Εκπαίδευση MATLAB στη Θεσσαλονίκη

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 διδασκαλία με οδηγία του εκπαιδευτή, ζωντανή στο Θεσσαλονίκη (online ή on-site), απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές ή μηχανικούς που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αριθμητική προσομοίωση για δυναμικά προβλήματα χρησιμοποιώντας το Matlab.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά αξίωματα της δυναμικής ανάλυσης.
• Χρησιμοποιούν το Matlab για την εκτέλεση αναλυτικών και αριθμητικών λύσεων.
• Να προκύψουν οι εξισώσεις κίνησης χρησιμοποιώντας διάφορες προσεγγίσεις.

Στο πρώτο μέρος αυτής της εκπαίδευσης, καλύπτουμε τις βασικές αρχές του MATLAB και τη λειτουργία του τόσο ως γλώσσας όσο και ως πλατφόρμας. Σε αυτή τη συζήτηση περιλαμβάνεται μια εισαγωγή στη σύνταξη MATLAB, τους πίνακες και τους πίνακες, την οπτικοποίηση δεδομένων, την ανάπτυξη σεναρίων και τις αντικειμενοστρεφείς αρχές.

Στο δεύτερο μέρος, δείχνουμε πώς να χρησιμοποιήσετε το MATLAB για εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση και προγνωστική ανάλυση. Για να παρέχουμε στους συμμετέχοντες μια σαφή και πρακτική προοπτική της προσέγγισης και της ισχύος του MATLAB, κάνουμε συγκρίσεις μεταξύ της χρήσης του MATLAB και της χρήσης άλλων εργαλείων όπως υπολογιστικά φύλλα, C, C++ και Visual Basic.

Στο τρίτο μέρος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς να εξορθολογίζουν την εργασία τους αυτοματοποιώντας την επεξεργασία των δεδομένων τους και τη δημιουργία αναφορών.

Καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα εφαρμόσουν τις ιδέες που έμαθαν μέσα από πρακτικές ασκήσεις σε εργαστηριακό περιβάλλον. Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν πλήρη αντίληψη των δυνατοτήτων του MATLAB και θα μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για την επίλυση προβλημάτων της επιστήμης δεδομένων του πραγματικού κόσμου καθώς και για τον εξορθολογισμό της εργασίας τους μέσω αυτοματοποίησης.

Θα πραγματοποιούνται αξιολογήσεις καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος για τη μέτρηση της προόδου.

Μορφή του μαθήματος

• Το μάθημα περιλαμβάνει θεωρητικές και πρακτικές ασκήσεις, συμπεριλαμβανομένων συζητήσεων περιπτώσεων, επιθεώρησης δειγμάτων κώδικα και πρακτικής εφαρμογής.

Σημείωση

• Οι συνεδρίες πρακτικής θα βασίζονται σε προκαθορισμένα δείγματα προτύπων αναφορών δεδομένων. Εάν έχετε συγκεκριμένες απαιτήσεις, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η επιβλέπουμενη από διδάσκοντα, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (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.

Ένα μάθημα 3 ημερών που σας καθοδηγεί μέσω των κύριων οθόνων και παραθυρών του MATLAB, συμπεριλαμβανομένων ...

• της χρήσης του MATLAB ως αριθμομηχανής και πλotten βασικών καμπύλων
• της δημιουργίας προσαρμοσμένων συναρτήσεων και σκριπτ

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 αυτή την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση Εκπαιδευτή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Matlab για τον σχεδιασμό, κατασκευή και οπτικοποίηση ενός πλέξιμου νευρωνικού δικτύου για την ανάγνωριση εικόνων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο βαθύτατης μάθησης
• Να αυτοματοποιήσουν την ετικετοποίηση δεδομένων
• Να εργάζονται με μοντέλα από το Caffe και TensorFlow-Keras
• Να κάνουν εκπαίδευση δεδομένων χρησιμοποιώντας πολλαπλά GPUs, την ένανεξίς ή σχούνες

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί
• Ειδικοί τομέων

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και έντονη πρακτική εμπειρία

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

Αυτό το μάθημα παρέχει μια συνολική εισαγωγή στο εξειδικευμένο περιβάλλον υπολογιστικών εφαρμογών MATLAB και μια εισαγωγή στην χρήση του MATLAB για οικονομικές εφαρμογές. Το μάθημα απευθύνεται σε νέους χρήστες και σε τους που αναζητούν μια εξέταση. Δεν υποθέτεται προηγούμενη γνώση προγραμματισμού ή του MATLAB. Τα θέματα ανάλυσης δεδομένων, visualisation, μοντελοποίηση και προγραμματισμός εξετάζονται σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Τα θέματα περιλαμβάνουν:

