Basic MATLAB Programming Počítačový Kurz

Tento čtyřdenní kurz poskytuje základy zpracování obrazu pomocí Matlabu. Procvičíte si, jak obrázky měnit a vylepšovat a dokonce z obrázků extrahovat vzory. Dozvíte se také, jak vytvořit 2D filtry a aplikovat je na obrázky.

Příklady a cvičení demonstrují použití vhodných funkcí Matlab a Image Processing Toolbox během procesu analýzy.

Tento třídenní kurz poskytuje komplexní úvod do MATLAB technického výpočetního prostředí. Kurz je určen začínajícím uživatelům a těm, kteří hledají recenzi. Nepředpokládají se žádné předchozí zkušenosti s programováním nebo znalost MATLAB. Témata analýzy dat, vizualizace, modelování a programování se probírají v průběhu kurzu. Mezi témata patří:

Práce s uživatelským rozhraním MATLAB Zadávání příkazů a vytváření proměnných Analýza vektorů a matic Vizualizace vektorových a maticových dat Práce s datovými soubory Práce s datovými typy Automatizace příkazů pomocí skriptů Psaní programů s logikou a řízením toku Funkce zápisu

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Matlab k návrhu, sestavení a vizualizaci konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání obrazu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vytvoření modelu hlubokého učení Automatizace označování dat Práce s modely dat Caffe a TensorFlow-Keras Train pomocí více GPU, cloudu nebo clusterů

Publikum

Vývojáři Inženýři Experti na domény

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

V první části tohoto školení pokryjeme základy MATLAB a jeho funkci jako jazyka i platformy. Součástí této diskuse je úvod do MATLAB syntaxe, polí a matic, vizualizace dat, vývoje skriptů a objektově orientovaných principů.

Ve druhé části demonstrujeme, jak používat MATLAB pro dolování dat, strojové učení a prediktivní analytiku. Abychom účastníkům poskytli jasnou a praktickou perspektivu přístupu a síly MATLAB, nakreslíme srovnání mezi používáním MATLAB a jinými nástroji, jako jsou tabulky, C, C++ a Visual Basic.

Ve třetí části školení se účastníci naučí, jak zefektivnit svou práci automatizací zpracování dat a generování reportů.

V průběhu kurzu budou účastníci uplatňovat v praxi myšlenky získané praktickými cvičeními v laboratorním prostředí. Na konci školení budou mít účastníci důkladný přehled o schopnostech MATLAB a budou je moci využít pro řešení reálných problémů datové vědy a také pro zefektivnění své práce prostřednictvím automatizace.

V průběhu kurzu budou probíhat hodnocení, aby bylo možné změřit pokrok.

Formát kurzu

• Kurz zahrnuje teoretická a praktická cvičení, včetně případových diskuzí, kontroly ukázkového kódu a praktické implementace.

Poznámka

• Cvičební sezení budou vycházet z předem připravených šablon vzorových datových zpráv. Pokud máte specifické požadavky, kontaktujte nás, abychom se domluvili.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající vývojáře nebo inženýry, kteří se chtějí naučit používat numerickou simulaci pro dynamické problémy pomocí Matlabu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy dynamické analýzy.
• Použijte Matlab k provádění analytických a numerických řešení.
• Odvozte pohybové rovnice pomocí různých přístupů.

MATLAB integruje výpočet, vizualizace a programování do snadno použitelného prostředí. Nabízí Financial Toolbox, který zahrnuje funkce potřebné k provádění matematické a statistické analýzy finančních údajů, pak zobrazuje výsledky s grafickou kvalitou prezentace.

Tento výcvik vedený instruktorem poskytuje úvod do MATLAB pro finance. Ponoříme se do analýzy dat, vizualizace, modelování a programování prostřednictvím praktických cvičení a plnohodnotné praxe v laboratoři.

Na konci tohoto tréninku, účastníci budou mít důkladné pochopení silných funkcí zahrnutých v MATLAB's Financial Toolbox a získat potřebnou praxi, aby je aplikovat okamžitě pro řešení problémů v reálném světě.

publikum

• Finanční odborníci s předchozím zkušeností s MATLAB

Formát kurzu

• Částečná přednáška, částečná diskuse, těžká praxe

Tento kurz poskytuje komplexní úvod do technického výpočetního prostředí MATLAB + úvod do používání MATLAB pro finanční aplikace. Kurz je určen začínajícím uživatelům a těm, kteří hledají recenzi. Nepředpokládají se žádné předchozí zkušenosti s programováním nebo znalost MATLAB. Témata analýzy dat, vizualizace, modelování a programování se probírají v průběhu kurzu. Mezi témata patří:

Práce s uživatelským rozhraním MATLAB Zadávání příkazů a vytváření proměnných Analýza vektorů a matic Vizualizace vektorových a maticových dat Práce s datovými soubory Práce s datovými typy Automatizace příkazů pomocí skriptů Psaní programů s logikou a řízením toku Psací funkce Použití nástroje Financial Toolbox pro kvantitativní analýzu

MATLAB je numerické výpočetní prostředí a programovací jazyk vyvinutý společností MathWorks.

Prediktivní analytika je proces používání datové analýzy k předpovídání budoucnosti. Tento proces využívá data spolu s dolováním dat, statistikami a technikami strojového učení k vytvoření prediktivního modelu pro předpovídání budoucích událostí.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Matlab k vytváření prediktivních modelů a aplikovat je na velké sady dat, aby na základě dat předpovídali budoucí události.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vytvářejte prediktivní modely pro analýzu vzorců v historických a transakčních datech Použití prediktivního modelování k identifikaci rizik a příležitostí Vytváření matematických modelů, které zachycují důležité trendy Použití dat ze zařízení a obchodních systémů ke snížení plýtvání, úspoře času nebo snížení nákladů

Publikum

Vývojáři Inženýři Experti na domény

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Tento dvoudenní kurz poskytuje komplexní úvod do technického výpočetního prostředí MATLAB®. Kurz je určen pro začínající uživatele a ty, kteří hledají recenzi. Nepředpokládají se žádné předchozí zkušenosti s programováním nebo znalost MATLAB. Témata analýzy dat, vizualizace, modelování a programování se probírají v průběhu kurzu.

Kurz je určen k výuce základů jazyka Systems Modeling (SysML), jeho aplikace prostřednictvím softwaru MagicDraw/Cameo, základních technik simulace modelového inženýrství systémů (MBSE) a osvědčených postupů v [ 1]. Toto školení je také navrženo tak, aby profesionálům poskytlo základní informace o architektonické simulaci, úvod do pluginu Simulation Toolkit, simulaci více typů diagramů a jak spojit simulace diagramů dohromady za účelem automatizace architektury .

Kurz je určen pro ty, kteří by rádi poznali alternativní program ke komerčnímu balíčku MATLAB. Třídenní školení poskytuje komplexní informace o pohybu v prostředí a provádění balíčku OCTAVE pro analýzu dat a technické výpočty. Příjemci školení jsou začátečníci, ale i ti, kteří program znají a rádi by systematizovali své znalosti a zlepšili své dovednosti. Znalost dalších programovacích jazyků není vyžadována, ale značně usnadní studentům získávání znalostí. Kurz vám na mnoha praktických příkladech ukáže, jak program používat.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na uživatele Matlabu, kteří chtějí prozkoumat a nebo přejít na Python pro analýzu a vizualizaci dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat vývojové prostředí Python.
• Pochopit rozdíly a podobnosti mezi syntaxí Matlabu a Python.
• Využít Python k získání poznatků z různých datových sad. 
• Převést stávající aplikace Matlabu na Python. 
• Integrovanat aplikace Matlabu a Python.

Simulink je grafické programovací prostředí pro modelování, simulaci a analýzu multidoménových dynamických systémů.

Tento kurz obsahuje komplexní materiál o MATLAB jako o mocném simulačním nástroji pro komunikaci. Cílem tohoto kurzu je představit MATLAB nejen jako obecný programovací jazyk, ale spíše je zdůrazněna role extrémně výkonných schopností MATLAB jako simulačního nástroje. Příklady uvedené pro ilustraci materiálu kurzu nejsou jen přímým použitím příkazů MATLAB, místo toho často představují skutečné problémy.