MATLAB обучение в България

Обектно-ориентираното програмиране с MATLAB за геофизика е приложение на функционалностите за обектно-ориентирано програмиране (ООР) в MATLAB, които позволяват създаването на структурирани, повторно използваеми и поддържаеми кодове за анализ и моделиране на геофизически данни.

Този упражнения с преподавател (онлайн или очно) е насочен към начинаещите потребители на MATLAB в геофизиката, които искат да научат как да проектират и реализират обектно-ориентирани решения за геофизически приложения.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на обектно-ориентираното програмиране в MATLAB.
• Създават и работят с класове, свойства и методи за геофизически данни.
• Применяват ООР техники за структуриране на моделиращите и анализни процеси в геофизиката.
• Подобряват повторното използване, масштабирамето и яснотата на кода за проекти по геонауките.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо приложение в реална лабораторна среда.

Опции за настройка на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да организирате.

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.

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.

Изграждането на основни умения в програмирането с разкрива гъвкава платформа за технически изчисления и числен анализ. Разглеждат се ключови концепции, включващи управление на променливи, операции с масиви, матрична алгебра, управляващи структури, създаване на потребителски функции и разработване на скриптове. Участниците се запознават с практически работни процеси като визуализация на данни, техники за чертане и разработване на алгоритми, необходими за инженерни симулации и проекти за математическо моделиране.

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 предлага компрехенсивно представяне на техническата среда за изчислителна техника MATLAB. Курсът е предназначен за начинаещи потребители и хора, търсещи преглед. Няма предварително изискване за знания по програмиране или MATLAB. Темите за анализ на данни, визуализация, моделиране и програмиране се изследват по време на курса. Темите включват:

• Работа с интерфейса на MATLAB потребител
• Въвеждане на команди и създаване на променливи
• Анализ на вектори и матрици
• Визуализация на векторни и матрични данни
• Работа с файлове с данни
• Работа с типове данни
• Автоматизация на команди с помощта на скриптове
• Създаване на програми с логика и контрол на потока
• Създаване на функции

В този ръководен курс участниците ще научат как да използват Matlab за проектиране, изграждане и визуализиране на свръзънна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения.

След приключване на обучението участниците ще могат да:

• Изграждат модел за дълбоко обучение
• Автоматизират оразметката на данни
• Работят с модели от Caffe и TensorFlow-Keras
• Обучават данни, използвайки множество GPU ускорители, облачни услуги или кластери

Целева аудитория

• Разработчици
• Инженери
• Експерти в съответната област

Формат на курса

• Лекции, обогатени с дискусии, упражнения и интензивна практическа работа

MATLAB интегрира изчисления, визуализация и програмиране в удобна 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 от качество на презентация.

Този курс с инструктор води до въвеждане в MATLAB за финанси. Разглеждаме анализ на данни, визуализация, моделиране и програмиране по пътя на ръководени упражнения и обилна практика в лабораторията.

До края на този курс участниците ще придобият пълно разбиране на мощните функции, включени в MATLAB's Financial Toolbox, и ще придобият необходимата практика, за да ги приложат веднага за решаване на реални проблеми.

Целева аудитория

• Финансови професионалисти с предишен опит с MATLAB

Формат на курса

• Част лекции, част дискусии, много ръководена практика

Този двудневен 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.

Курсът е концептуализиран за обучаване на основите на Езика за моделиране на системи (SysML), неговото приложение чрез софтуера MagicDraw/Cameo, базовите техники и най-добрите практики в MBSE. Това обучение също е предназначено да предостави професионалници с упражнения зад архитектурната симулиране, познаване на плъгина за симулации Simulation Toolkit, симулирането на различни видове диаграми и как да свържете симулациите на диаграмите за автоматизиране на архитектурата.​

Развийте своите умения в областта на автомобилното инженерство чрез този напреднал курс по Simulink, който съчетава теоретични модели на многодисциплинарни динамични системи с практически примери, използващи верификатори Simulink/Stateflow, инструменти Reactis и приложения Matelo. Курсът е предназначен за инженери, работещи с автомобилни системи, специалисти по управление и професионалисти, използващи MATLAB/Simulink, които искат да овладеят сложното моделиране на автомобилни системи. Научете практически техники за избор на решатели (solvers), параметри на симулацията на подсистеми и верификация на системи, за да създавате надеждни и високоефективни модели за контрол на автомобили и да ускорите циклите на разработка на превозни средства.

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.

Цел: Това обучение е предназначено за софтуерни инженери, които работят с MBD технология, обучението ще обхване техники за моделиране за Automotive системи, Automotive стандарти, автоматично генериране на код и изграждане и проверка на снопове за тестване на модели. Аудитория: Разработчик на софтуер за автомобили доставчик