Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Ders 1: MATLAB Temel Giriş
1. MATLAB'ün kurulumu, sürüm geçmişi ve programlama ortamının basit tanıtımı
2. MATLAB temel işlemleri (matris işlemleri, mantık ve akış kontrolü, fonksiyonlar ve betik dosyaları, temel çizimler vb.)
3. Dosya içe aktarma (mat, txt, xls, csv vb. formatlar)
Ders 2: MATLAB İleri Düzey ve Geliştirme
1. MATLAB programlama alışkanlıkları ve stili
2. MATLAB hata ayıklama teknikleri
3. Vektörleştirilmiş programlama ve bellek optimizasyonu
4. Grafik nesneleri ve tanıtıcılar
Ders 3: BP Sinir Ağı
1. BP sinir ağının temel prensipleri
2. BP sinir ağının MATLAB ile uygulanması
3. Vaka çalışmaları
4. BP sinir ağı parametrelerinin optimizasyonu
Ders 4: RBF, GRNN ve PNN Sinir Ağları
1. RBF sinir ağının temel prensipleri
2. GRNN sinir ağının temel prensipleri
3. PNN sinir ağının temel prensipleri
4. Vaka çalışmaları
Ders 5: Rekabetçi Sinir Ağları ve SOM Sinir Ağları
1. Rekabetçi sinir ağının temel prensipleri
2. Öz-Organize Edici Harita (SOM) sinir ağının temel prensipleri
3. Vaka çalışmaları
Ders 6: Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine, SVM)
1. SVM sınıflandırmasının temel prensipleri
2. SVM regresyon uydurmasının temel prensipleri
3. SVM'nin yaygın eğitim algoritmaları (bloklama, SMO, artımlı öğrenme vb.)
4. Vaka çalışmaları
Ders 7: Aşırı Öğrenme Makineleri (Extreme Learning Machine, ELM)
1. ELM'nin temel prensipleri
2. ELM ve BP sinir ağları arasındaki farklar ve bağlantılar
3. Vaka çalışmaları
Ders 8: Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
1. Karar ağaçlarının temel prensipleri
2. Rastgele ormanların temel prensipleri
3. Vaka çalışmaları
Ders 9: Genetik Algoritma (Genetik Algoritma, GA)
1. Genetik algoritmanın temel prensipleri
2. Yaygın genetik algoritma araç kutularının tanıtımı
3. Vaka çalışmaları
Ders 10: Parçacık Sürü Optimizasyonu (Parçacık Sürü Optimizasyonu, PSO) Algoritması
1. Parçacık sürü optimizasyon algoritmasının temel prensipleri
2. Vaka çalışmaları
Ders 11: Karınca Kolonisi Algoritması (Karınca Kolonisi Algoritması, ACA)
1. Parçacık sürü optimizasyon algoritmasının temel prensipleri
2. Vaka çalışmaları
Ders 12: Benzetilmiş Tavlama Algoritması (Simulated Annealing, SA)
1. Benzetilmiş tavlama algoritmasının temel prensipleri
2. Vaka çalışmaları
Ders 13: Boyut İndirgeme ve Özellik Seçimi
1. Temel Bileşen Analizinin temel prensipleri
2. Kısmi En Küçük Karelerin temel prensipleri
3. Yaygın özellik seçimi yöntemleri (optimizasyon araması, Filtre ve Wrapper vb.)
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Kalkülüs
Doğrusal Cebir
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Hands on building of the code from scratch.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Eğitim - Introduction to Image Processing using Matlab
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
