${message}

${message}





Последовательности прохождения курсов

Начните с базового курса “MATLAB для профессионалов”, затем, опираясь на приобретенные навыки, продолжайте обучение по выбранной траектории.

Следование предлагаемым траекториям гарантирует постепенное закрепление приобретаемых навыков и успешное достижение поставленных целей обучения.

Посмотреть подробнее >>

Базовые курсы

MATLAB для профессионалов

Практический курс предназначен для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB.

Посмотреть подробнее >>

Моделирование систем и алгоритмов

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов.

Посмотреть подробнее >>

Тренинги по продуктам MATLAB, Simulink и собственные курсы ЦИТМ Экспонента

MATLAB для профессионалов (MLBE)

Практический курс предназначен для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Ключевые темы курса: фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB.

Машинное обучение с MATLAB (MLML)

Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут показаны методы визуализации и оценки результатов.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Программирование в MATLAB (MLPR)

Практический опыт использования особенностей языка MATLAB для написания эффективного, хорошо структурированного и читаемого кода. Эти концепты формируют основу для создания приложений, разработки алгоритмов и расширения возможностей разрабатываемых продуктов. В курсе рассматриваются подробности оптимизации производительности кода, а также инструменты написания и отладки кода.

Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)

На курсе будут представлены различные техники ускорения MATLAB кода. Вы научитесь находить и устранять узкие места в коде, используя техники выделения памяти и векторизации вычислений, компиляции программ в MEX, запуске кода на многоядерных CPU и GPU.

Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)

Курс дает навыки создания интерактивных пользовательских интерфейсов для программ в MATLAB. Вы узнаете об использовании пользовательских элементов управления, таких как кнопки, ползунки, графики и меню для создания надежного и удобного интерфейса для вашего MATLAB приложения.

Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)

Курс предназначен для специалистов в области вычислительных финансов. Он дает всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB. На протяжении всего курса рассматриваются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования с акцентом на практическое применение для финансовых приложений при решении таких задач, как анализ временных рядов, моделирование Монте-Карло, анализ и управление портфелем.

Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.

Моделирование машин и механизмов (SLPM-M)

Курс посвящен моделированию механических систем с твердым телом в среде Simulink с использованием Simscape Multibody (ранее SimMechanics).

Моделирование гидравлических систем (SLPM-H)

Во время этого курса вы узнаете, как моделировать гидравлические системы в Simulink®, используя Simscape Fluids™.

Моделирование электротехнических систем (SLPM-P)

На этом курсе вы научитесь моделировать энергосистемы в среде Simulink с использованием Simscape Electrical. К таким системам можно отнести трансформаторы, электродвигатели, двух- и трехфазные электрические машины.

Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.

Разработка и настройка систем автоматического управления (SLCT)

Практический курс по анализу и синтезу систем автоматического управления в Simulink. Особый упор сделан на исследовании качества управления, автоматизированной и интерактивной настройке различных регуляторов.

Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)

В ходе данного курса рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных и верхнеуровневых систем управления. В курсе сделан акцент на использовании машин состояний и таблиц истинности при разработке в Simulink.

Полунатурное моделирование (SLRP)

Практический курс посвящен тестированию и отладке алгоритмов управления в режиме жесткого реального времени. Рассматривается работа с машинами реального времени, а также возможности инструмента Simulink Test, предназначенного для формального тестирования алгоритмов.

Проектирование РЛС в MATLAB (MLPA)

Курс дает практические навыки моделирования радиолокационных систем в MATLAB. Рассматриваемые темы охватывают характеризацию, анализ, моделирование и проектирование радарных систем, а также обработку радиолокационной информации.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.

Проектирование систем связи (SLCM)

На практических примерах вы освоите использование продуктов Simulink для проектирования распространенных системы связи. Особое внимание уделяется сквозному проектированию и моделированию систем связи от передатчика до приемника с использованием Simulink.

Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)

Курс дает практические навыки генерации C кода из кода MATLAB. Рассказывается, как подготовить код MATLAB к генерации кода и как выполнить генерацию оптимального C кода. В курсе показан пример настройки интерфейсов и интеграции сгенерированного С кода во внешний проект.

Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)

Курс охватывает различные методы интеграции кода в модели Simulink. Основной акцент сделан на интеграцию С кода и кода MATLAB. Среди охватываемых тем: C MEX S-функции, код MATLAB и подключение внешних C функций с помощью Legacy Code Tool в Simulink.

Генерация C/C++ кода для встраиваемых систем (SLEC)

Курс предназначен для пользователей Simulink, которые планируют использовать генерацию, валидацию и развертывание встраиваемого кода при помощи Embedded Coder.

Генерация HDL описания для ПЛИС (SLHL)

Курс дает практические навыки генерации и верификации HDL-кода из моделей Simulink.

Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB (MLCV)

Курс дает и развивает практические навыки по решению основных задач компьютерного зрения.

Организация командной разработки (SLMB)

Курс дает практические навыки модельно-ориентированного проектирования применительно к командной и корпоративной разработке. Предоставляются руководства по управлению и совместной работе с моделями Simulink при работе над крупномасштабными проектами.

Верификация и валидация на уровне моделей (SLVV)

Курс дает практические навыки тестирования и формальной верификации моделей Simulink для разработки встраиваемых алгоритмов систем повышенной надежности.

Доказательство отсутствия RUN-TIME ошибок во встраиваемом С/С++ коде (PSCC)

Курс предназначен для инженеров, ответственных за разработку программного обеспечения или моделей, применяемых для разработки встраиваемых систем.

MATLAB для профессионалов (MLBE)

Практический курс предназначен для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Ключевые темы курса: фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB.

MATLAB для профессионалов аэрокосмической области (MLBE-O)

Практический курс предназначен для инженеров аэрокосмической индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

MATLAB для профессионалов автомобильной отрасли (MLBE-A)

Практический курс предназначен для инженеров автомобильной индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)

Курс предназначен для инженеров автомобильной отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)

Курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.

Обработка и визуализация данных в MATLAB (MLVI)

Курс посвящен импорту и подготовке данных для разработки приложений анализа данных. Курс будет полезен аналитикам и Data Scientists, которым необходимо автоматизировать обработку, анализ и визуализацию разнородных данных, получаемых из многих источников.

Статистический анализ в MATLAB (MLST)

Курс представляет собой полноценное обучение владением инструментами вычислительной статистики в среде MATLAB на базе практических примеров.

Методы оптимизации в MATLAB (MLOP)

Курс дает практические навыки решения задач оптимизации в среде MATLAB.

Машинное обучение с MATLAB (MLML)

Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут показаны методы визуализации и оценки результатов.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах разбираются особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаются различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB (MLSP)

Этот однодневный курс покажет, как использовать инструменты MATLAB, Signal Processing Toolbox и Wavelet Toolbox для обработки временных сигналов и извлечения ключевых характеристик во временной и частотной областях. Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных и инженеров, занимающихся анализом сигналов (временных рядов).

Программирование в MATLAB (MLPR)

Практический опыт использования особенностей языка MATLAB для написания эффективного, хорошо структурированного и читаемого кода. Эти концепты формируют основу для создания приложений, разработки алгоритмов и расширения возможностей разрабатываемых продуктов. В курсе рассматриваются подробности оптимизации производительности кода, а также инструменты написания и отладки кода.

Интеграция С/С++ кода в MATLAB (MLEX)

Курс ориентирован на взаимодействие MATLAB и пользовательского C кода. На практических примерах и упражнениях рассмотрена генерация MEX-файлов для интеграции внешнего C кода в приложения MATLAB и вызов кода MATLAB из приложений, написанных на C.

