Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta capacitación en vivo con un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán cómo 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 en vivo (no hardware simulado por software).

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 ampliar la funcionalidad de Arduino.
• Entender las diversas opciones en lenguajes de programación, desde C hasta lenguajes basados en 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 capacitación, los participantes podrán:

• 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 fiable y libre de errores
• Obtener un rendimiento óptimo del hardware objetivo

Formato del curso:

• Lección interactiva y discusión
• 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas integrados 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 serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA perimetral.
• 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 reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar la eficiencia energética y superar las limitaciones de memoria.

El ecosistema RISC-V ha madurado desde un núcleo de ISA de código abierto especializado hasta convertirse en una arquitectura principal con un impulso significativo en el mercado en áreas como la computación periférica (edge computing), 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 puestos vacantes estimados en la industria de los semiconductores. Las principales tendencias de contratación muestran que las empresas priorizan el dominio de la arquitectura RISC-V combinado 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 interrupciones AIA, coherencia multinúcleo) y NPUs de inferencia de IA periférica representa las áreas de competencia con mayor crecimiento. Empresas como SiFive, Qualcomm y Western Digital han acelerado el desarrollo de RISC-V, impulsando la demanda de ingenieros capaces de unir la especificación de la arquitectura, la implementación en silicio, el firmware y el desarrollo de pilas de software en un único conjunto de habilidades.