Basic MATLAB Programming Eğitimi

Bu dört günlük kurs, Matlab kullanarak görüntü işleme temellerini sunar. Görüntüleri değiştirmeyi ve geliştirmeyi, hatta görüntülerden desenleri çıkarmayı öğreneceksiniz. Ayrıca 2 boyutlu filtreler oluşturmayı ve bunları görüntülere uygulamayı öğreneceksiniz.

Örnekler ve alıştırmalar, analiz süreci boyunca uygun Matlab ve Image Processing Toolbox işlevselliğinin kullanımını göstermektedir.

Bu üç günlük kurs, MATLAB teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayanlar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Daha önce programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Kurs boyunca veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları incelenmektedir. Konular şunları içerir:

•     MATLAB kullanıcı arayüzü ile çalışma
•     Komutları girme ve değişkenler oluşturma
•     Vektörleri ve matrisleri analiz etme
•     Vektör ve matris verilerini görselleştirme
•     Veri dosyaları ile çalışma
•     Veri türleri ile çalışma
•     Komutları betiklerle otomatikleştirme
•     Mantık ve akış kontrolü ile programlar yazma
•     Fonksiyonlar yazma

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, görüntü tanıma için evrişimli bir sinir ağı tasarlamak, oluşturmak ve görselleştirmek için Matlab'ı nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenme modeli oluşturmak
• Veri etiketlemeyi otomatikleştirmek
• Caffe ve TensorFlow-Keras kaynaklarından gelen modellerle çalışmak
• Birden fazla GPU, bulut veya kümeler kullanarak verileri eğitmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitim programının ilk bölümünde, MATLAB'ın hem bir dil hem de bir platform olarak temel ilkelerini ve işlevlerini ele alıyoruz. Bu tartışmaya MATLAB sözdizimi, diziler ve matrisler, veri görselleştirme, betik geliştirme ve nesne yönelimli ilkeler de dahil edilmiştir.

İkinci bölümde, MATLAB'ın veri madenciliği, makine öğrenimi ve öngörülü analiz için nasıl kullanılacağını gösteriyoruz. Katılımcılara MATLAB'ın yaklaşımının ve gücünün net ve pratik bir perspektifini sunmak için, MATLAB kullanımını elektronik tablolar, C, C++ ve Visual Basic gibi diğer araçlarla karşılaştırıyoruz.

Eğitimin üçüncü bölümünde, katılımcılar veri işleme ve rapor oluşturmayı otomatikleştirerek çalışmalarını nasıl kolaylaştıracaklarını öğrenirler.

Kurs boyunca, katılımcılar öğrendikleri fikirleri bir laboratuvar ortamında uygulamalı egzersizlerle pekiştireceklerdir. Eğitimin sonunda, katılımcılar MATLAB'ın yeteneklerine dair kapsamlı bir anlayışa sahip olacak ve gerçek dünya veri bilimi problemlerini çözmek ve otomasyon yoluyla çalışmalarını kolaylaştırmak için bunu kullanabileceklerdir.

İlerlemenizi ölçmek için kurs boyunca değerlendirmeler yapılacaktır.

Kurs Formatı

• Kurs, teorik ve pratik egzersizler, vaka tartışmaları, örnek kod incelemesi ve uygulamalı uygulamaları içerir.

Not

• Uygulama oturumları, önceden düzenlenmiş örnek veri rapor şablonlarına dayanacaktır. Özel gereksinimleriniz varsa, lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Matlab kullanarak dinamik problemler için sayısal simülasyonu öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki geliştiriciler veya mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dinamik analizin temellerini anlayabilecektir.
• Matlab'i analitik ve sayısal çözümler için kullanabilecektir.
• Farklı yaklaşımlar kullanarak hareket denklemlerini türetebilecektir.

MATLAB, hesaplama, görselleştirme ve programlamayı kullanımı kolay bir ortamda birleştirir. Finansal Araç Kutusu'nu sunar; bu kutu, finansal verilerin matematiksel ve istatistiksel analizini gerçekleştirmek ve sonuçları sunuma uygun grafiklerle görüntülemek için gereken özellikleri içerir.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitim, MATLAB'u finansa tanıtıyor. Uygulamalı egzersizler ve bol laboratuvar pratiği aracılığıyla veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlamaya dalıyoruz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, MATLAB'un Finansal Araç Kutusu'nda bulunan güçlü özellikler hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olacak ve bunları gerçek dünya problemlerini çözmek için hemen uygulamak için gerekli pratiği kazanacaklardır.

