Formation Développement du noyau Linux embarqué et des pilotes
Un cours de deux jours comprenant environ 60% de laboratoires pratiques axés sur les internaux, l'architecture, le développement du noyau Linux embarqué, et l'exploration de la rédaction et de l'intégration de divers types de pilotes de périphériques.
À qui s'adresse ce cours ?
Les ingénieurs intéressés par le développement du noyau Linux sur les systèmes et plateformes embarqués.
Plan du cours
- Qu'est-ce que le noyau Linux ?
- Obtenir le code source du noyau
- Configurer, compiler et démarrer le noyau
- Fichiers de l'arborescence des périphériques
- Modules du noyau Linux
- Débogage du noyau Linux
- Pilotes de périphériques de caractères
- Utilisation de Git pour la gestion du code source
Pré requis
Connaissance de base de l'utilisation d'un système GNU/Linux.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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NobleProg propose des formations professionnelles conçues spécifiquement pour les entreprises et les organisations. Ces formations ne sont pas destinées aux particuliers.
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La connaissance du formateur. Il a su répondre à toutes mes questions, y compris celles concernant notre plateforme. Il est également resté disponible jusqu'à ce que nous comprenions tous le matériel.
James O'Donnell - Tennant Company
Formation - Embedded Linux Kernel and Driver Development
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I liked the hands-on nature of it.
Maurice Egan
Formation - Embedded Linux Kernel and Driver Development
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
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- Comprendre l'architecture de l'Arduino, y compris les entrées et les connecteurs pour les dispositifs additionnels.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer la plate-forme logicielle et les outils nécessaires au traitement numérique du signal.
- Comprendre les concepts et les principes qui sont à la base du traitement numérique du signal et de ses applications.
- Familiariser avec les composants DSP et les utiliser dans les systèmes électroniques.
- Générer des algorithmes et des fonctions opérationnelles en utilisant les résultats des DSP.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les considérations de conception qui rendent les programmes embarqués en C fiables
- Définir la fonctionnalité d'un système embarqué
- Définir la logique et la structure du programme pour obtenir le résultat souhaité
- Concevoir une application embarquée fiable et sans erreurs
- Obtenir des performances optimales à partir du matériel cible
Format de la formation :
- Cours interactif avec discussion
- Exercices et pratique
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live
Options de personnalisation de la formation :
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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- Mettre en place et configurer les outils vectoriels tels que CANoe et CANape.
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- Analyser les données et effectuer des diagnostics sur les calculateurs.
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- Calibrer et optimiser les calculateurs en utilisant des approches pratiques.
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- Comprendre les fondamentaux du TinyML et ses avantages pour les applications d'IA aux bords.
- Configurer un environnement de développement pour des projets TinyML.
- Former, optimiser et déployer des modèles IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
- Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
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- Programmer le Raspberry Pi pour contrôler des dispositifs tels que des capteurs de mouvement, des alarmes, des serveurs web et des imprimantes
- Comprendre l'architecture du Raspberry Pi, y compris les entrées et connecteurs pour les dispositifs additionnels
- Comprendre les différentes options en termes de langages de programmation et de systèmes d'exploitation
- Tester, déboguer et déployer le Raspberry Pi pour résoudre des problèmes du monde réel
Public cible
- Développeurs
- Techniciens matériel/logiciel
- Personnes techniques de tous les secteurs
- Amateurs
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Partie cours magistral, partie discussion, exercices et pratique intensive
Note
- Raspberry Pi supporte divers systèmes d'exploitation et langages de programmation. Ce cours utilisera Linux-based Raspbian comme système d'exploitation et Python comme langage de programmation. Pour demander une configuration spécifique, veuillez nous contacter pour organiser.
- Les participants sont responsables de l'achat du matériel et des composants Raspberry Pi.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer TensorFlow Lite.
- Charger des modèles d'apprentissage automatique sur un appareil embarqué pour lui permettre de détecter la parole, de classer des images, etc.
- Ajouter l'IA aux appareils matériels sans dépendre de la connectivité réseau.