Объектно-ориентированное программирование в MATLAB (MLCO)

Участники курса научатся использовать объектно-ориентированное программирование для разработки и поддержки сложных приложений. Кроме того, будет представлен подход разработки через тестирования для обеспечения качества программного обеспечения.

Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)

На курсе будут представлены различные техники ускорения MATLAB кода. Вы научитесь находить и устранять узкие места в коде, используя техники выделения памяти и векторизации вычислений, компиляции программ в MEX, запуске кода на многоядерных CPU и GPU.

Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)

Курс дает навыки создания интерактивных пользовательских интерфейсов для программ в MATLAB. Вы узнаете об использовании пользовательских элементов управления, таких как кнопки, ползунки, графики и меню для создания надежного и удобного интерфейса для вашего MATLAB приложения.

Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)

Курс предназначен для специалистов в области вычислительных финансов. Он дает всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB. На протяжении всего курса рассматриваются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования с акцентом на практическое применение для финансовых приложений при решении таких задач, как анализ временных рядов, моделирование Монте-Карло, анализ и управление портфелем.

Распределение активов в MATLAB (MLAA)

Применение инструментов MATLAB и расширения Financial Toolbox и его типов данных для оптимизации портфеля. Курс предназначен для специалистов в области финансов, которые хотят получить практические навыки распределения активов.

Управление кредитными рисками в MATLAB (MLCR)

Курс представляет собой комплексное введение в моделирование кредитного риска с использованием MATLAB и инструментов для вычислительных финансов. Полезен риск-практикам, имеющим опыт работы в MATLAB, разрабатывающим модели кредитных рисков с использованием общих методов моделирования и подхода на основе расширенных внутренних рейтингов Basel II/III.

Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.

Управление рыночными рисками в MATLAB (MLMR)

Курс дает фундаментальные навыки управления рыночными рисками с помощью MATLAB и финансовых инструментов. Курс предназначен для риск-аналитиков, риск-менеджеров, портфельных менеджеров и других финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, которым необходимо анализировать, оценивать и управлять рыночными рисками. В курсе используются примеры рыночных рисков, хотя продемонстрированные методы применимы в большинстве областей риска, включая ликвидность, процентную ставку и операционный риск.

Моделирование физических компонентов систем (SLPM-S)

Курс посвящен математическому моделированию при помощи инструмента Simscape физических систем, сочетающих в себе элементы из различных инженерных областей знаний.

Моделирование механической трансмиссии (SLPM-D)

Курс предназначен для обучения созданию модели корпуса и колес транспорта, а также анализу их поведения с учетом профиля поверхности, ветра и трения.

Моделирование машин и механизмов (SLPM-M)

Курс посвящен моделированию механических систем с твердым телом в среде Simulink с использованием Simscape Multibody (ранее SimMechanics).

Моделирование гидравлических систем (SLPM-H)

Во время этого курса вы узнаете, как моделировать гидравлические системы в Simulink®, используя Simscape Fluids™.

Моделирование электротехнических систем (SLPM-P)

На этом курсе вы научитесь моделировать энергосистемы в среде Simulink с использованием Simscape Electrical. К таким системам можно отнести трансформаторы, электродвигатели, двух- и трехфазные электрические машины.

Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)

Курс предназначен для инженеров автомобильной отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)

Курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Разработка и настройка систем автоматического управления (SLCT)

Практический курс по анализу и синтезу систем автоматического управления в Simulink. Особый упор сделан на исследовании качества управления, автоматизированной и интерактивной настройке различных регуляторов.

Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)

В ходе данного курса рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных и верхнеуровневых систем управления. В курсе сделан акцент на использовании машин состояний и таблиц истинности при разработке в Simulink.

Разработка конечных автоматов и управляющей логики для автомобильных систем (SLSF-A)

На курсе рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных систем управления в автомобильной отрасли.

