이미지 처리 기초 Matlab을 사용한 교육 과정

3일 동안 MATLAB의 주요 화면과 창을 안내하는 과정입니다. 다음을 포함합니다...

• 계산기로서의 MATLAB 사용법과 기본 곡선 플롯팅
• 사용자 맞춤형 함수와 스크립트 생성 방법

이 3일 과정은 MATLAB 기술 계산 환경에 대한 종합적인 소개를 제공합니다. 이 과정은 초보자와 복습을 원하는 사람들에게 적합합니다. 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB 지식은 가정하지 않습니다. 데이터 분석, 시각화, 모델링, 프로그래밍 등의 주제를 과정을 통해 탐구합니다. 다음을 포함합니다:

•     MATLAB 사용자 인터페이스 작업
•     명령어 입력 및 변수 생성
•     벡터 및 행렬 분석
•     벡터 및 행렬 데이터 시각화
•     데이터 파일 작업
•     데이터 유형 작업
•     스크립트로 명령어 자동화
•     논리와 흐름 제어로 프로그램 작성
•     함수 작성

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Matlab을 사용하여 이미지 인식을 위한 컨볼루션 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 딥러닝 모델을 구축합니다.
• 데이터 레이블링을 자동화합니다.
• Caffe와 TensorFlow-Keras의 모델을 사용합니다.
• 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 학습시킵니다.

대상자

• 개발자
• 엔지니어
• 분야 전문가

강좌 형식

• 강의, 토론, 연습 및 적극적인 실습

이 교육의 첫 번째 부분에서는 MATLAB의 기본 사항과 언어 및 플랫폼으로서의 기능을 다룹니다. 이 토론에는 MATLAB 구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발 및 객체 지향 원칙에 대한 소개가 포함되어 있습니다.

두 번째 부분에서는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 분석에 MATLAB을 사용하는 방법을 보여줍니다. 참가자들에게 MATLAB의 접근 방식과 성능에 대한 명확하고 실용적인 관점을 제공하기 위해 MATLAB을 사용하는 것과 스프레드시트, C, C++ 및 Visual Basic과 같은 다른 도구를 사용하는 것을 비교합니다.

교육의 세 번째 부분에서 참가자는 데이터 처리 및 보고서 생성을 자동화하여 작업을 간소화하는 방법을 배웁니다.

과정 전반에 걸쳐 참가자들은 실습을 통해 배운 아이디어를 실험실 환경에서 실습하게 됩니다. 교육이 끝나면 참가자는 MATLAB의 기능을 철저하게 파악하고 이를 실제 데이터 과학 문제를 해결하고 자동화를 통해 작업을 간소화하는 데 사용할 수 있습니다.

진행 상황을 측정하기 위해 과정 전반에 걸쳐 평가가 실시됩니다.

코스의 형식

• 이 과정에는 사례 토론, 샘플 코드 검사 및 실습 구현을 포함한 이론 및 실습이 포함됩니다.

메모

• 연습 세션은 미리 준비된 샘플 데이터 보고서 템플릿을 기반으로 진행됩니다. 특정 요구 사항이 있는 경우 당사에 문의하여 준비하십시오.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Matlab을 사용하여 동적 문제에 대한 수치 시뮬레이션을 사용하는 방법을 배우려는 초급 개발자 또는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 동적 해석의 기본을 이해합니다.
• Matlab을 사용하여 분석 및 수치 솔루션을 수행합니다.
• 다양한 접근법을 사용하여 운동 방정식을 도출합니다.

MATLAB은 계산, 시각화 및 프로그래밍을 쉽게 사용할 수 있는 환경에서 통합합니다. 이는 금융 데이터의 수학적 및 통계적 분석을 수행하고, 결과물을 고품질 그래픽으로 표시할 수 있는 기능을 포함하는 Financial Toolbox를 제공합니다.

이 강사는 MATLAB을 금융에 적용하는 방법을 소개합니다. 실습 연습과 실습 시간 동안 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍에 대해 깊이 있게 다룹니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 MATLAB의 Financial Toolbox에 포함된 강력한 기능을 완전히 이해하고 이를 즉시 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 실습 경험을 쌓을 것입니다.