Hedef Kitle

• MATLAB ile daha önce deneyimi olan finans profesyonelleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı pratik

Bu kurs, MATLAB teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sağlar + MATLAB'yı finansal uygulamalarda kullanmaya yönelik bir tanıtım sunar. Kurs, yeni başlayanlar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Önceden programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerekmez. Veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları kurs boyunca keşfedilir. Konular şunları içerir:

• MATLAB kullanıcı arayüzü ile çalışma
• Komut girme ve değişkenler oluşturma
• Vektörleri ve matrisleri analiz etme
• Vektör ve matris verilerini görselleştirme
• Veri dosyalarıyla çalışma
• Veri türleriyle çalışma
• Komutları betiklerle otomatikleştirme
• Mantık ve akış kontrolü ile programlar yazma
• Fonksiyonlar yazma
• Nicel analiz için Financial Toolbox kullanma

MATLAB, MathWorks tarafından geliştirilen sayısal hesaplama ortamı ve programlama dilidir.

Tahmini analiz, gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için veri analizinin kullanılması sürecidir. Bu süreç, gelecekteki olayları tahmin etmek için öngörüsel bir model oluşturmak amacıyla veri, veri madenciliği, istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Matlab'ı kullanarak öngörüsel modeller oluşturmayı ve gelecekteki olayları tahmin etmek için bunları büyük örneklem veri kümelerine nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tarihsel ve işlem verilerindeki kalıpları analiz etmek için öngörüsel modeller oluşturmak
• Riskleri ve fırsatları belirlemek için öngörüsel modelleme kullanmak
• Önemli eğilimleri yakalayan matematiksel modeller oluşturmak
• Cihazlardan ve iş sistemlerinden gelen verileri kullanarak israfı azaltmak, zamandan tasarruf etmek veya maliyetleri düşürmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu iki günlük kurs, MATLAB® teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayan kullanıcılar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Önceden programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları kurs boyunca keşfedilir.

Bu kurs, Systems Modeling Dilinin (SysML) temellerini, MagicDraw/Cameo yazılımı aracılığıyla uygulanmasını, temel Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MBSE) simülasyon tekniklerini ve MBSE alanındaki en iyi uygulamaları öğretmek üzere tasarlanmıştır. Bu eğitim aynı zamanda profesyonellere mimari simülasyonun arkasındaki bilgileri, Simülasyon Araç Seti eklentisine bir giriş, çeşitli diyagram türlerinin simülasyonunu ve mimariyi otomatikleştirmek için diyagram simülasyonlarını nasıl birbirine bağlayacaklarını sunmayı amaçlamaktadır.

Bu kurs, ticari MATLAB paketine alternatif bir program öğrenmek isteyenlere yöneliktir. Üç günlük eğitim, ortamda gezinme ve veri analizi ve mühendislik hesaplamaları için OCTAVE paketini kullanma konusunda kapsamlı bilgi sağlar. Eğitim alanlar hem yeni başlayanlar hem de programı bilen ve bilgilerini sistematikleştirmek ve becerilerini geliştirmek isteyenlerdir. Diğer programlama dillerine aşinalık gerekli değildir, ancak öğrenenlerin bilgi edinmesini büyük ölçüde kolaylaştıracaktır. Kurs, programın birçok pratik örnekte nasıl kullanılacağını gösterecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure a Python development environment.
• Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
• Use Python to obtain insights from various datasets. 
• Convert existing Matlab applications to Python. 
• Integrate Matlab and Python applications.

Simulink, çok alanlı dinamik sistemleri modellemek, simüle etmek ve analiz etmek için grafiksel bir programlama ortamıdır.

Bu kurs, iletişim alanında güçlü bir simülasyon aracı olan MATLAB hakkında kapsamlı bir materyal içermektedir. Bu kursun amacı, MATLAB'ü yalnızca genel bir programlama dili olarak değil, aynı zamanda son derece güçlü MATLAB yeteneklerini bir simülasyon aracı olarak tanıtmak ve vurgulamaktır. Kursta materyali örneklemek için verilen örnekler, yalnızca MATLAB komutlarının doğrudan kullanımı değil, genellikle gerçek dünya problemlerini temsil etmektedir.