Dynamic Analysis Using Matlab Treningskurs

Dette to dagers kurset gir en omfattende introduksjon til MATLAB ® tekniske tekniske miljø. Kurset er ment for nybegynnere og de som leter etter en gjennomgang. Det er ikke antatt noen tidligere programmeringserfaring eller kunnskap om MATLAB . Temaer for dataanalyse, visualisering, modellering og programmering blir utforsket gjennom hele kurset.

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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, men vektlegges rollen til de ekstremt kraftige MATLAB egenskapene som et simuleringsverktøy. Eksemplene som gis for å illustrere materialet i kurset er ikke bare en direkte bruk av MATLAB kommandoer, i stedet representerer de ofte reelle problemer.

Et 3 dagers kurs som tar deg gjennom MATLAB hovedskjermene og vinduene inkludert ...

• hvordan man bruker matlab som en kalkulator og plotter grunnkurver
• hvordan lage dine egne tilpassede funksjoner og skript

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.

Mål: Denne treningen er ment for programvare ingeniører som arbeider med MBD teknologi, vil treningen dekke modellering teknikker for Automotive systemer, Automotive standarder, Auto-kodegenerering og modell test sele bygningen og verifikasjon Målgruppe: Programvare developper for leverandør til bilindustrien

Simulink er et grafisk programmeringsmiljø for modellering, simulering og analyse av multidomain dynamiske systemer.

Kurset er dedikert for de som ønsker å vite et alternativt program til den kommersielle MATLAB-pakken. Den tre dager lange opplæringen gir omfattende informasjon om å bevege seg rundt i miljøet og utføre OCTAVE-pakken for dataanalyse og tekniske beregninger. Opplæringsmottakerne er nybegynnere, men også de som kan programmet og ønsker å systematisere kunnskapen og forbedre sine ferdigheter. Kunnskap om andre programmeringsspråk er ikke nødvendig, men det vil i stor grad lette elevenes tilegnelse av kunnskap. Kurset vil vise deg hvordan du bruker programmet i mange praktiske eksempler.

I den første delen av denne opplæringen dekker vi grunnleggende om MATLAB og dens funksjon som både språk og plattform. Inkludert i denne diskusjonen er en introduksjon til MATLAB syntaks, matriser og matriser, datavisualisering, skriptutvikling og objektorienterte prinsipper.

I den andre delen demonstrerer vi hvordan du kan bruke MATLAB til data mining, maskinlæring og prediktiv analyse. For å gi deltakerne et klart og praktisk perspektiv på MATLAB tilnærming og kraft, trekker vi sammenligninger mellom bruk av MATLAB og bruk av andre verktøy som regneark, C, C++ og Visual Basic.

I den tredje delen av opplæringen lærer deltakerne å effektivisere arbeidet sitt ved å automatisere databehandlingen og rapporteringen.

Gjennom hele kurset vil deltakerne praktisere ideene som læres gjennom praktiske øvelser i et laboratoriemiljø. Ved slutten av opplæringen vil deltakerne ha et grundig grep om MATLAB evner og vil kunne bruke det til å løse reelle datavitenskapelige problemer, samt for å effektivisere arbeidet gjennom automatisering.

Vurderinger vil bli gjennomført i løpet av kurset for å måle fremgang.

Kursets format

• Emnet inkluderer teoretiske og praktiske øvelser, inkludert saksdiskusjoner, prøvekodeinspeksjon og praktisk implementering.

Merk

• Øvingsøkter vil være basert på forhåndsarrangerte maler for eksempeldata. Hvis du har spesifikke krav, kan du kontakte oss for å avtale det.

MATLAB integrerer beregning, visualisering og programmering i et brukervennlig miljø. Det tilbyr Financial Toolbox, som inkluderer funksjonene som er nødvendige for å utføre matematisk og statistisk analyse av finansielle data, og deretter viser resultatene med presentasjon-kvalitet grafikk.

Denne instruktørledede opplæringen gir en introduksjon til MATLAB for økonomi. Vi dyker inn i dataanalyse, visualisering, modellering og programmering gjennom praktiske øvelser og omfattende laboratoriepraksis.

Ved slutten av denne treningen, vil deltakerne ha en grundig forståelse av de kraftige funksjonene som er inkludert i MATLAB's Financial Toolbox og vil ha fått den nødvendige praksis å anvende dem umiddelbart for å løse virkelige problemer.

Publikum

• Finansielle fagfolk med tidligere erfaring med MATLAB

Format av kurset

• Del leksjon, del diskusjon, tung praksis

Dette kurset gir en omfattende introduksjon til MATLAB tekniske beregningsmiljø + en introduksjon til bruk av MATLAB for økonomiske applikasjoner. Kurset er ment for begynnende brukere og de som leter etter en gjennomgang. Det er ikke antatt noen tidligere programmeringserfaring eller kunnskap om MATLAB . Temaer for dataanalyse, visualisering, modellering og programmering blir utforsket gjennom hele kurset. Temaene inkluderer:

• Arbeide med MATLAB brukergrensesnitt
• Legge inn kommandoer og opprette variabler
• Analysere vektorer og matriser
• Visualisering av vektor- og matrisedata
• Jobber med datafiler
• Jobber med datatyper
• Automatisere kommandoer med skript
• Å skrive programmer med logikk og flytkontroll
• Skrivefunksjoner
• Bruke Financial Toolbox for kvantitativ analyse

MATLAB er et numerisk datamiljø og programmeringsspråk utviklet av MathWorks.

Prediktiv analyse er prosessen med å bruke dataanalyse for å lage spådommer om fremtiden. Denne prosessen bruker data sammen med datautvinning, statistikk og maskinlæringsteknikker for å lage en prediktiv modell for å forutsi fremtidige hendelser.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Matlab til å bygge prediktive modeller og bruke dem på store utvalgsdatasett for å forutsi fremtidige hendelser basert på dataene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Lag prediktive modeller for å analysere mønstre i historiske og transaksjonelle data Bruk prediktiv modellering for å identifisere risikoer og muligheter Bygg matematiske modeller som fanger opp viktige trender Bruk data fra enheter og forretningssystemer for å redusere avfall, spare tid eller kutte kostnader

Publikum

Utviklere Ingeniører Domeneeksperter

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Matlab til å designe, bygge og visualisere et innviklet nevralt nettverk for bildegjenkjenning.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygge en dyp læringsmodell
• Automatiser datamerking
• Arbeid med modeller fra Caffe og TensorFlow - Keras
• Tren data ved å bruke flere GPU er, skyen eller klyngene

Publikum

• Utviklere
• ingeniører
• Domeneeksperter

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Reseptbelagte analyser er en gren av forretningsanalyse, sammen med beskrivende og prediktiv analyse. Den bruker prediktive modeller for å foreslå tiltak som skal tas for å oppnå optimale utfall, og er avhengig av optimalisering og regelbaserte teknikker som grunnlag for beslutningsprosesser.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å bruke Matlab til å utføre reseptbelagte analyser på et sett med eksempeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de viktigste konseptene og rammene som brukes i reseptbelagte analyser
• Bruk MATLAB og verktøykassene til å skaffe, rense og utforske data
• Bruk regelbaserte teknikker inkludert inferensmotorer, scorekort og beslutningstrær for å ta beslutninger basert på forskjellige forretningsscenarier
• Bruk Monte Carlo-simulering for å analysere usikkerheter og sikre forsvarlige beslutninger
• Distribuer prediktive og reseptbelagte modeller til bedriftssystemer

Publikum

• Business
• Driftsplanleggere
• Funksjonelle ledere
• BI-medlemmer ( Business Intelligence )

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse