Dynamisk analyse ved hjelp av Matlab Treningskurs

Å bygge opp grunnleggende ferdigheter i MATLAB-programmering avslører et fleksibelt plattform for teknisk beregning og numerisk analyse. Modulen utforsker kjernekonsekter som omfatter variabelhåndtering, array-operasjoner, matrisealgebra, kontrollflyt, opprettelse av egendefinerte funksjoner og scriptutvikling. Guide deltakerne gjennom praktiske arbeidsflyter som inkluderer datavisualisering, plotteknikker og algoritmeutvikling som er essensielle for ingeniørsimuleringer og prosjekter innen matematisk modellering.

Dette fire dager lange kurset gir bildebehandlingsfundamenter ved bruk av Matlab. Du vil øve deg på hvordan du kan endre og forbedre bilder og til og med trekke ut mønstre fra bildene. Du vil også lære hvordan du bygger 2D-filtre og bruker dem på bildene.

Eksempler og øvelser demonstrerer bruken av passende Matlab- og Image Processing Toolbox-funksjonalitet gjennom hele analyseprosessen.

Denne tre-dagers kurs gir en omfattende innføring i MATLABs tekniske databehandlingsmiljø. Kurset er ment for nybegynnere og de som ønsker en oppfriskning. Det kreves ingen tidligere programmeringserfaring eller kunnskap om MATLAB. Temaene dataanalyse, visualisering, modellering og programmering utforskes gjennom hele kurset. Emnene inkluderer:

•     Arbeid med MATLABs brukergrensesnitt
•     Innføring av kommandoer og opprettelse av variabler
•     Analyse av vektorer og matriser
•     Visualisering av vektor- og matrisedata
•     Arbeid med datafiler
•     Arbeid med datatyper
•     Automatisering av kommandoer med skript
•     Skriving av programmer med logikk og flytkontroll
•     Skriving av funksjoner

I dette instruktør-ledede, live-treningen vil deltakerne lære hvordan du bruker Matlab til å designe, bygge og visualisere et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) for bildegenkjenning.

Etter avsluttet trening vil deltakerne kunne:

• Bygge en dyp læringsmodell
• Automatisere datamerkning
• Arbeide med modeller fra Caffe og TensorFlow-Keras
• Trene data ved bruk av flere GPU-er, skyen eller clusters

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Fagfolk med spesialisering innen feltet

Oppbygging av kurset

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og omfattende praktisk arbeid

MATLAB integrerer beregning, visualisering og programmering i et enkelt å bruke miljø. Den tilbyr Financial Toolbox, som inkluderer funksjonene som trengs for å utføre matematisk og statistisk analyse av finansiell data, og deretter vise resultatene med presentasjonskvalitetsgrafikk.

Denne instruktørledede opplæringen gir en introduksjon til MATLAB for finans. Vi dykker inn i dataanalyse, visualisering, modellering og programmering ved hjelp av praktiske øvelser og mye praktisk arbeid i lab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne ha en grundig forståelse av de kraftige funksjonene som er inkludert i MATLABs Financial Toolbox og vil ha fått den nødvendige praktiske erfaring til å bruke dem øyeblikkelig for å løse virkelige problemer.

Målgruppe

• Finansielle fagfolk med tidligere erfaring med MATLAB

Kursformat

• Deler forelesning, del diskusjon, mye praktisk arbeid

Objektorientert programmering med MATLAB for geofysikk er anvendelsen av MATLABs objektorienterte funksjoner for å skape strukturert, gjenbrukbar og vedlikeholdbar kode til analyse og modellering av geofysiske data.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot grunnleggende MATLAB-brukere i geofysikk som ønsker å lære hvordan de kan designe og implementere objektorienterte løsninger for geofysiske anvendelser.

Etter avslutning av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Få en grundforståelse for objektorientert programmering i MATLAB.
• Opprette og jobbe med klasser, egenskaper og metoder for håndtering av geofysiske data.
• Anvende OOP-teknikker for å strukturere modellering- og analysearbeidsflyter i geofysikk.
• Fremme kodegjenbruk, skalerbarhet og tydelighet i geovitenskapelige prosjekter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksisoppgaver.
• Håndtering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurs

• Kontakt oss for å arrange et tilpasset treningsspesifikt for dette kurset.

Denne to-dagers kurs gir en omfattende introduksjon til MATLAB®s tekniske beregningsmiljø. Kurset er ment for nybegynnere og de som ser etter en oppfriskning. Det kreves ingen forhåndskunnskap i programmering eller kunnskap om MATLAB. Temaene dataanalyse, visualisering, modellering og programmering utforskes gjennom hele kurset.

Kurset er designet for å lære grunnleggende kunnskaper om Systems Modeling Language (SysML), dens anvendelse gjennom MagicDraw/Cameo-softwaren, basale teknikker for modellbasert systemarkitektursimulering og beste praksis i MBSE. Dette treningen er også designet for å gi profesjonelle bakgrunn i arkitektur-simulering, en introduksjon til Simulation Toolkit-plugin, simulering av ulike diagramtyper og hvordan man kobler sammen diagramsimuleringer for å automatisere arkitekturen.​

Dette undervisningsbaserte, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot Matlab-brukere som ønsker å utforske og eventuelt overgå til Python for dataanalyse og visualisering.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere et Python-utviklingsmiljø.
• Føre inn differanser og likheter mellom Matlab- og Python-syntaks.
• Bruke Python til å oppnå innsikt fra ulike datasett.
• Konvertere eksisterende Matlab-applikasjoner til Python.
• Integrasjon av Matlab- og Python-applikasjoner.

Styrk dine kompetanser innen avansert bilteknologi gjennom denne avanserte Simulink-utdanningen, som kombinerer teoretiske modeller for flerdomeniske dynamiske systemer med praktiske eksempler ved hjelp av Simulink/Stateflow-verifikatorer, Reactis-verktøy og Matelo-applikasjoner. Kurset er designet for ingeniører innen bilsystemer, kontrollspesialister og MATLAB/Simulink-profesjonelle som ønsker å mestre kompleks bilmodellering. Oppnå praktisk ekspertise i valg av løsningsalgoritmer, simuliseringsparametere for delsystemer og systemverifisering for å bygge pålitelige, høyeffektive kontrollmodeller for biler og forkorte utviklingssykluser for kjøretøy.

Dette kurset inneholder et omfattende materiale om MATLAB som et kraftig simuleringsverktøy for kommunikasjon. Målet med dette kurset er å introdusere MATLAB ikke bare som et generelt programmeringsspråk, snarere vektlegges rollen til de ekstremt kraftige MATLAB egenskapene som simuleringsverktøy. Eksemplene gitt for å illustrere materialet i kurset er ikke bare en direkte bruk av MATLAB kommandoer, i stedet representerer de ofte reelle problemer.

Mål: Denne opplæringen er ment for programvareingeniører som arbeider med MBD-teknologi. Opplæringen vil dekke modelleringsmetoder for bilsystemer, bilstandarder, autokodegenerering og oppbygning og verifisering av modelltestrammeverk.