセスの設定まで、参加者は完全に機能する組込みLinuxシステムをデプロイするために必要なツール、テクニック、考え方を学ぶことができます。

遠隔トレーニングの場合、ハードウェアのエミュレートにはQEMUを使用します。実際のハードウェアデバイスを含むその他のプラットフォームについては、ケースバイケースで検討することができます。

このインストラクターによるライブ・トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、NetApp ONTAPの導入を希望するエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ONTAP9.3クラスタのセットアップと管理（3日間）
Data Protectionテクノロジーによるデータ保護（2日間）