Faites évoluer vos compétences avec les formations MATLAB et Simulink

Affichez les formations auxquelles vous vous êtes inscrit(e) ou auxquelles vous avez accès, y compris celles proposées par votre université.

Débuter gratuitement

Débutez rapidement avec les bases de MATLAB®.

Une présentation interactive des bases de Simulink®.

Débutez avec des techniques de deep learning pour exécuter la reconnaissance d’images.

Faites évaluer vos compétences

Une présentation exhaustive de MATLAB explorant l’analyse des données, ainsi que leur visualisation, leur modélisation et leur programmation.

Une présentation exhaustive de Simulink explorant la modélisation des systèmes dynamiques, la hiérarchie de modèle et la réutilisation des composants.

Cours populaires par sujet

Cours de base recommandé

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

MATLAB pour le traitement et la visualisation des données

Apprenez à importer des données à partir de fichiers mixtes, à manipuler et à grouper des données et à créer des visualisations personnalisées.

 Également disponible en format personnalisé

Le Machine Learning avec MATLAB

Apprenez à créer des modèles de régression, de classification et de clustering et à améliorer leurs performances.

 Également disponible en format personnalisé

Le Deep Learning avec MATLAB

Apprenez à utiliser et à créer des réseaux de neurones profonds pour la classification, la régression et la détection d’objets à l’aide de données d’images et de séquences.

 Également disponible en format personnalisé

Méthodes de calcul statistique dans MATLAB

Les sujets du cours comprennent les tests de signification, l’ajustement de la distribution, la régression et la génération de simulations aléatoires.

Accélération et mise en parallèle du code MATLAB

Accélérez l’exécution du code MATLAB. Compilez le code MATLAB dans des fichiers MEX et résolvez les problèmes qui font appel aux calculs et gourmands en données à l’aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters de calcul.

Techniques d’optimisation dans MATLAB

Apprenez à exécuter une optimisation locale et globale dans MATLAB en traduisant l’objectif et les contraintes en code MATLAB et en choisissant les solveurs d’optimisation appropriés.

Cours de base recommandé

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Techniques de programmation MATLAB

Apprenez à créer des applications flexibles et robustes, à structurer efficacement le code et les données et à exploiter l’infrastructure de test unitaire.

 Également disponible en format personnalisé

Accélération et mise en parallèle du code MATLAB

Accélérez l’exécution du code MATLAB. Compilez le code MATLAB dans des fichiers MEX et résolvez les problèmes qui font appel aux calculs et gourmands en données à l’aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters de calcul.

Techniques d’optimisation dans MATLAB

Apprenez à exécuter une optimisation locale et globale dans MATLAB en traduisant l’objectif et les contraintes en code MATLAB et en choisissant les solveurs d’optimisation appropriés.

Création d’applications interactives avec MATLAB

Découvrez comment mettre en forme des applications dans l’App Designer, créer des fonctions de rappel pour les composants interactifs et créer des objets graphiques réactifs.

Programmation orientée objet avec MATLAB

Découvrez les espaces de nommage, les packages et les classes dans MATLAB. Créez des applications extensibles avec héritage. Activez la synchronisation d’objet avec des événements et des récepteurs.

MATLAB pour les applications financières

Introduction complète à MATLAB avec un accent mis sur les applications pratiques en matière de finance. Les thèmes de l’automatisation et du développement des algorithmes, de la modélisation et de la programmation sont explorés.

 Également disponible en format personnalisé

MATLAB pour l’allocation stratégique d’actifs

Explorez les techniques d’optimisation de portefeuille, notamment la définition des contraintes d’investissement, l’utilisation de scénarios personnalisés et la création de rapports sur les valeurs relatives à leurs portefeuilles.

Modélisation des séries temporelles dans MATLAB

Découvrez la simulation et les prévisions de Monte Carlo, ainsi que l’ajustement des modèles ARIMA et GARCH avec la méthodologie de modélisation de Box-Jenkins.

