104學習

本課程專為期望快速掌握 MCU 韌體開發者設計，涵蓋常見 I/O 控制技術（GPIO、Timer、PWM、ADC、DAC、LCD、RTC）與通訊模組（RS232、I2C、SPI、UART）應用。課程強調以 Datasheet 為導向撰寫感測器驅動程式，從硬體訊號控制到功能整合提供系統教學。教學由業界實戰講師主導，幫助學員掌握韌體控制原理與除錯實務技能。

感測電路設計即利用感應元件產生的電氣訊號變化來設計適當的電路，以輸出如電壓、頻率、脈衝等訊號，並滿足訊息傳輸、處理、記錄、顯示、控制的要求。其中由於感應元件所產生的電氣訊號會含有一定的雜訊，所以必須要設計過濾器(Filter)以濾除不要的雜訊。另一方面，感應元件所產生的電氣訊號，不論是電壓或電流都很微弱(如電壓只會有mV毫伏)，所以感測電路都會用到OP Amp，將訊號加以放大，使得所設計的感測電路(模組)可以進一步給MCU微控器使用或微處理器使用。本課程在電子電路、類比、數位電路每階段最後都會帶同學進行實務應用練習，讓你有完整的系統整合概念。

➤ 實體遠距同步教學｜可選擇 ①台北教室上課 ②遠距在家上課 本課程專為想要深入學習MCU微控制器技術的學員設計，內容涵蓋微控制器的常用模組，如 Timer、GPIO、PWM、ADC、DAC、LCD、RTC 等，幫助學員熟練掌握硬體的操控。同時，學員將學習 RS232、I2C、SPI、UART 等通訊協定，進一步強化裝置之間的互聯能力。我們還將引導學員閱讀和理解原廠 Datasheet，透過波形與時序分析完成驅動設計。此外，學員將熟悉 MCU 韌體的撰寫、測試、除錯與維護，培養開發中不可或缺的實作與問題解決能力。本課程將理論與實作相結合，為學員奠定堅實的微控制器開發基礎，使具備韌體工程師專業。

本課程以「理論基礎、實務導向」為核心，專為建築機電工程從業者設計，整合Revit軟體操作與機水電系統的整合思維，具備以下六大特色： 1. 【系統化教學】 課程採用「基礎知識→建模實作→衝突碰撞與檢討→工程估算與明細表」的學習路徑，39小時的訓練涵蓋BIM機電全工作流程。 2. 【MEP實戰演練】 透過17小時的密集訓練，讓你掌握Revit機電建模的技巧：從介面設定、專案參數配置到MEP系統的建構，強化管線邏輯設定（管徑/材質/標註）、配電盤配置與自動配線技術，並針對動力系統、消防管線等複雜介面進行專題演練，培養跨系統的協調能力。 3. 【Naviswork Manage】 特別強化「模型檢核與衝突管理」技能，教授CSD座標衝突檢核、管線間距規範檢核與模型完整性診斷技術。透過實際案例演練碰撞檢測報告的製作，培養工程衝突的預判能力，提升機電與建築專業的協同作業效率。 4. 【4D工程管理實務應用】 獨家規劃6小時的BIM動畫模組，結合Navisworks進行3D漫遊檢視與4D排程的動態模擬，將機電工程的進度可視化。並透過BIM模型進行施工模擬，優化管線施工的順序與機電設備的進場時程規劃。

本課程以「理論基礎、實務導向」為核心，專為建築機電工程從業者設計，整合Revit軟體操作與機水電系統的整合思維，具備以下六大特色： 1. 【系統化教學】 課程採用「基礎知識→建模實作→衝突碰撞與檢討→工程估算與明細表」的學習路徑，39小時的訓練涵蓋BIM機電全工作流程。 2. 【MEP實戰演練】 透過17小時的密集訓練，讓你掌握Revit機電建模的技巧：從介面設定、專案參數配置到MEP系統的建構，強化管線邏輯設定（管徑/材質/標註）、配電盤配置與自動配線技術，並針對動力系統、消防管線等複雜介面進行專題演練，培養跨系統的協調能力。 3. 【Naviswork Manage】 特別強化「模型檢核與衝突管理」技能，教授CSD座標衝突檢核、管線間距規範檢核與模型完整性診斷技術。透過實際案例演練碰撞檢測報告的製作，培養工程衝突的預判能力，提升機電與建築專業的協同作業效率。 4. 【4D工程管理實務應用】 獨家規劃6小時的BIM動畫模組，結合Navisworks進行3D漫遊檢視與4D排程的動態模擬，將機電工程的進度可視化。並透過BIM模型進行施工模擬，優化管線施工的順序與機電設備的進場時程規劃。

➤ 實體遠距同步教學｜可選擇 ①台北教室上課 ②遠距在家上課 本課程採用艾鍗學院獨家研發ARM Cortex-M開發套件，將帶領學員深入了解 RTOS 與心律監測的專題應用， 課程首先聚焦 RTOS 的基礎知識與常見機制，從專案建置、多執行緒設計，到訊號傳遞 (Signal)、互斥機制 (Mutex)、計時器 (Timer) 與訊息傳遞 (Message Queue, Mail Queue) 等，逐步引導學員掌握 RTOS 的關鍵技術。在專題實作部分，學員將使用 MAX30102 心律感測器完成一套心律監測系統，涵蓋 I2C 通訊、感測器驅動、暫存器配置等核心步驟，並透過 Python Jupyter Lab 進行數據錄製、波形繪製及數據分析。