Gagnez en compétence avec les formations MATLAB et Simulink

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Pour débuter gratuitement

Une présentation interactive des bases de Simulink®.

Pour débuter avec les techniques de Deep Learning pour la reconnaissance d’images.

Faites évaluer vos compétences

Une introduction complète à MATLAB explorant l’analyse de données, la visualisation, la modélisation et la programmation.

Une introduction complète à Simulink explorant la modélisation des systèmes dynamiques, l’architecture de modèle et la réutilisation de composants.

Formations populaires par domaine

Formation essentielle recommandée

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de votre parcours de formation.

MATLAB pour le traitement et la visualisation des données

Apprenez à importer des données à partir de sources multiples, à manipuler et à grouper des données, et à créer des visualisations personnalisées.

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 ligne

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 sur des images et des données séquentielles.

 Également disponible en ligne

Méthodes de calcul statistique dans MATLAB

Les sujets du cours comprennent les tests de significativité, l’ajustement de lois de probabilitéss, la régression et la génération de simulations aléatoires.

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

Apprenez à effectuer des tâches de pré-traitement sur des séries temporelles pour 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.

Accélération et parallélisation du code MATLAB

Accélérez l’exécution du code MATLAB. Compilez le code MATLAB dans des fichiers MEX et résolvez les problèmes de calculs intensifs à l’aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters de calcul.

Techniques d’optimisation dans MATLAB

Apprenez à résoudre des problèmes d’optimisation locale et globale dans MATLAB en définissant les contraintes et objectifs et en choisissant les optimiseurs appropriés.

Formation essentielle recommandée

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de votre parcours de formation.

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.

Accélération et parallélisation du code MATLAB

Accélérez l’exécution du code MATLAB. Compilez le code MATLAB dans des fichiers MEX et résolvez les problèmes de calculs intensifs à l’aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters de calcul.

Techniques d’optimisation dans MATLAB

Apprenez à résoudre des problèmes d’optimisation locale et globale dans MATLAB en définissant les contraintes et objectifs et en choisissant les optimiseurs appropriés.

Création d’applications interactives avec MATLAB

Découvrez comment créer des applications dans l’App Designer, définirdes callbackspour les composants interactifs et créer des objets graphiques réactifs.

Programmation orientée objet avec MATLAB

Découvrez les namespaces, les packages et les classes dans MATLAB. Créez des applications extensibles grâce à l’héritage. Synchronisez des objets à l’aide des events et des listeners.

MATLAB pour les applications financières

Introduction complète à MATLAB avec un accent mis sur les applications typiques dans le domaine de la finance. Les thèmes de la programmation et du développement d’algorithmes, ainsi que la modélisation sont explorés.

 Également disponible en ligne

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 de performances des portefeuilles.

Modélisation des séries temporelles dans MATLAB

Découvrez les simulations Monte Carlo, ainsi que l’ajustement des modèles ARIMA et GARCH avec la méthodologie de modélisation 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 norme 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.

Formation essentielle recommandée

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de votre parcours de formation.

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 de bruit.

Computer Vision avec MATLAB

Découvrez comment effectuer la détection, le suivi et l’estimation de mouvement d’objets dans des images et des vidéos. Le cours aborde également la calibration de la caméra, les nuages de points et la reconstruction 3D.

Conduite autonome avec MATLAB

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

Formations esentielles recommandées

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de son parcours de formation.

Traitement du signal avec MATLAB

Ce cours explique comment réaliser une analyse spectrale, concevoir et analyser des filtres numériques, notamment des filtres adaptatifs ou multitaux.

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

Apprenez à effectuer des tâches de pré-traitement sur des séries temporelles pour 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, effectuez une analyse spectrale et concevez des filtres avec Simulink. Apprenez à créer des blocs et des bibliothèques personnalisés et à incorporer du code externe.

Conception de systèmes de communication sans fil avec MATLAB et radio logicielle USRP

Concevez des systèmes de communication numériques mono et multiporteuses, créez des systèmes de communication multi-antennes et turbocodés et utilisez des systèmes radio-in-the-loop.

Conception de systèmes à couche physique LTE et LTE-Advanced avec MATLAB

Une introduction approfondie aux normes de couche physique LTE. Apprenez à générer des formes d’onde LTE de référence et à simuler des modèles LTE PHY de bout en bout dans MATLAB.

Modélisation de systèmes de communication avec Simulink

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

Formations esentielles recommandées

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de son parcours de formation.

Gestion et architecture de modèles dans Simulink

Apprenez à concevoir et à gérer efficacement des modèles Simulink. Les thèmes incluent la gestion des exigences, la gestion de versions, la conformité aux normes de modélisation et la génération de rapports.

Tests de modèles Simulink

Apprenez à analyser les résultats de simulation pour vérifier le comportement du modèle, créer des harnais et des cas de test, automatiser les tests et utiliser des techniques de vérification formelles.

Intégration de code avec Simulink

Apprenez à intégrer du code MATLAB et C dans les modèles Simulink à l’aide de blocs MATLAB Function, du Legacy Code Tool et de S-functions.

Formations esentielles recommandées

Acquérir les bases nécessaires pour la réussite de son parcours de formation.

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 de système, l’estimation de paramètres, l’analyse de système de contrôle et l’optimisation de sa réponse.

Stateflow pour la modélisation de systèmes logiques

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

Formations esentielles recommandées

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Modélisation de systèmes mécaniques multicorps avec Simscape™

Apprenez à modéliser des systèmes mécaniques multicorps ; créez des géométries personnalisées et des corps assemblés ; assemblez, positionnez et vérifiez les mécanismes ; et importez des fichiers CAD.

Modélisation de systèmes hydrauliques avec Simscape

Apprenez à modéliser des systèmes hydrauliques de puissance et de distribution de fluides ; actionnez et contrôlez des systèmes hydrauliques ; connectez les domaines fluidiques, mécaniques et thermiques ; et personnalisez les composants du modèle.

Modélisation de systèmes d’électronique de puissance 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 le châssis, 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 l’analyse de code C/C++

Apprenez à détecter des défauts dans des algorithmes, améliorer la 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 la qualité logicielle et appliquer des règles MISRA C.

Formations esentielles recommandées

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Embedded Coder® pour la génération du code de production

Développez des modèles Simulink pour le déploiement dans des systèmes embarqués. 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 cible matérielle.

Software-Defined Radioavec Zynq et Simulink

Apprenez à déployer des prototypes de systèmes de communication avec des données en temps réel sur des cartes radios Zynq® grâce à la co-conception matériel / logiciel.

Traitement numérique du signal sur FPGA

Apprenez à optimiser les algorithmes de traitement numérique du signal pour des implémentations efficaces en utilisant la génération de code HDL pour les FPGA.

Génération de code pour des composants logiciels AUTOSAR

Générez des modèles Simulink à partir de descriptions de systèmes 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 et modules externes.

Génération de code HDL depuis Simulink

Apprenez à configurer des modèles Simulink pour la génération de code HDL, à générer du code HDL et des testbenchs pour un modèle Simulink compatible, et à effectuer des optimisations de vitesse et de ressources.

Programmation de SoC Xilinx® Zynq avec MATLAB et Simulink

Apprenez à générer et déployer des bases IP en utilisant l’interface AXI4, à effectuer la vérification Processor-in-the-loop (PIL) et à intégrer des drivers.

ILinux embarqué et intégration système avec Zynq

Apprenez à créer un design de référence dans Vivado® et SDK, à intégrer des drivers de l’espace utilisateur dans Simulink et à créer une image Linux® personnalisée pour Zynq.

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