대상

• 이전에 MATLAB 경험이 있는 금융 전문가

강의 형식

• 강의, 토론 및 많은 실습 연습

이 코스는 MATLAB 기술 계산 환경을 포괄적으로 소개하고 MATLAB을 금융 응용 프로그램에 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 코스는 초보 사용자 및 복습을 원하는 사람들에게 적합하며, 프로그램 작성 경험이나 MATLAB 지식이 필요하지 않습니다. 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍에 대한 테마를 강의 전체에 걸쳐 탐구합니다. 주요 주제에는 다음이 포함됩니다:

• MATLAB 사용자 인터페이스 사용
• 명령 입력 및 변수 생성
• 벡터와 행렬 분석
• 벡터와 행렬 데이터 시각화
• 데이터 파일 사용
• 데이터 유형 사용
• 스크립트를 사용하여 명령 자동화
• 논리와 흐름 제어를 사용하여 프로그램 작성
• 함수 작성
• Financial Toolbox를 사용하여 정량적 분석

MATLAB은 MathWorks에서 개발한 수치 컴퓨팅 환경 및 프로그래밍 언어입니다.

예측 분석은 데이터 분석을 사용하여 미래에 대한 예측을 하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 데이터와 데이터 마이닝, 통계 및 머신 러닝 기술을 사용하여 미래 이벤트를 예측하기 위한 예측 모델을 만듭니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 예측 모델을 구축하고 이를 대규모 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과거 및 거래 데이터의 패턴을 분석하기 위한 예측 모델 생성
• 예측 모델링을 사용하여 위험과 기회를 식별합니다.
• 중요한 추세를 포착하는 수학적 모델을 구축합니다.
• 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 활용하여 낭비를 줄이고 시간을 절약하며 비용을 절감하세요.

청중

• 개발자
• 엔지니어
• 도메인 전문가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

이 두 일 동안의 코스는 MATLAB® 기술 계산 환경에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 이 코스는 초보자 사용자와 복습을 원하는 사람들을 대상으로 합니다. 프로그램 작성 경험이나 MATLAB에 대한 지식이 전제되지 않습니다. 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그램 작성 테마가 코스 전체에서 탐구됩니다.

이 과정은 상업용 MATLAB 패키지에 대한 대체 프로그램을 알고 싶은 사람들을 위한 것입니다. 3일간의 교육에서는 환경 이동과 데이터 분석 및 엔지니어링 계산을 위한 OCTAVE 패키지 수행에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다. 교육 대상자는 초보자뿐만 아니라 프로그램을 알고 지식을 체계화하고 기술을 향상시키고 싶은 사람들입니다. 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필수는 아니지만 학습자의 지식 습득을 크게 촉진할 것입니다. 이 과정에서는 다양한 실제 사례를 통해 프로그램을 사용하는 방법을 보여줍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석 및 시각화를 위해 탐색하거나 Python으로 전환하려는 Matlab 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Install and configure a Python 개발 환경.
• Matlab과 Python 구문의 차이점과 유사점을 이해합니다.
• Python를 사용하여 다양한 데이터 세트에서 인사이트를 얻습니다. 
• 기존 Matlab 애플리케이션을 Python로 변환합니다. 
• Matlab 및 Python 애플리케이션을 통합합니다.

Simulink는 다중 도메인 동적 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경입니다.

이 과정에는 통신을 위한 강력한 시뮬레이션 도구인 MATLAB에 대한 포괄적인 자료가 포함되어 있습니다. 이 과정의 목적은 MATLAB을 일반적인 프로그래밍 언어로 소개하는 것이 아니라 시뮬레이션 도구로서 매우 강력한 MATLAB 기능의 역할을 강조하는 것입니다. 과정 자료를 설명하기 위해 제공된 예는 단순히 MATLAB 명령을 직접 사용하는 것이 아니라 실제 문제를 나타내는 경우가 많습니다.

목표: 이 교육은 MBD 기술을 사용하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 하며, 자동차 시스템을 위한 모델링 기법, 자동차 표준, 자동 코드 생성 및 모델 테스트 하네스 구축 및 검증에 대해 다룹니다. 대상: 자동차 공급업체의 소프트웨어 개발자