Dinamikus elemzés Matlab használatával Képzés

Egy 3 napos kurzus, amely bemutatja a MATLAB fő képernyőit és ablakait, beleértve ...

• hogyan használható a MATLAB számítógépként és alapvető görbék kirajzolásához
• hogyan hozhat létre saját testreszabott függvényeket 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 három napos kurzus széleskörű bevezetést nyújt a MATLAB technikai számítási környezetébe. A kurzust kezdő felhasználók és azok számára ajánljuk, akik egy újraértelmezést keresnek. Nem feltétlenül szükséges korábbi programozási tapasztalat vagy MATLAB ismeretek előzetes megteremtése. A kurzus során a témák közötti kapcsolatok, mint például az adatelemzés, vizualizáció, modellezés és programozás, folyamatosan kerülnek kitérőre. A témák a következők:

•     A MATLAB felhasználói felületével való munka
•     Parancsok megadása és változók létrehozása
•     Vektorok és mátrixok elemzése
•     Vektor- és mátrixadatok vizualizálása
•     Adatfájlok kezelése
•     Adattípusok használata
•     Parancsok automatizálása szkriptekkel
•     Programok írása logikai és folyamatvezérlési elemekkel
•     Függvények írása

Ez az oktató által vezetett élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlab-ot konvolúciós neurális háló kialakítására, építésére és megjelenítésére képes felismeréshez.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Melyek mély tanulási modelleket építenek
• Az adatzarfók automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modelljeivel munkavégzésre
• Több GPU-val, felhőben vagy fürtökkel való tanulási adatok betanítására

Célcsoport

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Tudományterületi szakember

Képzés formája

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorló feladatok

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.

A MATLAB integrálja a számítást, az ábrázolást és a programozást egy könnyen használható környezetbe. A Pénzügi Eszköztárát kínálja, amely a pénzügyi adatok matematikai és statisztikai elemzéséhez szükséges funkciókat tartalmaz, majd az eredményeket prezentációs minőségű grafikákkal jeleníti meg.

Ez a képzés vezetői iránymutatás mellett bevezeti a MATLAB-ot a pénzügyekben. Bevesszük az adatelemzést, ábrázolást, modellezést és programozást gyakorló feladatokon és sok laborbeli gyakorlaton keresztül.

A képzés végeztével a résztvevők alapos ismereteket szereznek a MATLAB Pénzügi Eszköztárának hatékony funkcióiról, és a szükséges gyakorlatot nyerik, hogy azokat azonnal alkalmazzák valós problémákat megoldva.

Célcsoport

• Pénzügyi szakemberek korábbi tapasztalattal a MATLAB használatában



Képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, sok gyakorló feladat

Ez az oktatási anyag átfogó bevezetést nyújt a MATLAB technikai számítási környezetébe, valamint a pénzügyi alkalmazásokhoz való MATLAB használatának bemutatását is tartalmazza. Az oktatás új felhasználókra és olyan emberekre van szólva, akik újraképződnek. Nem feltétlenül szükséges korábbi programozási tapasztalat vagy ismeret a MATLAB-ról. Az adatelemzés, vizualizáció, modellezés és programozás témák napirendjén vannak az egész oktatás során. A temák közé tartoznak:

• A MATLAB felhasználói felület használata
• Parancsok beírása és változók létrehozása
• Vektorok és mátrixok elemzése
• Vektor- és mátrixadatok vizualizálása
• Fájlokban tárolt adatok kezelése
• Adattípusok kezelése
• Parancsok automatizálása szkriptekkel
• Logikai és vezérlési szerkezetek használata programok írásakor
• Függvények írása
• A Pénzügyi Eszköztár használata kvantitatív elemzésekhez

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

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 interaktív, elnökelt tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) a Matlab felhasználók számára készült, akik szeretnének megismerkedni a Pythonnal, illetve átkerülni neki az adatelemzéshez és vizualizációhoz.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egy Python fejlesztői környezet telepítésére és konfigurálására.
• A Matlab és Python szintaxisának különbségeit és hasonlóságait megérteni.
• A Python használatával értelmegetni különböző adathalmazokat.
• Meglévő Matlab alkalmazásokat átalakítani a Pythonnal.
• Matlab és Python alkalmazások integrálása.

A Simulink egy grafikus programozási környezet többdoménos dinamikus rendszerek modellzésére, szimulálására és elemzésére.

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.

Cél: Ez a képzés a MBD (Model-Based Design) technológiával dolgozó szoftvermérnökökre szánva, a képzés az autóipari rendszerek modelltechnikáit, az autóipari szabványokat, az autókód-generálást, valamint a modellteszt-keretrendszer építését és ellenőrzését fogja tárgyalni.Célközönség: Autóipari beszállítók szoftverfejlesztői