Desarrollo Avanzado de Sistemas Embebidos

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru, los participantes aprenderán a programar Arduino para su uso en situaciones reales, como el control de luces, motores y sensores de detección de movimiento. Este curso asume el uso de componentes de hardware real en un entorno de laboratorio práctico (no se utiliza 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.
• Agregar componentes de terceros, como pantallas LCD, acelerómetros, giroscopios y rastreadores GPS, para ampliar las funcionalidades de Arduino.
• Conocer 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 en C que desean aprender los principios del diseño en C embebido.

Al finalizar esta formación, 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 fiable y sin errores
• Obtener un rendimiento óptimo del hardware objetivo

Formato del curso:

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

Opciones de personalización del curso:

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

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar 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 en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las restricciones de memoria.

El ecosistema RISC-V ha madurado desde un nicho de ISA (Arquitectura de Conjunto de Instrucciones) de código abierto hasta convertirse en una arquitectura principal con un impulso significativo en el mercado, abarcando la computación en el borde, IoT, automoción, aceleración de IA y procesadores de clase servidor. Los informes del sector 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 tendencias clave de contratación indican que las empresas priorizan la competencia en arquitectura RISC-V combinada con diseño SoC, verificación RTL (UVM/SystemVerilog), desarrollo de aceleradores de IA, programación de sistemas en Rust, computación confidencial y habilidades en toolchains de código abierto. El surgimiento de RISC-V grado automotriz (ISO 26262), procesadores de clase servidor (controladores de interrupción AIA, coherencia multicore) y NPUs de inferencia AI en el borde representa las áreas de competencias de 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 arquitectura, implementación de silicio, firmware y desarrollo de pila de software en un único conjunto de habilidades.