Introduction to Image Processing using Matlab Kurzusok

Ez a kétnapos tanfolyam átfogó bemutatást nyújt a MATLAB ® technikai számítástechnikai környezetéhez. A kurzus a kezdő felhasználóknak és a felülvizsgálatot keresőknek szól. Nincs előzetes programozási tapasztalat vagy a MATLAB ismerete. Az adatelemzés, a vizualizáció, a modellezés és a programozás témái a kurzus során feltárásra kerülnek.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez a tanfolyam átfogó anyagot tartalmaz a MATLAB mint a kommunikáció hatékony szimulációs eszközéről. A tanfolyam célja nemcsak általános programozási nyelvként bemutatni a MATLAB , hanem hangsúlyozni kell a rendkívül nagy teljesítményű MATLAB képességek szimulációs eszközként betöltött szerepét. A tantárgy anyagát szemléltető példák nem csupán a MATLAB parancsok közvetlen felhasználása, hanem gyakran valódi problémákat jelentenek.

Egy 3 napos tanfolyam, amely a MATLAB főképernyőin és ablakain keresztül MATLAB .

• hogyan kell a matlab-ot kaluciátorként használni és az alapvető görbéket ábrázolni
• hogyan hozhat létre saját testreszabott funkciókat és parancsfájlokat

Cél: Ez a képzés olyan szoftvermérnökök számára készült, akik MBD technológiával dolgoznak. A képzés az Automotive rendszerek modellezési technikáira, az Automotive szabványokra, az automatikus kód generálására és a modell tesztkötegek építésére és ellenőrzésére vonatkozik. Közönség: Szoftverfejlesztő az autóipari beszállítók számára

Simulink grafikus programozási környezet többdomainű dinamikus rendszerek modellezéséhez, szimulálásához és elemzéséhez.

A tanfolyamot azoknak ajánljuk, akik szeretnének egy alternatív programot megismerni a kereskedelmi MATLAB csomaggal A háromnapos képzés átfogó tájékoztatást nyújt a környezet körüli mozgatásáról és az OCTAVE csomag végrehajtásáról adatelemzési és mérnöki számításokhoz A képzésben résztvevők kezdők, de azok is, akik ismerik a programot, és szeretnék rendszeresíteni tudásukat és javítani tudásukat Más programozási nyelv ismerete nem szükséges, de nagyban megkönnyíti a tanulók tudásszerzését A kurzus megmutatja, hogyan kell használni a programot számos gyakorlati példában .

A képzés első részében áttekintjük a MATLAB alapjait és annak funkcióját, mind nyelvként, mind platformként. Ez a megbeszélés a MATLAB szintaxisának, tömbjeinek és mátrixainak, az adatok megjelenítésének, a szkriptek fejlesztésének és az objektum-orientált elveknek a bevezetését tartalmazza.

A második részben bemutatjuk, hogyan lehet a MATLAB ot használni az adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez. Annak érdekében, hogy a résztvevők világos és gyakorlati perspektívát nyújtsanak a MATLAB megközelítéséről és hatalmáról, összehasonlításokat készítünk a MATLAB és más eszközök, például táblázatok, C, C++ és Visual Basic használata között.

A képzés harmadik részében a résztvevők megtanulják, hogyan korszerűsítik munkájukat az adatfeldolgozás és a jelentéskészítés automatizálásával.

A tanfolyam során a résztvevők gyakorlati tapasztalatokat vezetnek be a laboratóriumi környezetben. A képzés végére a résztvevők alaposan meg fogják érteni a MATLAB képességeit, és képesek lesznek arra felhasználni a valós adatok tudományos problémáinak megoldására, valamint az automatizálás útján történő munkájuk korszerűsítésére.

A haladás felmérése érdekében az értékelést a kurzus egész területén végzik.

A tantárgy formátuma

• A tanfolyam elméleti és gyakorlati gyakorlatokat foglal magában, beleértve az esettanulmányokat, a mintakód ellenőrzését és a gyakorlati megvalósítást.

jegyzet

• A gyakorlati foglalkozások előre elkészített mintaadat-sablonokon alapulnak. Ha konkrét követelményei vannak, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

MATLAB integrálja a számítás, a vizualizáció és a programozás egy könnyen használható környezetben. A Financial Toolbox a pénzügyi adatok matematikai és statisztikai elemzésének elvégzéséhez szükséges funkciókat tartalmazza, majd bemutatja az eredményeket prezentációs minőségi grafikaival.

Ez az oktató által vezetett képzés bemutatja MATLAB a pénzügyek. Az adatelemzésbe, a vizualizációba, a modellezésbe és a programozásba a gyakorlati gyakorlatok és a teljességű laboratóriumi gyakorlatok révén merülünk fel.

Ennek a képzésnek a befejezése előtt a résztvevők mélyreható megértést kapnak a MATLAB's Financial Toolboxban szereplő erőteljes funkciókról, és megszerezték a szükséges gyakorlatot, hogy azonnal alkalmazzák őket a valós problémák megoldására.

közönség

• Pénzügyi szakemberek korábbi tapasztalattal MATLAB

A kurzus formázása

• Részes előadás, részes vita, nehéz gyakorlati gyakorlat

Ez a tanfolyam átfogó bevezetést nyújt a MATLAB műszaki számítógépes környezethez, valamint bemutatja a MATLAB pénzügyi alkalmazásokhoz való használatát. A tanfolyam a kezdő felhasználóknak és azoknak szól, akik véleményt keresnek. Nem feltételezzük, hogy korábban programozzunk tapasztalatokat vagy tudnánk a MATLAB t. Az adatok elemzésének, megjelenítésének, modellezésének és programozásának témáit a tanfolyam során feltárják. Témakörök:

• Munka a MATLAB felhasználói felülettel
• Parancsok beírása és változók létrehozása
• Vektorok és mátrixok elemzése
• Vektor- és mátrixadatok megjelenítése
• Munka adatfájlokkal
• Munka adattípusokkal
• Parancsok automatizálása szkriptekkel
• Programok írása logikával és folyamatvezérléssel
• Írás funkciók
• A pénzügyi eszközkészlet használata a mennyiségi elemzéshez

A prediktív analitika az adatelemzés használatának folyamata a jövőre vonatkozó előrejelzések készítése céljából Ez a folyamat adatbányászattal, statisztikával és gépi tanulási technikákkal együtt adatokat használ fel a jövőbeli események előrejelzésére szolgáló prediktív modell létrehozására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek készítéséhez és nagymintás adatkészletekhez való alkalmazására, hogy előrejelezzék a jövőbeli eseményeket az adatok alapján A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Prediktív modellek létrehozása történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzésére Használja a prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosítása érdekében Készítsen matematikai modelleket, amelyek rögzítik a fontos tendenciákat Az eszközök és az üzleti rendszerek adatainak felhasználásával csökkentheti a hulladékot, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Matlab-ot egy konvolúciós neurális hálózat megtervezéséhez, felépítéséhez és megjelenítéséhez képfelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen egy mély tanulási modellt
• Automatizálja az adatok címkézését
• Bízza modellek Caffe és TensorFlow - Keras
• Adatok továbbítása több GPU , a felhő vagy a fürtök használatával

Közönség

• Fejlesztők
• mérnökök
• Domain szakértők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A receptív elemzés az üzleti elemzés egyik ága, a leíró és prediktív elemzéssel együtt. Prediktív modelleket használ az optimális eredmények eléréséhez szükséges intézkedések javaslására, az optimalizálásra és a szabályokon alapuló technikákra támaszkodva a döntéshozatal alapjául.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Matlab segítségével elvégezni a receptív analitikát a mintaadatok halmazán.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a vényköteles elemzésben használt kulcsfogalmakat és kereteket
• Használja a MATLAB és annak eszköztárait az adatok megszerzéséhez, tisztításához és feltárásához
• Használjon szabályokon alapuló technikákat, beleértve következtetési motorokat, eredménykártyákat és döntési fákat, hogy különböző üzleti forgatókönyvek alapján hozzon döntéseket
• Használja a Monte Carlo szimulációt a bizonytalanságok elemzéséhez és a megalapozott döntéshozatal biztosításához
• Prediktív és előíró modellek telepítése a vállalati rendszerekbe

Közönség

• Business elemzők
• Műveleti tervezők
• Funkcionális vezetők
• BI ( Business Intelligence ) csapat tagjai

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Ez a háromnapos tanfolyam átfogó bemutatást nyújt a MATLAB technikai számítástechnikai környezetéhez. A kurzus célja a kezdőknek és a felülvizsgálatot keresőknek. Nincs előzetes programozási tapasztalat vagy a MATLAB ismerete. Az adatelemzés, a vizualizáció, a modellezés és a programozás témái a kurzus során feltárásra kerülnek. A témák a következők:

• A MATLAB felhasználói felületének használata
• Parancsok beírása és változók létrehozása
• Vektorok és mátrixok elemzése
• A vektor és a mátrixadatok vizualizálása
• Adatfájlok használata
• Adattípusok használata
• Parancsok automatizálása parancsfájlokkal
• Logikai és áramlásszabályozó programok írása
• Írási funkciók

The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure a Python development environment.
• Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
• Use Python to obtain insights from various datasets. 
• Convert existing Matlab applications to Python. 
• Integrate Matlab and Python applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.