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Cours de programmation Arduino et C avec projets interactifs
Traduit par Google. Cliquez ici pour voir le texte original.
J'offre de bons trining sur Arduino, avec des projets interactifs, en partant des bases jusqu'aux connaissances avancées.En persuadant ce cours, vous serez en mesure de créer de grands projets électroniques basés sur des cartes Arduino avec d'autres appareils (capteurs, moteurs à courant continu, servomoteurs, etc.).
Peu importe votre niveau en programmation, cette formation vous guidera du niveau zéro au niveau avancé en programmation Arduino.
Informations supplémentaires
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Vous devriez probablement avoir un ordinateur portable!Lieu
Cours par webcam
Info générales
Age : | Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | anglais, français, arabe |
Présentation
Ingénieur d'état en Systèmes Embarqués et Services NumériquesEsprit ingénieur
Français, Anglais, Arabe et Espagnole
Esprit motivationel est là !
Ravi de vous assister à la réussite ™️
All it takes is the willingness to be the best
Education
Diplôme d'ingénieur d'état en Systèmes Embarqués et Services NumériquesAuparavant étudiant en Classes préparatoires des grandes écoles CPGE
Bac Sciences mathématiques A mention très bien
Expérience / Qualifications
Ingénieur d'état chez Stellantis chargé de la validation organique des tableaux de bordAuparavant stagiaire à Enova R&D à Rabat
L'anglais devient la langue la plus importante et tout le monde, quel que soit son âge ou son pays, devrait l'apprendre et le parler facilement.
Ce cours vous guidera vers le meilleur apprentissage de l'anglais dès le début et vous aidera à comprendre et à améliorer vos compétences en vocabulaire ainsi que vos capacités d'expression orale.
Si vous cherchez à apprendre une deuxième langue ou si vous rencontrez des difficultés avec votre anglais ou si vous avez une présentation à préparer, c'est votre chance, postulez maintenant!
Ce que tu apprendras
- Bases de la programmation CAPL
- Mots-clés CAPL, types de données, opérateurs, différence et commun entre C et CAPL
- Déclaration, Initialisation (Minuteries, Messages CAN, Signaux)
- Fonctions prédéfinies CAPL et comment créer une nouvelle fonction avec CAPL
- Variable d'environnement et fonctions Panel (avec Panel Designer)
- Valeur physique, valeur brute, sélecteurs de message
- Événement dans CAPL, File IO et autres groupes de fonctions CAPL
Description du cours : Protocoles CAN/LIN dans les systèmes embarqués
Titre du cours : Communication des systèmes embarqués : protocoles CAN/LIN
Aperçu du cours :
Le cours "Communication des systèmes embarqués : protocoles CAN/LIN" est conçu pour fournir aux étudiants une compréhension complète des protocoles de réseau de contrôleur (CAN) et de réseau d'interconnexion local (LIN) utilisés dans les systèmes embarqués. Le cours vise à doter les étudiants des connaissances et des compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et dépanner des systèmes de communication basés sur ces protocoles. Grâce à une combinaison de cours théoriques, d'exercices pratiques en laboratoire et de projets pratiques, les étudiants acquerront une compréhension approfondie des protocoles CAN/LIN et de leurs applications dans diverses industries.
Objectifs du cours:
1. Comprendre les principes et concepts fondamentaux des protocoles CAN/LIN.
2. Découvrez la structure et l'architecture des réseaux CAN/LIN.
3. Explorez les avantages, les limites et les compromis de l'utilisation de CAN/LIN dans les systèmes embarqués.
4. Acquérir une expérience pratique dans la conception et la mise en œuvre de systèmes de communication CAN/LIN.
5. Développer des compétences dans le dépannage et le débogage des réseaux CAN/LIN.
6. Explorez les applications réelles des protocoles CAN/LIN dans les systèmes automobiles, industriels et autres systèmes embarqués.
