Formation Microcontroller en Richmond

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Richmond (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en systèmes embarqués et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'IA edge.
• Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
• Entraîner, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles d'IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Cette formation en présentiel animée par un instructeur à Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs souhaitant apprendre à utiliser le C embarqué pour programmer divers types de microcontrôleurs basés sur différentes architectures processeur (8051, ARM CORTEX M-3 et ARM9).

Au cours de cette formation pratique dirigée par un instructeur à Richmond, les participants apprendront à programmer l'Arduino pour des utilisations concrètes, telles que la commande d'éclairages, de moteurs et de capteurs de détection de mouvement. Ce cours suppose l'utilisation de composants matériels réels dans un environnement de laboratoire en direct (et non du matériel simulé par logiciel).

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

• Programmer l'Arduino pour contrôler des éclairages, des moteurs et d'autres dispositifs.
• 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 afin d'étendre les fonctionnalités de l'Arduino.
• Comprendre les différentes options de langages de programmation, allant du C aux langages par glisser-déposer.
• Tester, déboguer et déployer l'Arduino pour résoudre des problèmes concrets.

L'écosystème RISC-V a évolué d'une ISA (Architecture des jeux d'instructions) open-source de niche à une architecture mainstream avec une dynamique commerciale significative dans les domaines du calcul en périphérie, de l'IoT, de l'automobile, de l'accélération IA et des processeurs de classe serveur. Les rapports industriels soulignent une pénurie critique de talents : il existe moins de 5 000 concepteurs de puces RISC-V dans le monde, contre plus de 15 000 postes ouverts estimés dans l'industrie des semi-conducteurs. Les principales tendances d'embauche montrent que les employeurs privilégient la maîtrise de l'architecture RISC-V associée à la conception SoC, à la vérification RTL (UVM/SystemVerilog), au développement d'accélérateurs IA, à la programmation système en Rust, au calcul confidentiel et aux compétences liées aux chaînes d'outils open-source. L'avènement des processeurs RISC-V pour l'automobile (ISO 26262), des processeurs de classe serveur (contrôleurs d'interruption AIA, cohérence multi-cœurs) et des NPU d'inférence IA en périphérie représente les domaines de compétences en plus forte croissance. Des entreprises telles que SiFive, Qualcomm et Western Digital ont accéléré le développement RISC-V, stimulant la demande pour des ingénieurs capables de combiner la spécification d'architecture, la mise en œuvre du silicium, le firmware et le développement de la pile logicielle au sein d'un seul ensemble de compétences.