Δυναμική Ανάλυση Χρησιμοποιώντας Matlab Κομμάτι εκπαίδευσης

Η ανάπτυξη θεμελιωδών δεξιοτήτων στον προγραμματισμό MATLAB αποκαλύπτει μια ευέλικτη πλατφόρμα για τεχνικούς υπολογισμούς και αριθμητική ανάλυση. Εξερευνά βασικές έννοιες που εκτείνονται από τη διαχείριση μεταβλητών, τις πράξεις πινάκων, την άλγεβρα πινάκων, τον έλεγχο ροής, τη δημιουργία προσαρμοσμένων συναρτήσεων και την ανάπτυξη σεναρίων. Καθοδηγεί τους συμμετέχοντες μέσα από πρακτικές ροές εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της οπτικοποίησης δεδομένων, τεχνικών γραφικής απεικόνισης και ανάπτυξης αλγορίθμων που είναι απαραίτητες για έργα μηχανικής προσομοίωσης και μαθηματικής μοντελοποίησης.

Αυτό το τετραήμερο μάθημα παρέχει θεμέλια επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιώντας το Matlab. Θα ασκηθείτε πώς να αλλάξετε και να βελτιώσετε τις εικόνες και ακόμα να εξαγάγετε μοτίβα από τις εικόνες. Θα μάθετε επίσης πώς να δημιουργείτε φίλτρα 2D και να τα εφαρμόζετε στις εικόνες.

Παραδείγματα και ασκήσεις καταδεικνύουν τη χρήση της κατάλληλης λειτουργικότητας Matlab και επεξεργασίας εικόνας σε όλη τη διαδικασία ανάλυσης.

Αυτό το μαθήμα διάρκειας τριών ημερών παρέχει αναλυτική εισαγωγή στο γενικό περιβάλλον τεχνικών υπολογισμών MATLAB. Το μαθήμα απευθύνεται σε νέους χρήστες και σε αυτούς που επιθυμούν μια επανάληψη. Δεν υποθέτεται προηγούμενη εμπειρία προγραμματισμού ή γνώση του MATLAB. Θέματα όπως ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση, μοντελοποίηση και προγραμματισμός εξετάζονται σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Τα θέματα περιλαμβάνουν:

•     Δουλειά με τη χρηστική διεπαφή MATLAB
•     Εισαγωγή εντολών και δημιουργία μεταβλητών
•     Ανάλυση πινάκων και διανυσμάτων
•     Οπτικοποίηση δεδομένων διανυσμάτων και πινάκων
•     Δουλειά με αρχεία δεδομένων
•     Δουλειά με τύπους δεδομένων
•     Αυτόματη εκτέλεση εντολών με σενάρια (scripts)
•     Γραφή προγραμμάτων με λογικές και έλεγχο ροής
•     Γραφή συναρτήσεων

Σε αυτό το ζωντανό σεμινάριο με καθοδηγούμενη εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να σχεδιάσουν, να κατασκευάσουν και να απεικονίσουν ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο για αναγνώριση εικόνας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατασκευάσουν ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης
• Αυτοματοποιήσουν τον χαρακτηρισμό δεδομένων
• Εργαστούν με μοντέλα από το Caffe και το TensorFlow-Keras
• Εκπαιδεύσουν δεδομένα χρησιμοποιώντας πολλαπλές κάρτες GPU, το cloud ή συστάδες (clusters)

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί
• Ειδικοί τομέα

Μορφή του μαθήματος

• Μελέτη και συζήτηση, ασκήσεις και έντονη πρακτική εξάσκηση

Το MATLAB συνδυάζει υπολογισμό, visualisation και προγραμματισμό σε ένα περιβάλλον εύκολο για τη χρήση. Προσφέρει το Financial Toolbox, το οποίο περιλαμβάνει τις λειτουργίες που χρειάζονται για να εκτελέσει μαθηματική και στατιστική ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων, και να παρουσιάσει τα αποτελέσματα με εξαιρετική γραφική.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή παρέχει μια εισαγωγή στο MATLAB για τη χρηματοοικονομία. Εξονυχίζουμε την ανάλυση δεδομένων, visualisation, μοντελοποίηση και προγραμματισμό μέσω χειρονικών άσκησεων και αυξημένης εκπαιδευτικής πράξης στο labor.

Στο τέλος αυτής της διαδικασίας, οι μετόχοι θα έχουν επαρκή κατανόηση των δυνατοτήτων που συμπεριλαμβάνονται στο Financial Toolbox του MATLAB και θα έχουν εξασκηθεί αρκετά ώστε να τις εφαρμόσουν άμεσα για την λύση πραγματικών προβλημάτων.

Ακροατήριο

• Οι επαγγελματίες της χρηματοοικονομίας με προηγούμενη εμπειρία στο MATLAB

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, έντονη χειρονομία και πράκτικη

Το Object-Oriented Programming με MATLAB για Γεωφυσική είναι η εφαρμογή των χαρακτηριστικών OOP του MATLAB για να δημιουργηθεί κατάλληλος, αξιόπαλιδος και ευχέρειας λογισμικός κώδικας για την ανάλυση και προτύπωση δεδομένων γεωφυσικής φύσεως.

