Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile, los participantes aprenderán cómo programar Arduino para su uso en situaciones reales, 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 hardware simulado por software).

Al finalizar esta formación, 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.
• Añadir componentes de terceros como pantallas LCD, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS para extender las funcionalidades de Arduino.
• Comprender las diversas opciones en lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes de arrastrar y soltar.
• Probar, depurar e implementar Arduino para resolver problemas del mundo real.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso:

• Clase expositiva interactiva y debate
• Ejercicios y práctica
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo

Opciones de personalización del curso:

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el edge.
• 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 desarrollar aplicaciones de TinyML del mundo real.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

El ecosistema RISC-V ha madurado desde ser una arquitectura de conjunto de instrucciones (ISA) de código abierto nicho hasta convertirse en una arquitectura principal con un impulso significativo del mercado en la computación en el borde, IoT, automoción, aceleración de IA y procesadores de nivel servidor. Los informes de la industria identifican una escasez crítica de talento: existen menos de 5.000 diseñadores de chips RISC-V a nivel mundial frente a más de 15.000 posiciones abiertas estimadas en la industria de los semiconductores. Las tendencias clave de contratación muestran que los empleadores priorizan el dominio de la arquitectura RISC-V combinado con el diseño de SoC, la verificación RTL (UVM/SystemVerilog), el desarrollo de aceleradores de IA, la programación del sistema Rust, la computación confidencial y habilidades en toolchains de código abierto. El auge de los procesadores RISC-V aptos para automoción (ISO 26262), procesadores de nivel servidor (controladores de interrupción AIA, coherencia multicore) y NPUs de inferencia IA en el borde representa las áreas de competencia 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 puente entre la especificación de la arquitectura, la implementación en silicio, el firmware y el desarrollo del stack de software con un solo conjunto de habilidades.