Cursuri de pregatire Programare de Bază în MATLAB

Acest curs de patru zile oferă bazele procesării imaginilor folosind Matlab. Veți exersa cum să modificați și să îmbunătățiți imagini și chiar să extrageți modele din imagini. De asemenea, veți învăța cum să construiți filtre 2D și să le aplicați pe imagini.

Exemplele și exercițiile demonstrează utilizarea funcționalităților adecvate ale Matlab și ale Instrumentarului de Procesare a Imaginilor pe parcursul procesului de analiză.

Acest curs de trei zile oferă o introducere cuprinzătoare în mediul de calcul tehnic MATLAB. Cursul este destinat începătorilor și celor care doresc să își recapituleze cunoștințele. Nu este necesară experiență anterioară în programare sau cunoștințe despre MATLAB. Tematici precum analiza datelor, vizualizarea, modelarea și programarea sunt explorate pe parcursul cursului. Subiectele includ:

• Lucrul cu interfața utilizator MATLAB
• Introducerea comenzilor și crearea de variabile
• Analiza vectorilor și matricelor
• Vizualizarea datelor vectoriale și matriceale
• Lucrul cu fișiere de date
• Lucrul cu tipuri de date
• Automatizarea comenzilor cu scripturi
• Scrierea de programe cu logică și control al fluxului
• Scrierea de funcții

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a proiecta, construi și vizualiza o rețea neuronală convoluțională pentru recunoașterea imaginilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască un model de învățare profundă
• Să automatizeze etichetarea datelor
• Să lucreze cu modele din Caffe și TensorFlow-Keras
• Să antreneze date folosind mai multe GPU-uri, cloud-ul sau clustere

Public țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

În prima parte a acestui training, acoperim fundamentele MATLAB și funcția sa atât ca limbaj, cât și ca platformă. Această discuție include o introducere în sintaxa MATLAB, tablouri și matrici, vizualizarea datelor, dezvoltarea de scripturi și principiile de programare orientată pe obiecte.

În a doua parte, demonstrăm cum să folosim MATLAB pentru mineritul de date, învățarea automată și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică asupra abordării și puterii MATLAB, facem comparații între utilizarea MATLAB și a altor instrumente precum foile de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a trainingului, participanții învață cum să-și automatizeze procesarea datelor și generarea de rapoarte pentru a-și eficientiza munca.

De-a lungul cursului, participanții vor pune în practică conceptele învățate prin exerciții practice într-un mediu de laborator. La finalul trainingului, participanții vor avea o înțelegere profundă a capacităților MATLAB și vor putea să-l utilizeze pentru a rezolva probleme reale din domeniul științei datelor, precum și pentru a-și eficientiza munca prin automatizare.

Evaluări vor fi realizate pe parcursul cursului pentru a măsura progresul.

Formatul cursului

• Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspecția codului de exemplu și implementarea practică.

Notă

• Sesiunile de practică se vor baza pe modele de rapoarte de date prearanjate. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau inginerilor de nivel începător care doresc să învețe cum să utilizeze simularea numerică pentru probleme dinamice folosind Matlab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale analizei dinamice.
• Să utilizeze Matlab pentru a efectua soluții analitice și numerice.
• Să deducă ecuațiile de mișcare folosind diferite abordări.

MATLAB integrează calculul, vizualizarea și programarea într-un mediu ușor de utilizat. Oferă Financial Toolbox, care include funcționalitățile necesare pentru a efectua analize matematice și statistice ale datelor financiare, apoi afișează rezultatele cu grafică de calitate prezentabilă.

Acest training condus de un instructor oferă o introducere în MATLAB pentru finanțe. Ne vom adânci în analiza datelor, vizualizare, modelare și programare prin exerciții practice și exerciții ample în laborator.

La finalul acestui training, participanții vor avea o înțelegere profundă a funcționalităților puternice incluse în Financial Toolbox-ul MATLAB și vor fi acumulat practica necesară pentru a le aplica imediat în rezolvarea problemelor din lumea reală.

