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Cours sur les circuits numériques : FPGA, VHDL, SYSTEMVERILOG, UVM.
Traduit par Google. Cliquez ici pour voir le texte original.
Si vous cherchez à acquérir un avantage concurrentiel dans le domaine VLSI, vous avez trouvé la ressource idéale. En tant qu'ingénieur chevronné en vérification de la conception matérielle, j'offre mes services de tutorat aux personnes intéressées à se plonger dans l'électronique numérique, ainsi que les circuits FPGA/ASIC/SoC. Que vous ayez besoin d'assistance en Design (VHDL, VERILOG, SYSTEMVERILOG) ou en Vérification (Simulation Synopsys), je suis bien équipé pour vous apporter le support dont vous avez besoin. N'hésitez pas à me contacter sans hésiter.Lieu
Cours par webcam
Info générales
Age : | Enfants (4-6 ans) Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire |
Durée : | 60 minutes |
Enseigné en : | anglais, français, arabe |
Présentation
Je suis un ingénieur en vérification de la conception matérielle et un doctorant en apprentissage profond et systèmes embarqués, si vous recherchez des cours sur :l'électronique numérique, les processus de conception et de vérification, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, alors vous êtes au bon endroit.
Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.
Education
Doctorant : Développement/optimisation de systèmes embarqués et d'algorithmes de traitement d'images pour la détection d'infractions routières en temps réel.Ingénieur en systèmes électroniques embarqués.
Expérience / Qualifications
2 ans et plus en tant qu'ingénieur de vérification.1 an+ en tant qu'ingénieur logiciel automobile.
Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.
L'objectif de ce programme est de vous fournir les compétences et l'expérience nécessaires pour commencer votre voyage et prendre une longueur d'avance dans l'apprentissage automatique.
Couvrant les principaux types d'apprentissage automatique, le programme offre une compréhension théorique complète de l'apprentissage automatique avec des possibilités de pratiquer l'utilisation d'algorithmes, de méthodes,
et les meilleures pratiques associées à l'apprentissage automatique. Vous aurez également la possibilité de développer vos propres projets en utilisant des frameworks open source pertinents et
bibliothèques et appliquez vos apprentissages dans divers cours à un projet final.
Que vous maîtrisiez déjà la programmation Python, les statistiques et l'algèbre linéaire, ou que vous ayez un intérêt général et que vous souhaitiez apprendre,
cette série orientée débutant/intermédiaire vous convient.
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Envoyez un message à Mohamed et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Mohamed sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
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- Numéro de téléphone vérifié.
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Pr YSF
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Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur.
OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE
Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours.
Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche.
Répondre aux problèmes et questions individuels
Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus.
Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses.
Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique)
Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves.
Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique