Dynamic Analysis Using Matlab Képzés

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

Ez a négy napos kurzus képfeldolgozó alapokat biztosít Matlab segítségével. Gyakorolja, hogyan változtassa meg és javítsa a képeket, sőt kivonja a mintákat a képekből. Azt is megtanulják, hogyan építsenek 2D szűrőket és alkalmazzák azokat a képeken.

Példák és gyakorlatok bizonyítják a megfelelő Matlab és Image Processing Toolbox funkciók használatát az elemzési folyamat során.

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

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 képzés első részében bemutatjuk az MATLAB alapjait, valamint nyelvként és platformként való funkcióját. Ez a vita tartalmazza a MATLAB szintaxis, a tömbök és mátrixok, az adatvizualizáció, a szkriptfejlesztés és az objektumorientált elvek bevezetését.

A második részben bemutatjuk, hogyan használható az MATLAB adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez. Annak érdekében, hogy a résztvevők világos és gyakorlatias perspektívát kapjanak MATLAB megközelítéséről és erejéről, összehasonlítjuk az MATLAB és más eszközök, például táblázatok, C, C++ és Visual Basic használatával.

A tréning harmadik részében a résztvevők megtanulják, hogyan lehet egyszerűsíteni munkájukat adatfeldolgozásuk és jelentéskészítésük automatizálásával.

A tanfolyam során a résztvevők gyakorlati gyakorlatok során elsajátított ötleteket a gyakorlatba ültetik át laborkörnyezetben. A képzés végére a résztvevők alaposan átlátják MATLAB képességeit, és képesek lesznek alkalmazni azt valós adattudományi problémák megoldására, valamint munkájuk automatizálással történő egyszerűsítésére.

A tanfolyam során értékeléseket végeznek, hogy felmérjék az előrehaladást.

A tanfolyam formátuma

• A kurzus elméleti és gyakorlati gyakorlatokat tartalmaz, beleértve az esetmegbeszéléseket, a mintakód ellenőrzését és a gyakorlati megvalósítást.

jegyzet

• A gyakorlatok előre meghatározott mintaadatjelentés-sablonokon alapulnak. Ha konkrét igényei vannak, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

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 MATLAB a MathWorks által kifejlesztett numerikus számítási környezet és programozási nyelv.

A prediktív analitika az a folyamat, amikor az adatelemzés segítségével előrejelzéseket készítenek a jövőről. Ez a folyamat adatokat, adatbányászatot, statisztikákat és gépi tanulási technikákat használ fel, hogy prediktív modellt hozzon létre a jövőbeli események előrejelzéséhez.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot prediktív modellek felépítésére és nagy mintaadatkészletekre történő alkalmazására, hogy az adatok alapján előre jelezzék a jövőbeli eseményeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre prediktív modelleket a történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzéséhez
• Használjon prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosításához
• Építsen matematikai modelleket, amelyek megragadják a fontos trendeket
• Az eszközökből és üzleti rendszerekből származó adatok felhasználásával csökkentheti a veszteséget, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Domain szakértők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

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 kurzus célja, hogy megtanítsa a Systems Modeling nyelv (SysML) alapjait, a MagicDraw/Cameo szoftveren keresztül történő alkalmazását, az alapvető modellalapú rendszermérnöki (MBSE) szimulációs technikákat, valamint a legjobb gyakorlatokat a [ 1]. Ennek a képzésnek az a célja, hogy a szakembereknek az építészeti szimuláció mögötti hátteret, a Simulation Toolkit beépülő modul bevezetését, több diagramtípus szimulációját, valamint a diagramszimulációk összekapcsolását az architektúra automatizálása érdekében biztosítsa .

A tanfolyam azoknak szól, akik szeretnének egy alternatív programot megismerni a kereskedelmi MATLAB csomag helyett. A háromnapos képzés átfogó tájékoztatást nyújt a környezetben való mozgásról és az OCTAVE adatelemzéshez és mérnöki számításokhoz szükséges csomag végrehajtásáról. A képzés résztvevői kezdők, de olyanok is, akik ismerik a programot, és szeretnék rendszerezni tudásukat, fejleszteni tudásukat. Más programozási nyelvek ismerete nem szükséges, de nagyban megkönnyíti a tanulók ismeretszerzését. A kurzus számos gyakorlati példán bemutatja a program használatát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a Matlab-felhasználóknak szól, akik szeretnének felfedezni és/vagy áttérni a Python-ra adatelemzés és vizualizáció céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni egy Python fejlesztői környezetet.
• Megérteni a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
• A Python használatával betekintést nyerni különböző adathalmazokból. 
• A meglévő Matlab alkalmazásokat átalakítani Python-re. 
• Integrálni a Matlab és a Python alkalmazásokat.

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

Ez a kurzus átfogó anyagot tartalmaz a MATLAB-ról, mint egy hatékony kommunikációs szimulációs eszközről. A kurzus célja, hogy a MATLAB-t ne csak általános programozási nyelvként ismertesse meg, hanem a rendkívül erős MATLAB képességek szimulációs eszközként betöltött szerepét hangsúlyozza. A kurzus anyagának illusztrálására adott példák nem csupán a MATLAB parancsok közvetlen felhasználását jelentik, hanem gyakran valós problémákat ábrázolnak.