Gestion du risque de crédit avec MATLAB

Créez et évaluez des classifications de crédit, modélisez les taux d’intérêt et calculez des modèles de probabilité de défaut de paiement pour la création de rapports sur le risque de crédit de Bâle.

Gestion du risque de marché avec MATLAB

Apprenez à mesurer le risque de marché et à créer des modèles pour le risque de base des indices de marché, les simulations de la théorie des valeurs extrêmes et la volatilité.

Cours de base recommandé

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Traitement d’image avec MATLAB

Apprenez à détecter et à segmenter des objets dans des images en fonction de leur forme, de leur couleur et de leur texture. Le cours aborde également le prétraitement des images à l’aide de techniques de suppression du bruit.

Vision par ordinateur avec MATLAB

Apprenez à exécuter la détection, le suivi et l’estimation du mouvement des objets sur des images et des vidéos. Le cours aborde également l’étalonnage de la caméra, les nuages ​​de points et la reconstruction 3D.

Conduite automatisée avec MATLAB

Découvrez comment étiqueter des données de vérité terrain, détecter des voies et des objets, générer des scénarios de conduite et des capteurs de modélisation et visualiser des données de capteur.

Cours de base recommandés

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Traitement du signal avec MATLAB

Ce cours explique comment exécuter une analyse spectrale, concevoir et analyser des filtres numériques, notamment des filtres adaptatifs et à niveaux multiples.

Prétraitement du signal et extraction de extraction de caractéristiques pour l’analyse de données avec MATLAB

Préparez des données chronologiques pour l’analyse du machine learning. Les sujets abordés incluent l’importation de signaux, la suppression des valeurs aberrantes et l’extraction de caractéristiques dans les domaines temporels et fréquentiels.

Traitement du signal avec Simulink

Modélisez des systèmes dynamiques discrets et effectuez une analyse spectrale et une conception de filtres avec Simulink. Apprenez à créer des blocs et des bibliothèques personnalisés et à incorporer du code externe.

Conception de systèmes de communication sans avec MATLAB et radios logicielles USRP

Concevez des systèmes de communication numériques à porteuses unique et multi-porteuse, créez des systèmes de communication multi-antennes et à codage turbo et utilisez des systèmes radio-in-the-loop.

Conception de systèmes LTE et LTE-Advanced Physical Layer avec MATLAB

Une introduction approfondie aux normes de couche physique LTE. En savoir plus sur la génération de forme d’onde LTE de référence et la simulation de modèles LTE PHY de bout en bout dans MATLAB.

Modélisation de systèmes de communication avec Simulink

Apprenez à concevoir des algorithmes du récepteur, à ajouter des altérations de canal et à analyser le taux d’erreur binaire (BER) d’un système de communication.

Cours de base recommandés

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Gestion et architecture de modèles dans Simulink

Apprenez à concevoir et à gérer efficacement des modèles Simulink. Les thèmes incluent l’intégration des exigences, le contrôle de source, l’application des normes de modélisation et la génération de rapports.

Vérification et validation de modèles Simulink

Apprenez à analyser les résultats de simulation pour vérifier le comportement du modèle, créer des harnais et des scénarios de test, automatiser des activités de test et travailler avec des techniques de vérification formelles.

Intégration de code avec Simulink

Apprenez à intégrer les codes MATLAB et C dans les modèles Simulink à l’aide de blocs de fonction MATLAB, de l’outil Legacy Code Tool et de fonctions S.

Cours de base recommandés

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Conception de systèmes de contrôle avec MATLAB et Simulink

Apprenez à concevoir et modéliser des systèmes de contrôle avec Simulink. Les sujets abordés incluent l’identification du système, l’estimation des paramètres, l’analyse du système de contrôle et l’optimisation de la réponse.

Stateflow pour la modélisation de systèmes logiques

Apprenez à développer des machines à états avec Stateflow®. Les sujets abordés incluent la modélisation hiérarchique, la conception d’états parallèles, la modélisation d’événements, les tables de vérité et la réutilisation des composants.

