Matlabを使用した動的解析のトレーニングコース

3日間のコースで、MATLABの主要な画面とウィンドウを通じて学びます。...

• MATLABを電卓として使用し、基本的な曲線をプロットする方法
• 独自のカスタマイズされた関数とスクリプトを作成する方法

この4日間のコースでは、Matlabを使用した基本的な画像処理について学習します。画像を変更したり強化したり、さらには画像からパターンを抽出する方法を練習します。また、2Dフィルターを作成し、それらを画像に適用する方法も学びます。

例と演習では、分析プロセス全体で適切なMatlabおよびImage Processing Toolboxの機能を使用する方法が示されます。

この3日間のコースでは、MATLAB技術計算環境について包括的な紹介を行います。本コースは初心者や復習を希望するユーザー向けです。プログラミング経験やMATLABに関する知識は前提としていません。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングのテーマが全般的に扱われます。トピックには以下のものが含まれます:

• MATLABユーザーインターフェースの操作
• コマンドの入力と変数の作成
• ベクトルと行列の分析
• ベクトルと行列データの可視化
• データファイルの操作
• データ型の操作
• スクリプトを使用したコマンドの自動化
• 論理およびフローコントロールを用いたプログラムの作成
• 関数の作成

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は画像認識のためにMatlabを使用して畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、および可視化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 深層学習モデルを構築する
• データラベリングを自動化する
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasのモデルと作業する
• 複数のGPU、クラウド、またはクラスターを使用してデータを訓練する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• 領域の専門家

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習が組み合わさっています

このトレーニングの前半では、MATLABの基礎とその言語としての機能やプラットフォームとしての役割をカバーします。この議論には、MATLABの文法、配列と行列、データ可視化、スクリプト開発、およびオブジェクト指向の原則への導入が含まれています。

後半では、MATLABを使用してデータマイニング、機械学習、予測分析を行う方法をデモンストレーションします。参加者がMATLABのアプローチと能力について明確で実践的な視点を持つことができるようにするために、スプレッドシートやC、C++、Visual Basicなどの他のツールとの比較を行います。

最後の部分では、データ処理とレポート生成を自動化して作業を効率化する方法について学びます。

コース全体を通じて、参加者はラボ環境で手を動かす演習を通じて学んだアイデアを実践します。トレーニング終了時には、参加者はMATLABの能力に精通しており、現実世界のデータサイエンス問題の解決や作業の自動化を通じて活用できるようになります。

コース中には進行度を測定するために評価が行われます。

コースの形式

• 理論と実践の演習を含み、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、および手を動かす実装を行います。

注意

• 練習セッションは事前に用意されたサンプルデータレポートテンプレートに基づいて行われます。特定の要件がある場合は、ご連絡ください。

MATLABは計算、可視化、プログラミングを簡単に使用できる環境で統合しています。Financial Toolboxを提供しており、これには金融データの数学的および統計的な分析を行うための機能が含まれています。その後、結果をプレゼンテーション品質のグラフィックスで表示します。

このインストラクター主導のトレーニングでは、金融向けMATLABの入門を行います。実習と豊富なラボ練習を通じてデータ分析、可視化、モデリング、プログラミングに没頭します。

このトレーニングが終了する頃には、参加者はMATLABのFinancial Toolboxで提供される強力な機能を完全に理解し、即座に実際の問題解決に適用できるようになるでしょう。

対象者

• MATLABを使用した経験のある金融専門家

コース形式

• 講義とディスカッションの一部、実習重視

このコースは、MATLAB技術計算環境と、金融分野でのMATLAB使用の包括的な入門を提供します。初心者向けに設計されており、復習も可能になっています。プログラミング経験やMATLABに関する知識は不要です。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングのテーマが全般的に探求されます。トピックには以下のものが含まれます：

• MATLABユーザーインターフェースの操作
• コマンドの入力と変数の作成
• ベクトルと行列の分析
• ベクトルと行列データの可視化
• データファイルの操作
• データ型の操作
• スクリプトを使用したコマンドの自動化
• 論理およびフローコントロールを使用したプログラムの作成
• 関数の作成
• Financial Toolboxを使用した定量的分析

地物理学のための MATLAB によるオブジェクト指向プログラミングは、MATLAB の OOP 機能を応用して、地物理データ分析やモデリングに使用する構造化され、再利用可能で保守性の高いコードを作成することです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、地物理学分野での初級 MATLAB ユーザーを対象としており、地物理応用のためにオブジェクト指向ソリューションを設計および実装する方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• MATLAB でのオブジェクト指向プログラミングの基本を理解します。
• 地物理データ処理用にクラス、プロパティ、およびメソッドを作成し、操作します。
• オブジェクト指向の手法を応用して、地物理モデリングと分析ワークフローを構造化します。
• 地球科学プロジェクトでのコードの再利用性、スケーラビリティ、および明瞭性を向上させます。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

MATLABはMathWorksが開発した数値計算環境およびプログラミング言語です。

予測分析は、データ解析を用いて未来について予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データとデータマイニング、統計、機械学習技術を組み合わせて、将来の出来事を予測するためのモデルを作成します。

本講座では、インストラクターが指導しながら、参加者はMatlabを使用して予測モデルを作成し、大規模なサンプルデータセットに適用して未来の出来事を予測する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 履歴データと取引データからパターンを分析し、予測モデルを作成する
• 予測モデリングを使用してリスクと機会を特定する
• 重要なトレンドを捉える数学的なモデルを構築する
• デバイスや業務システムからデータを使用して、無駄を削減し、時間を節約したり、コストを削減する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオンセッションを組み合わせた形式

この2日間のコースは、MATLAB® 技術計算環境の包括的な入門を提供します。このコースは、初心者ユーザーと見直しを希望する方を対象としています。事前のプログラミング経験やMATLABに関する知識は必要ありません。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングというテーマが、コース全体を通して扱われます。

このコースは、システムモデリング言語 (SysML) の基礎、MagicDraw/Cameo ソフトウェアを用いた SysML の応用、基本的な MBSE シミュレーション手法、および MBSE のベストプラクティスを教えることを目的としています。また、この訓練は、プロフェッショナルに建築シミュレーションの背景、Simulation Toolkit プラグインへの紹介、複数のダイアグラムタイプのシミュレーション、そしてアーキテクチャ自動化のためにダイアグラムシミュレーションを結びつける方法についても提供します。​

このコースは、商業用 MATLAB パッケージの代替プログラムを知りたい方のために設けられています。3日間のトレーニングでは、環境での移動方法やデータ分析と工学計算を行うための OCTAVE パッケージに関する包括的な情報を提供します。対象者は初心者だけでなく、既にプログラムを知っているが知識を体系化し、スキルを向上させたい方でも適しています。他のプログラミング言語の知識は必須ではありませんが、それがあると学習者の知識獲得が大いに助けられます。このコースでは、多くの実践的な例を通じてプログラムの使用方法を示します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データ分析や可視化のために Python に移行したい Matlab ユーザーを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to:

• Python 開発環境のインストールと設定を行います。
• Matlab と Python の文法の違いと類似性を理解します。
• さまざまなデータセットから洞察を得るために Python を使用します。
• 既存の Matlab アプリケーションを Python に変換します。
• Matlab と Python のアプリケーションを統合します。

Simulinkは、マルチドメインの動的システムをモデリング、シミュレーション、および分析するためのグラフィカルなプログラミング環境です。