Моделирование очередей и дискретно-событийных систем (SLSE)

Практический курс посвящен дискретно-событийному моделированию при помощи инструмента SimEvents. Рассматривается моделирование процессов в системах, зависящих не от времени, а от наступления того или иного события. Примерами таких систем могут быть: процесс производства, цепочка поставок, канал связи, архитектура процессора или программного продукта.

Моделирование и калибровка силового агрегата (SLMC)

В курсе сделан акцент на инструментах и техниках для планирования экспериментов, статистического моделирования, а также методах оптимизации для калибровки современных силовых агрегатов в MATLAB и Simulink. Курс разработан для инженеров, которые занимаются калибровкой, испытаниями, разработкой алгоритмов управления для ЭСУД и математическим моделированием силового агрегата.

Разработка робототехнических систем с ROS и GAZEBO в MATLAB (MLRO)

Тренинг предназначен для инженеров, занимающихся разработкой алгоритмов движения мобильных роботов на основе Robot Operating System (ROS) и симулятора Gazebo.

Полунатурное моделирование (SLRP)

Практический курс посвящен тестированию и отладке алгоритмов управления в режиме жесткого реального времени. Рассматривается работа с машинами реального времени, а также возможности инструмента Simulink Test, предназначенного для формального тестирования алгоритмов.

Обработка сигналов в MATLAB (MLSG)

Курс дает практические навыки анализа сигналов и создания систем обработки сигналов с помощью MATLAB.

Разработка и прототипирование систем связи с SDR USRP (SLZR)

На курсе вы научитесь проводить динамическую симуляцию цифровых систем связи с одной или несколькими несущими в MATLAB®. В рамках курса мы знакомимся с многоантенными системами связи, турбокодированием, моделями неидеальностей канала распространения. В качестве примеров используются компоненты систем LTE и IEEE 802.11. Слушатели соберут систему «радио-в-контуре» с применением аппаратных платформ RTL-SDR или USRP®.

Проектирование РЛС в MATLAB (MLPA)

Курс дает практические навыки моделирования радиолокационных систем в MATLAB. Рассматриваемые темы охватывают характеризацию, анализ, моделирование и проектирование радарных систем, а также обработку радиолокационной информации.

Проектирование физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE ADVANCED (MLTE)

Курс нацелен на изучение основных принципов построения физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE-Advanced. Пройдя этот курс, слушатели узнают, как формировать эталонные LTE сигналы, а также как проводить сквозное моделирование прохождения сигнала от передатчика к приемнику через канал связи.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.

Моделирование радиочастотного тракта (SLRF)

Обучение использованию RF Blockset и RF Toolbox для моделирования РЧ-цепей беспроводных систем связи. Вы узнаете как сделать выбор между двумя различными парадигмами для моделирования РЧ- сигналов: Equivalent Baseband и Circuit Envelope, а также научитесь основным техникам симуляции и моделирования радиочастотного тракта.

Проектирование систем связи (SLCM)

На практических примерах вы освоите использование продуктов Simulink для проектирования распространенных системы связи. Особое внимание уделяется сквозному проектированию и моделированию систем связи от передатчика до приемника с использованием Simulink.

Цифровая обработка сигналов на ПЛИС (SLDF)

Курс рассматривает аспекты цифровой обработки сигналов (ЦОС) с точки зрения реализации алгоритмов на ПЛИС. Особое внимание уделяется «стоимости» реализации (по отношению как к используемым ресурсам, так и к производительности) разнообразных алгоритмов и техник ЦОС.

Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)

Курс дает практические навыки генерации C кода из кода MATLAB. Рассказывается, как подготовить код MATLAB к генерации кода и как выполнить генерацию оптимального C кода. В курсе показан пример настройки интерфейсов и интеграции сгенерированного С кода во внешний проект.

Основы работы с генератором кода (SLTG)

Курс дает практические базовые навыки для разработки и тестирования приложений для встраиваемых устройств.

Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)

Курс охватывает различные методы интеграции кода в модели Simulink. Основной акцент сделан на интеграцию С кода и кода MATLAB. Среди охватываемых тем: C MEX S-функции, код MATLAB и подключение внешних C функций с помощью Legacy Code Tool в Simulink.

Генерация C/C++ кода для встраиваемых систем (SLEC)

Курс предназначен для пользователей Simulink, которые планируют использовать генерацию, валидацию и развертывание встраиваемого кода при помощи Embedded Coder.

Создание программных компонентов для архитектуры AUTOSAR (SLAS)

Курс посвящен AUTOSAR-совместимому моделированию и генерации кода с помощью пакета поддержки кодогенератора Simulink для AUTOSAR. В контексте модельно-ориентированного проектирования рассматривается разработка программного обеспечения методами «сверху- вниз» и «снизу-вверх». Курс предназначен для разработчиков ПО в автомобильной отрасли и системных инженеров, использующих Embedded Coder для автоматической генерации C/C++ кода.

Генерация HDL описания для ПЛИС (SLHL)

Курс дает практические навыки генерации и верификации HDL-кода из моделей Simulink.

Автоматическая генерация кода для ZYNQ (SLZQ)

Практический курс нацелен на изучение процесса разработки и конфигурирования моделей в среде Simulink и развертывания их на платформе Xilinx® Zynq®-7000. Курс рассчитан на пользователей Simulink, которые планируют генерировать, проверять достоверность и развертывать C/C++ код встраиваемых систем и HDL-код с использованием Embedded Coder и HDL Coder. В курсе используется отладочная плата ZedBoard™.

Разработка и прототипирование систем связи с SDR на базе ZYNQ (SLZR)

Практический курс нацелен на моделирование беспроводных систем связи на основе программно-определяемого радио в MATLAB и Simulink на базе Zynq-based SDR.

Управление встраиваемым LINUX на ZYNQ (SLZL)

Курс позволит слушателям освоить создание и настройку встраиваемой Linux®-системы для пользовательского таргета Zynq.

Обработка изображений в MATLAB (MLIP)

Курс дает практический опыт по анализу изображений с помощью языка MATLAB.

Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB (MLCV)

Курс дает и развивает практические навыки по решению основных задач компьютерного зрения.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Разработка автономных транспортных средств в MATLAB (MLAD)

Курс дает практический опыт по разработке и верификации алгоритмов для автономных транспортных средств и систем содействия водителю (ADAS).

Организация командной разработки (SLMB)

Курс дает практические навыки модельно-ориентированного проектирования применительно к командной и корпоративной разработке. Предоставляются руководства по управлению и совместной работе с моделями Simulink при работе над крупномасштабными проектами.

Верификация и валидация на уровне моделей (SLVV)

Курс дает практические навыки тестирования и формальной верификации моделей Simulink для разработки встраиваемых алгоритмов систем повышенной надежности.

Статический анализ C/C++ кода для встраиваемых систем (PSBF)

В этом курсе обсуждается использование Polyspace Bug Finder для обнаружения алгоритмических дефектов, улучшения метрик качества программного обеспечения и обеспечения надежности конечного продукта. Этот практический курс предназначен для инженеров, разрабатывающих программное обеспечение или модели для встраиваемых систем.

Доказательство отсутствия RUN-TIME ошибок во встраиваемом С/С++ коде (PSCC)

Курс предназначен для инженеров, ответственных за разработку программного обеспечения или моделей, применяемых для разработки встраиваемых систем.

Верификация С/С++ кода с инструментами LDRA (LDRA)

Курс направлен на предоставление участникам полного понимания передовых методологий тестирования, а также требований и ограничений, связанных с разработкой приложений для соответствия отраслевым стандартам, таким как DO-178C и DO-278 в авионике, ISO 26262 в автомобилестроении, IEC 61508 в области промышленной безопасности и IEC 62304 в медицинских устройствах.

Усовершенствуйте свои навыки с курсами ЦИТМ Экспонента

Почему стоит учиться у нас?

Задать вопрос