Formation Microcontroller en Nantes

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires des systèmes embarqués et développeurs IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• 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.
• Optimiser les modèles IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Cette formation en classe dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent apprendre à utiliser le C embarqué pour programmer différents types de microcontrôleurs basés sur différentes architectures de processeur (8051, ARM CORTEX M-3 et ARM9).

Dans cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Nantes, les participants apprendront à programmer l'Arduino pour une utilisation réelle, comme pour contrôler des lumières, des moteurs et des capteurs de détection de mouvement. Ce cours suppose l'utilisation de composants matériels réels dans un environnement de laboratoire en direct (et non d'un matériel simulé logiciellement).

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Programmer l'Arduino pour contrôler des lumières, des moteurs et d'autres appareils.
• Comprendre l'architecture de l'Arduino, y compris les entrées et les connecteurs pour les dispositifs additionnels.
• Ajouter des composants tiers tels que des écrans LCD, des accéléromètres, des gyroscopes et des traceurs GPS pour étendre la fonctionnalité de l'Arduino.
• Comprendre les différentes options en termes de langages de programmation, du C aux langages glisser-déposer.
• Tester, déboguer et déployer l'Arduino pour résoudre des problèmes réels.

L'écosystème RISC-V a maturé, passant d'une architecture ISA open-source de niche à une architecture dominante avec un élan significatif sur le marché dans les domaines du calcul en périphérie (edge computing), de l'IoT, de l'automobile, de l'accélération IA et des processeurs de classe serveur. Les rapports sectoriels identifient une pénurie critique de talents : moins de 5 000 concepteurs de puces RISC-V existent dans le monde, alors que plus de 15 000 postes sont ouverts dans l'industrie des semi-conducteurs. Les principales tendances en matière d'embauchent montrent que les employeurs privilégient une maîtrise de l'architecture RISC-V associée à la conception de SoC, à la vérification RTL (UVM/SystemVerilog), au développement d'accélérateurs IA, à la programmation système en Rust, au calcul confidentiel et aux compétences en chaînes outilles open-source. L'avènement des processeurs RISC-V adaptés à l'automobile (ISO 26262), des processeurs de classe serveur (contrôleurs d'interruptions AIA, cohérence multi-cœurs) et des NPU pour l'inférence IA en périphérie représentent les domaines de compétences en plus forte croissance. Des entreprises telles que SiFive, Qualcomm et Western Digital ont accéléré le développement de RISC-V, stimulant la demande d'ingénieurs capables de combiner dans un seul profil la spécification architecturale, la mise en œuvre silicium, le firmware et le développement des piles logicielles.