Cours de base recommandés

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Modélisation de systèmes mécaniques Multibody avec Simscape™

Apprenez à modéliser des systèmes mécaniques Multibody ; créez des géométries personnalisées et des corps composés ; assemblez, guidez et vérifiez les mécanismes ; et importez des fichiers CAO.

Modélisation de systèmes de fluides avec Simscape

Apprenez à modéliser les systèmes d’énergie par fluide et de distribution de fluide ; actionnez et contrôlez les modèles de système de fluide ; connectez les domaines de fluide, mécanique et thermique ; et personnalisez les composants du modèle.

Modélisation de systèmes d’alimentation électrique avec Simscape

Apprenez à modéliser des systèmes triphasés, à analyser et à contrôler des systèmes d’alimentation électrique, à modéliser des composants électroniques de puissance et à accélérer la simulation de modèles électriques.

Modélisation de systèmes de chaîne cinématique avec Simscape

Découvrez comment modéliser la carrosserie, les pneus et les transmissions de puissance mécaniques ; concevez et optimisez les systèmes de freinage et créez des systèmes automobiles multi-domaines avec des contrôleurs en boucle fermée.

Polyspace® Bug Finder pour analyse de code C/C++

Apprenez à détecter les défauts des algorithmes, améliorer les métriques de qualité logicielle, appliquer les règles MISRA C® et émuler des environnements d’exécution cibles.

Polyspace pour la vérification de code C/C++

Apprenez à prouver l’exactitude du code, examiner et comprendre les résultats de la vérification, gérer les fonctions et les données manquantes, mesurer les métriques de qualité logicielle et appliquer des règles MISRA C.

Cours de base recommandés

Obtenez les bases nécessaires pour compléter des cours supplémentaires.

Embedded Coder® pour la génération du code de production

Développez des modèles Simulink pour le déploiement dans des systèmes intégrés. Les sujets abordés incluent la structure et l’exécution du code, les options et les optimisations de génération de code, ainsi que le déploiement du code sur le matériel cible.

Radio logicielle (SDR) avec Zynq à l’aide de Simulink

Apprenez à déployer des prototypes de systèmes de communication avec des données en temps réel sur des radios basées sur Zynq® au moyen d’une co-conception matériel / logiciel.

Algorithmes DSP pour FPGA

Apprenez à optimiser les algorithmes DSP pour des implémentations efficaces en utilisant la génération de code HDL pour les FPGA.

Génération de code pour les composants logiciels AUTOSAR

Générez des modèles Simulink à partir de descriptions de système ARXML existantes, configurez les modèles Simulink pour la génération de code conforme à AUTOSAR et modélisez des événements AUTOSAR dans Simulink.

De MATLAB au langage C avec MATLAB CoderTM

Apprenez à préparer le code MATLAB pour la génération de code, à utiliser des données de taille fixe et variable et à intégrer le code généré dans des projets parents et des modules externes.

Génération de code HDL depuis Simulink

Apprenez à préparer les modèles Simulink pour la génération de code HDL, à générer du code HDL et un banc d’essai pour un modèle Simulink compatible, et à exécuter des optimisations par vitesse et par zone.

Programmation de SoC Xilinx® Zynq avec MATLAB et Simulink

Apprenez-en davantage sur la génération et le déploiement du cœurs IP à l’aide de l’interface AXI4, la vérification Processor-in-the-loop (PIL) et l’intégration du pilote de périphérique.

Intégration du système et de Linux embarqué pour Zynq

Apprenez à créer une conception de référence dans Vivado® et dans le SDK, à intégrer des pilotes de périphérique d’espace utilisateur dans Simulink et à créer une image Linux® personnalisée pour Zynq.

Découvrir les différents formats de cours proposés

Autoformation

Des leçons interactives à votre propre rythme

Formation en présentiel

Des séances en face-à-face tenues dans le monde entier

Formation en ligne et en présentiel

Enseignement en direct et à distance

Formation sur site

Enseignement personnalisé sur site