Publicul țintă

• Profesioniști din domeniul financiar cu experiență anterioară în MATLAB

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, accent pe exerciții practice

Acest curs oferă o introducere comprehensivă în mediul de calcul tehnic MATLAB, precum și o prezentare a utilizării MATLAB pentru aplicații financiare. Cursul este destinat începătorilor și celor care doresc să-și reîmprospăteze cunoștințele. Nu se presupune nicio experiență anterioară în programare sau cunoștințe despre MATLAB. Pe parcursul cursului sunt explorate teme precum analiza datelor, vizualizarea, modelarea și programarea. Subiectele abordate includ:

• Lucrul cu interfața utilizator MATLAB
• Introducerea comenzilor și crearea variabilelor
• Analiza vectorilor și matricelor
• Vizualizarea datelor vectoriale și matriciale
• Lucrul cu fișiere de date
• Lucrul cu tipuri de date
• Automatizarea comenzilor cu scripturi
• Scrierea de programe cu logică și control al fluxului
• Scrierea de funcții
• Utilizarea Toolbox-ului Financial pentru analiza cantitativă

Programarea Orientată pe Obiecte cu MATLAB pentru Geofizică reprezintă aplicarea caracteristicilor POO ale MATLAB pentru a crea cod structurat, reutilizabil și ușor de întreținut în analiza și modelarea datelor geofizice.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live (online sau la fața locului), este destinat utilizatorilor începători de MATLAB din domeniul geofizicii care doresc să învețe cum să proiecteze și să implementeze soluții orientate pe obiecte pentru aplicații geofizice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale programării orientate pe obiecte în MATLAB.
• Crea și lucra cu clase, proprietăți și metode pentru manipularea datelor geofizice.
• Aplica tehnici POO pentru structurarea fluxurilor de lucru de modelare și analiză geofizică.
• Îmbunătăți reutilizarea, scalabilitatea și claritatea codului pentru proiecte din științele Pământului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

MATLAB este un mediu de calcul numeric și limbaj de programare dezvoltat de MathWorks.

Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizei de date pentru a face previziuni despre viitor. Acest proces utilizează date împreună cu tehnici de extragere a datelor, statistică și învățare automată pentru a crea un model predictiv de prognoză a evenimentelor viitoare.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și să le aplice pe seturi mari de date eșantion pentru a prezice evenimente viitoare pe baza datelor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze modele predictive pentru a analiza modele în date istorice și tranzacționale
• Utilizeze modelarea predictivă pentru a identifica riscuri și oportunități
• Construiască modele matematice care să surprindă tendințe importante
• Utilizeze date de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Acest curs de două zile oferă o introducere cuprinzătoare în mediul de calcul tehnic MATLAB®. Cursul este destinat utilizatorilor începători și celor care doresc să își reîmprospăteze cunoștințele. Nu se presupune experiență anterioară în programare sau cunoștințe despre MATLAB. Tematici precum analiza datelor, vizualizarea, modelarea și programarea sunt explorate pe parcursul cursului.

Cursul este conceput pentru a preda elementele de bază ale limbajului de modelare a sistemelor (SysML), aplicarea sa prin software-ul MagicDraw/Cameo, tehnici de bază de simulare în Ingineria Bazată pe Modele (MBSE) și cele mai bune practici în MBSE. Această formare este, de asemenea, concepută pentru a oferi profesioniștilor o înțelegere a fundalului simulării arhitecturale, o introducere în plugin-ul Simulation Toolkit, simularea mai multor tipuri de diagrame și modul de conectare a simulărilor diagramelor pentru a automatiza arhitectura.​

Cursul este dedicat celor care doresc să cunoască un program alternativ pachetului comercial MATLAB. Training-ul de trei zile oferă informații cuprinzătoare despre navigarea în mediul de lucru și utilizarea pachetului OCTAVE pentru analiza datelor și calculele inginerești. Beneficiarii trainingului sunt începători, dar și cei care cunosc deja programul și doresc să își sistematizeze cunoștințele și să își îmbunătățească abilitățile. Cunoașterea altor limbaje de programare nu este necesară, dar va facilita foarte mult învățarea. Cursul vă va arăta cum să folosiți programul în multe exemple practice.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat utilizatorilor Matlab care doresc să exploreze și/sau să treacă la Python pentru analiza și vizualizarea datelor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura un mediu de dezvoltare Python.
• Înțelege diferențele și asemănările dintre sintaxa Matlab și Python.
• Folosi Python pentru a obține informații din diverse seturi de date.
• Converti aplicații existente Matlab în Python.
• Integra aplicații Matlab și Python.

Simulink este un mediu de programare grafică pentru modelarea, simularea și analiza sistemelor dinamice multidomeniu.