7. Comprendre l'intégration des protocoles CAN/LIN avec d'autres interfaces de communication.
Plan de cours:
Module 1 : Introduction aux protocoles CAN/LIN
- Présentation de la communication des systèmes embarqués
- Evolution et historique des protocoles CAN et LIN
- Comparaison de CAN et LIN avec d'autres protocoles de communication
- Domaines d'application et normes de l'industrie
Module 2 : Fondamentaux du protocole CAN
- Architecture et composants du bus CAN
- Couches physique et liaison de données du protocole CAN
- Formats de message, identifiants et adressage
- Mécanismes de détection d'erreurs et de tolérance aux pannes
- Synchronisation et synchronisation du protocole CAN
Module 3 : Fondamentaux du protocole LIN
- Topologie et composants du réseau LIN
- Structure de trame LIN et types de messages
- Communication et ordonnancement maître-esclave
- Configuration et initialisation du protocole LIN
- Détection et traitement des défauts dans les réseaux LIN
Module 4 : Conception et mise en œuvre du réseau CAN/LIN
- Configuration matérielle requise pour la communication CAN/LIN
- Émetteurs-récepteurs et contrôleurs CAN/LIN
- Topologie du réseau et adressage des nœuds
- Arbitrage de bus et priorisation des messages
- Développement de logiciels pour les systèmes CAN/LIN
Module 5 : Diagnostic et dépannage du réseau CAN/LIN
- Outils et techniques d'analyse de réseau CAN/LIN
- Détection des erreurs, localisation des défauts et récupération des erreurs
- Codes de diagnostic et rapport d'erreur
- Stratégies de débogage et d'optimisation des systèmes CAN/LIN
Module 6 : Applications des protocoles CAN/LIN
- CAN/LIN dans les systèmes automobiles : réseaux de véhicules, diagnostics et systèmes de contrôle
- CAN/LIN en automatisation industrielle : contrôle de processus, capteurs et actionneurs
- CAN/LIN en électronique grand public et domotique
- Intégration de CAN/LIN avec d'autres interfaces de communication (par exemple, Ethernet, SPI, I2C)
Module 7 : Travail de projet
- Projets pratiques impliquant la conception et la mise en œuvre de systèmes de communication CAN/LIN
- Études de cas réels et développement d'applications
- Projets en équipe pour appliquer les connaissances et compétences acquises
Conditions préalables:
- Connaissance de base des systèmes embarqués et de la programmation des microcontrôleurs
- Compréhension de l'électronique numérique et de l'architecture informatique
- Connaissance du langage de programmation C ou C++
- Passionné par le domaine automobile
Méthodes d'évaluation:
- Des quiz et des examens pour évaluer les connaissances théoriques
- Missions d'évaluation des compétences pratiques de mise en œuvre
- Travail de projet et présentations pour évaluer les capacités d'application et de résolution de problèmes
À la fin de ce cours, les étudiants auront une base solide dans la théorie, la mise en œuvre et le dépannage des protocoles CAN/LIN dans les systèmes embarqués. Ils seront préparés à travailler sur des projets et à développer des systèmes de communication basés sur CAN/LIN, leur permettant de contribuer à diverses industries où les systèmes embarqués jouent un rôle crucial.
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Apprentissage automatique avec Python et PyTorch : formation pratiqueBienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique.
#### Objectifs du cours:
- **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique.
- **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique.
- **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible.
- **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel.
- **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique.
#### Plan de cours:
1. **Introduction à l'apprentissage automatique :**
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
- Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries
2. **L'essentiel de la programmation Python :**
- Introduction à la programmation Python
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- Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn)
3. **Démarrer avec PyTorch :**
- Introduction à PyTorch et son écosystème
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- Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base
4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :**
- Prétraitement et préparation des données
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5. **Modèles de formation et d'évaluation :**
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6. **Modèles et techniques avancés :**
- Introduction aux réseaux de neurones
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- Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images
7. **Projets et applications pratiques :**
- Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage
- Applications concrètes et études de cas
- Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning
8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :**
- Explorer d'autres ressources d'apprentissage
- Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique
- Préparation aux sujets et cours avancés
#### Qui devrait s'inscrire :
- Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique
- Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python
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#### Conditions préalables:
- Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire
- Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise
#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
- Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique
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