• Εργασία με το χρηστικό διεπαφή MATLAB
• Πληκτρολόγηση εντολών και δημιουργία μεταβλητών
• Ανάλυση διανυσμάτων και πινάκων
• Visualisation των δεδομένων διανυσμάτων και πινάκων
• Εργασία με αρχεία δεδομένων
• Εργασία με τύπους δεδομένων
• Αυτόματη εκτέλεση εντολών με σενάρια
• Γραφή προγραμμάτων με λογική και έλεγχο ροής
• Γραφή συναρτήσεων
• Χρησιμοποίηση του Financial Toolbox για ποσοτική ανάλυση

Το MATLAB είναι ένα αριθμητικό υπολογιστικό περιβάλλον και μια γλώσσα προγραμματισμού που αναπτύχθηκε από την MathWorks.

Η προγνωστική ανάλυση είναι ο διαδικαστικός τρόπος χρήσης της ανάλυσης δεδομένων για να κάνουμε προβλέψεις σχετικά με το μέλλον. Αυτή η διαδικασία χρησιμοποιεί δεδομένα καθώς και τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, στατιστικής και μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσει ένα προγνωστικό μοντέλο για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό οδηγία καθηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να δημιουργήσουν προγνωστικά μοντέλα και να τα εφαρμόσουν σε μεγάλες ομάδες δεδομένων για να προβλέψουν μελλοντικά γεγονότα βάσει των δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν προγνωστικά μοντέλα για την ανάλυση μοτίβων σε ιστορικά και συναλλαγματικά δεδομένα
• Χρησιμοποιήσουν προγνωστικά μοντέλα για τον αναγνώρισμα κινδύνων και ευκαιριών
• Κατασκευάσουν μαθηματικά μοντέλα που αντικατοπτρίζουν σημαντικές τάσεις
• Χρησιμοποιήσουν δεδομένα από συστήματα και συσκευές επιχείρησης για να μειώσουν το παράσιτο, να εξοικονομήσουν χρόνο ή να κομίσουν κόστη

Ακροατείο

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί
• Ειδικοί εφαρμογών

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος ομιλία, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και πολύς χειρονηκτικός τρόπος εξάσκησης

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 έχει σχεδιαστεί για να διδάξει τις βασικές αρχές της Systems Modeling Γλώσσας (SysML), την εφαρμογή της μέσω του λογισμικού MagicDraw/Cameo, βασικών τεχνικών προσομοίωσης Μηχανικών Συστημάτων βάσει Μοντέλων (MBSE) και βέλτιστων πρακτικών στο [ 1]. Αυτή η εκπαίδευση έχει επίσης σχεδιαστεί για να παρέχει στους επαγγελματίες ένα υπόβαθρο πίσω από την αρχιτεκτονική προσομοίωση, μια εισαγωγή στο πρόσθετο Simulation Toolkit, την προσομοίωση πολλαπλών τύπων διαγραμμάτων και τον τρόπο σύνδεσης των προσομοιώσεων διαγραμμάτων για την αυτοματοποίηση της αρχιτεκτονικής .

Το μάθημα είναι αφιερωμένο σε όσους θα ήθελαν να γνωρίσουν ένα εναλλακτικό πρόγραμμα στο εμπορικό πακέτο MATLAB. Η τριήμερη εκπαίδευση παρέχει ολοκληρωμένες πληροφορίες σχετικά με τη μετακίνηση στο περιβάλλον και την εκτέλεση του πακέτου OCTAVE για ανάλυση δεδομένων και μηχανικούς υπολογισμούς. Οι αποδέκτες της εκπαίδευσης είναι αρχάριοι αλλά και όσοι γνωρίζουν το πρόγραμμα και θα ήθελαν να συστηματοποιήσουν τις γνώσεις τους και να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους. Η γνώση άλλων γλωσσών προγραμματισμού δεν απαιτείται, αλλά θα διευκολύνει σημαντικά την απόκτηση γνώσεων από τους μαθητές. Το μάθημα θα σας δείξει πώς να χρησιμοποιήσετε το πρόγραμμα σε πολλά πρακτικά παραδείγματα.

O Simulink είναι ένα γραφικό περιβάλλον προγραμματισμού για τη μοντελοποίηση, προσομοίωση και ανάλυση δυναμικών συστημάτων πολλαπλών εδαφών.

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