Αυτός ο επί μέρους εκπαιδευτικού, ζωντανός διδασκαλικός δρόμος (διαδικτυακή ή παρασώματος) είναι σχεδιασμένος για τους νέους χρήστες MATLAB στη γεωφυσική που θέλουν να μάθουν πώς να σχεδιάσουν και εφαρμόσουν λύσεις βασιζόμενες στο OOP για γεωφυσικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν τα βασικά όρια της προγραμματισμού με απευθείας εγγραφής στο MATLAB.
• Δημιουργούν και εργάζονται με τα κλάσιμα, ιδιότητες και μέθοδοι για τη χειρισμό γεωφυσικών δεδομένων.
• Εφαρμόζουν τεχνικές OOP για να στрукτορήσουν τη λειτουργία αποκατάστασης και ανάλυσης δεδομένων γεωφυσικής φύσεως.
• Βελτιώσουν την οργανωτικότητα, κλίμακα και αποδόσεις του λογισμικού για προτυπικά εργαστήρια γεωφυσικής.

Σχέδια Φόρματο της Κατάρτισης

• Επικοινωνία με απώτερου κλάσιμο και συζήτηση.
• Πολλές τυχαίες ενότητες και πράξεις.
• Με χέρι με απεικόνιση σε ένα περιβάλλον live-lab.

Προτύπωσης Καθυστερών της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσμεθόδη διδασκαλικά για αυτή την εκπαίδευση, καταχωρήστε μας για να συμφωνήσετε.

Αυτή η δίδαση των δύο ημερών παρέχει μια ανάλογη εισαγωγή στο φυσικό περιβάλλον τεχνικών υπολογισμών MATLAB®. Η δίδαση απευθύνεται σε χρήστες αρχάριου επιπέδου και σε εκείνους που θέλουν να κάνουν ανασκόπηση. Δεν υποθέτεται προηγούμενη γνώση προγραμματισμού ή του MATLAB. Τα θέματα ανάλυσης δεδομένων, επεξεργασίας, μοντελοποίησης και προγραμματισμού εξερευνώνται σε όλη τη διάρκεια της δίδασης.

Το μάθημα σχεδιάστηκε για να διδάξει τα θεμέλια της Γλώσσας Μοντελοποίησης Συστημάτων (SysML), την εφαρμογή της μέσω του λογισμικού MagicDraw/Cameo, τεχνικές βασικής προσομοίωσης MBSE και καλές πρακτικές στο MBSE. Αυτή η εκπαίδευση σχεδιάστηκε επίσης για να παρέχει σε επαγγελματίες κατανόηση των αρχών οπίσω της προσομοίωσης αρχιτεκτονικής, μια εισαγωγή στο plugin Simulation Toolkit, τη προσομοίωση διαφόρων τύπων διαγραμμάτων και πώς να συνδέσουν τις προσομοιώσεις διαγραμμάτων για να αυτοματοποιήσουν την αρχιτεκτονική.​

Αυτή η επιβλέπουμενη από διδάσκοντα, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι προορισμένη για χρήστες Matlab που επιθυμούν να εξερευνήσουν και/ή να μεταβάλουν στο Python για ανάλυση δεδομένων και οπτικοποίηση.

Εώς το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης Python.
• Να κατανοήσουν τις διαφορές και τις παρόμοιες σχέσεις μεταξύ Matlab και Python λεκτικά.
• Να χρησιμοποιήσουν το Python για να αποκτήσουν πληροφορίες από διάφορα σύνολα δεδομένων.
• Να μετατρέψουν υπάρχουσες εφαρμογές Matlab σε Python.
• Να ολοκληρώσουν τις εφαρμογές Matlab και Python.

Αναβαθμίστε τις ικανότητες του automotive μηχανικού με αυτό το προχωρημένο σεμινάριο Simulink, που συνδυάζει θεωρητικά μοντέλα πολυδιάστατων δυναμικών συστημάτων με πρακτικά παραδείγματα χρησιμοποιώντας επαληθευτικά εργαλεία Simulink/Stateflow, Reactis και εφαρμογές Matelo. Προορίζεται για μηχανικούς συστημάτων αυτοκινήτου, ειδικούς ελέγχου και επαγγελματίες MATLAB/Simulink που επιθυμούν να αποκτήσουν δεξιότητες στη σύνθετη μοντελοποίηση αυτοκινήτων. Αποκτήστε πρακτική εμπειρία στην επιλογή επιλυτών, στις παραμέτρους προσομοίωσης υποσυστημάτων και στην επαλήθευση συστημάτων, για να δημιουργήστε αξιόπιστα και υψηλής απόδοσης μοντέλα ελέγχου αυτοκινήτων και να επιταχύνετε τους κύκλους ανάπτυξης οχημάτων.

Αυτό το μάθημα περιέχει ένα ολοκληρωμένο υλικό σχετικά με το MATLAB ως ένα ισχυρό εργαλείο προσομοίωσης για επικοινωνίες. Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να εισαγάγει το MATLAB όχι μόνο ως γενική γλώσσα προγραμματισμού, αλλά τονίζεται ο ρόλος των εξαιρετικά ισχυρών δυνατοτήτων MATLAB ως εργαλείο προσομοίωσης. Τα παραδείγματα που δίνονται για την απεικόνιση του υλικού του μαθήματος δεν είναι απλώς μια άμεση χρήση εντολών MATLAB, αντίθετα συχνά αντιπροσωπεύουν πραγματικά προβλήματα.

Objective: Αυτή η κατάρτιση είναι για λογισμικούς μηχανικούς που δουλεύουν με την τεχνολογία MBD. Η κατάρτιση θα καλύψει τεχνικές μοντελοποίησης για αυτοκινητοβιομηχανικά συστήματα, πρότυπα αυτοκινητοβιομηχανίων, αυτόματη γενέση κώδικα και δημιουργία και επαλήθευση μοντέλων προβολής. Audience: Επικεφαλής λογισμικού για αυτοκινητοβιομηχανικό προϊόν