Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Venezuela, los participantes aprenderán a programar Arduino para su uso en el mundo real, como controlar luces, motores y sensores de detección de movimiento. Este curso asume el uso de componentes de hardware reales en un entorno de laboratorio práctico (no se utiliza hardware simulado por software).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Programar Arduino para controlar luces, motores y otros dispositivos.
• Comprender la arquitectura de Arduino, incluyendo las entradas y conectores para dispositivos adicionales.
• Integrar componentes de terceros, como pantallas LCD, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS, para ampliar la funcionalidad de Arduino.
• Comprender las diversas opciones de lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes basados en arrastrar y soltar.
• Probar, depurar e implementar Arduino para resolver problemas del mundo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de C que desean aprender los principios de diseño para C embebido.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las consideraciones de diseño que hacen que los programas en C embebido sean confiables
• Definir la funcionalidad de un sistema embebido
• Definir la lógica y la estructura del programa para obtener el resultado deseado
• Diseñar una aplicación embebida confiable y libre de errores
• Obtener un rendimiento óptimo del hardware objetivo

Formato del curso:

• Conferencia interactiva y discusión
• Ejercicios y práctica
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo

Opciones de personalización del curso:

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA periférica (edge AI).
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para crear aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar la eficiencia energética y gestionar las limitaciones de memoria.

El ecosistema RISC-V ha madurado desde ser una ISA de código abierto de nicho hasta convertirse en una arquitectura mainstream con un impulso significativo en el mercado, abarcando computación en el borde, IoT, automoción, aceleración de IA y procesadores de clase servidor. Los informes de la industria señalan una escasez crítica de talento: existen menos de 5.000 diseñadores de chips RISC-V a nivel mundial, frente a más de 15.000 plazas abiertas estimadas en la industria de los semiconductores. Las tendencias clave de contratación muestran que los empleadores priorizan la competencia en arquitectura RISC-V junto con diseño de SoC, verificación RTL (UVM/SystemVerilog), desarrollo de aceleradores de IA, programación de sistemas en Rust, computación confidencial y habilidades en herramientas de código abierto. El surgimiento de RISC-V para automoción (ISO 26262), procesadores de clase servidor (controladores de interrupción AIA, coherencia multicore) y NPUs de inferencia de IA en el borde representa las áreas de competencias de más rápido crecimiento. Empresas como SiFive, Qualcomm y Western Digital han acelerado el desarrollo de RISC-V, impulsando la demanda de ingenieros capaces de conectar la especificación de la arquitectura, la implementación del silicio, el firmware y el desarrollo de la pila de software en un único conjunto de habilidades.