Курс за обучение по MATLAB Programming

3-дневен курс, който ви превежда през MATLAB главните екрани и прозорци, включително ...

как да използвате matlab като калкулатор и да чертаете основни криви как да създадете свои собствени персонализирани функции и скриптове

Този четиридневен курс предоставя основи за обработка на изображения с помощта на Matlab. Ще практикувате как да променяте и подобрявате изображения и дори да извличате модели от изображенията. Ще научите също как да създавате 2D филтри и да ги прилагате върху изображенията.

Примери и упражнения демонстрират използването на подходяща функционалност на Matlab и Image Processing Toolbox по време на процеса на анализ.

Този тридневен курс предоставя цялостно въведение в MATLAB техническата компютърна среда. Курсът е предназначен за начинаещи потребители и тези, които търсят преглед. Не се предполага предварителен опит в програмирането или познаване на MATLAB. Темите за анализ на данни, визуализация, моделиране и програмиране се изследват по време на курса. Темите включват:

Работа с потребителския интерфейс MATLAB Въвеждане на команди и създаване на променливи Анализиране на вектори и матрици Визуализиране на векторни и матрични данни Работа с файлове с данни Работа с типове данни Автоматизиране на команди със скриптове Писане на програми с логика и контрол на потока Функции за писане

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да използват Matlab за проектиране, изграждане и визуализиране на конволюционна невронна мрежа за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Изградете модел за задълбочено обучение Автоматизирайте етикетирането на данни Работете с модели от Caffe и TensorFlow-Keras Train данни, като използвате множество GPU, облака или клъстери

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

В първата част на това обучение разглеждаме основите на MATLAB и функцията му като език и платформа. В тази дискусия е включено въведение в MATLAB синтаксиса, масивите и матриците, визуализацията на данни, разработването на скриптове и обектно-ориентираните принципи.

Във втората част ние демонстрираме как да използваме MATLAB за извличане на данни, машинно обучение и прогнозен анализ. За да предоставим на участниците ясна и практична перспектива за подхода и силата на MATLAB, ние правим сравнения между използването на MATLAB и използването на други инструменти като електронни таблици, C, C++ и Visual Basic.

В третата част на обучението участниците се научават как да рационализират работата си чрез автоматизиране на обработката на данните и генерирането на отчети.

По време на курса участниците ще приложат на практика идеите, научени чрез практически упражнения в лабораторна среда. До края на обучението участниците ще имат задълбочена представа за възможностите на MATLAB и ще могат да го използват за решаване на реални проблеми с науката за данни, както и за рационализиране на работата си чрез автоматизация.

По време на курса ще се извършват оценки, за да се оцени напредъкът.

Формат на курса

• Курсът включва теоретични и практически упражнения, включително дискусии по казуси, проверка на примерен код и практическо внедряване.

Забележка

• Практическите сесии ще се основават на предварително подготвени примерни шаблони за отчет с данни. Ако имате специфични изисквания, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи разработчици или инженери, които искат да се научат как да използват числена симулация за динамични проблеми с помощта на Matlab.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на динамичния анализ.
• Използвайте Matlab за извършване на аналитични и числени решения.
• Изведете уравнения за движение, като използвате различни подходи.

MATLAB интегрира изчисленията, визуализацията и програмирането в лесна за използване среда. Той предлага Financial Toolbox, който включва функциите, необходими за извършване на математически и статистически анализ на финансови данни, а след това показва резултатите с графики за представяне-качество.

Това обучение, ръководено от инструктор, осигурява въведение в MATLAB за финансите. Ние се вливаме в анализ на данни, визуализация, моделиране и програмиране чрез практически упражнения и пълноценна лабораторна практика.

Към края на това обучение, участниците ще имат задълбочено разбиране на мощните функции, включени в MATLAB's Financial Toolbox и ще са придобили необходимата практика, за да ги прилагат незабавно за решаване на проблеми в реалния свят.

публиката

• Финансови специалисти с предишен опит с MATLAB

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, тежка практика

Този курс предоставя цялостно въведение в MATLAB техническата изчислителна среда + въведение в използването на MATLAB за финансови приложения. Курсът е предназначен за начинаещи потребители и тези, които търсят преглед. Не се предполага предишен опит в програмирането или познаване на MATLAB. Темите за анализ на данни, визуализация, моделиране и програмиране се изследват по време на курса. Темите включват:

Работа с потребителския интерфейс MATLAB Въвеждане на команди и създаване на променливи Анализиране на вектори и матрици Визуализиране на векторни и матрични данни Работа с файлове с данни Работа с типове данни Автоматизиране на команди със скриптове Писане на програми с логика и контрол на потока Писане на функции Използване на Financial Toolbox за количествен анализ

MATLAB е числена изчислителна среда и език за програмиране, разработен от MathWorks.

Прогностичният анализ е процес на използване на анализ на данни за правене на прогнози за бъдещето. Този процес използва данни заедно с техники за извличане на данни, статистика и машинно обучение, за да създаде прогнозен модел за прогнозиране на бъдещи събития.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да използват Matlab за изграждане на предсказуеми модели и да ги прилагат към големи набори от примерни данни, за да предскажат бъдещи събития въз основа на данните.

До края на това обучение участниците ще могат:

Създавайте прогнозни модели за анализиране на модели в исторически и транзакционни данни Използвайте прогнозно моделиране за идентифициране на рискове и възможности Създавайте математически модели, които улавят важни тенденции Използвайте данни от устройства и бизнес системи, за да намалите отпадъците, да спестите време или да намалите разходите

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Курсът е предназначен да преподава основите на езика Systems Modeling (SysML), приложението му чрез софтуера MagicDraw/Cameo, основни симулационни техники за базирано на модел инженерство на системи (MBSE) и най-добри практики в [ 1]. Това обучение също така е предназначено да предостави на професионалистите опит в архитектурната симулация, въведение в плъгина Simulation Toolkit, симулацията на множество типове диаграми и как да обвържат симулациите на диаграми заедно, за да автоматизират архитектурата .

Курсът е предназначен за тези, които биха искали да знаят алтернативна програма на търговския MATLAB пакет. Тридневното обучение предоставя изчерпателна информация за придвижване в околната среда и изпълнение на пакета OCTAVE за анализ на данни и инженерни изчисления. Обучаващите се са както начинаещи, така и такива, които познават програмата и искат да систематизират знанията си и да подобрят уменията си. Владеенето на други езици за програмиране не е задължително, но значително ще улесни усвояването на знания от обучаемите. Курсът ще ви покаже как да използвате програмата в много практически примери.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към потребители на Matlab, които желаят да изследват и/или да преминат към Python за анализ на данни и визуализация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират среда за разработка на Python.
• Да разберат разликите и приликите между синтаксиса на Matlab и Python.
• Да използват Python за извличане на информация от различни набори от данни. 
• Да конвертират съществуващи Matlab приложения към Python. 
• Да интегрират Matlab и Python приложения.

Simulink е графична програмна среда за моделиране, симулиране и анализиране на мултидомейн динамични системи.

Този курс съдържа изчерпателен материал за MATLAB като мощен симулационен инструмент за комуникации. Целта на този курс е да представи MATLAB не само като общ език за програмиране, по-скоро се подчертава ролята на изключително мощните възможности на MATLAB като инструмент за симулация. Примерите, дадени за илюстриране на материала от курса, не са просто директно използване на MATLAB команди, вместо това те често представляват реални проблеми.