สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์
บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้”| บทเรียน | หลักสูตร | พัฒนาถึงระดับ |
|---|---|---|
| ระบบสมองกลฝังตัวซ่อนอยู่รอบตัวเรา | Explorer: เปิดโลกระบบสมองกลฝังตัว | L1 รู้จัก |
| รู้จักบอร์ดและอีมูเลเตอร์ | Explorer: เปิดโลกระบบสมองกลฝังตัว | L1 รู้จัก |
| เปิดกล่อง: สองคอร์ งาน AIoT และป้ายของทีม | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L1 รู้จัก |
| MQTT: pub/sub topic QoS และงบข้อมูล | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L1 รู้จัก |
| เครื่องมือ บอร์ด และ master template | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L1 รู้จัก |
| ภาษา C บนไมโครคอนโทรลเลอร์ | พื้นฐานเฟิร์มแวร์ภาษา C บน PSoC Edge | L2 ทำตามแนวทาง |
| สถาปัตยกรรม MCU หลายโดเมนและชั้นของ Firmware SDK | TESA Firmware SDK สำหรับ Edge AI | L2 ทำตามแนวทาง |
| แล็บ: จับคู่โดเมน MCU กับชั้นของ SDK | TESA Firmware SDK สำหรับ Edge AI | L2 ทำตามแนวทาง |
| Edge AI คืออะไร: วงจรชีวิตของข้อมูลห้าขั้นและเป้าหมายที่โมเดลไปรันได้ | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L1 รู้จัก |
| quantize และ Vela: เอาโมเดลของเราขึ้น Ethos-U55 | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| สแตก Edge AI: tri-core, ai_engine, IPC model link และ TFLite-Micro | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L3 ทำได้เอง |
| ลงมือทำ: ส่องสแตกจาก MicroPython | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L3 ทำได้เอง |
บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้”| บทเรียน | ระดับ | หลักฐาน |
|---|---|---|
| แล็บ: จับคู่โดเมน MCU กับชั้นของ SDK | L2 ทำตามแนวทาง | README.md#submission-checklist |
บทบาทที่ใช้ทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทบาทที่ใช้ทักษะนี้”| บทบาท | ระดับขั้นต่ำ | ในบทบาทนี้ |
|---|---|---|
| นักพัฒนาเฟิร์มแวร์ | L2 ทำตามแนวทาง | จำเป็น (R) |
ระดับความสามารถ
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ระดับความสามารถ”- L1 รู้จัก · Bloom: remember/understand
- L2 ทำตามแนวทาง · Bloom: apply (scaffolded)
- L3 ทำได้เอง · Bloom: apply/analyse
- L4 มืออาชีพ · Bloom: analyse/evaluate
- L5 ออกแบบและนำทีม · Bloom: evaluate/create
ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE”UUID: d62d289e-6ecd-5ae9-bd19-b3a8c099d204
{ "type": [ "Alignment" ], "targetName": "Computer Architecture", "targetUrl": "https://tesaiot.github.io/tesa-qualification-program/skills/hw.architecture/", "targetCode": "hw.architecture", "targetFramework": "TESA Embedded Systems Skill Map 0.1.0", "targetType": "CFItem"}ข้อมูลแผนที่ทักษะเผยแพร่ภายใต้ CC BY-SA 4.0 ดัดแปลงจาก Embedded Systems Engineering Roadmap ของ Meysam Parvizi
TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0
เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ โปรดอ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง · วิธีอ้างอิง TESA