MATLABと機械学習入門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。

This three-day course provides a comprehensive introduction to the MATLAB technical computing environment. The course is intended for beginning users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course. Topics include:

• Working with the MATLAB user interface
• Entering commands and creating variables
• Analyzing vectors and matrices
• Visualizing vector and matrix data
• Working with data files
• Working with data types
• Automating commands with scripts
• Writing programs with logic and flow control
• Writing functions

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

In the first part of this training, we cover the fundamentals of MATLAB and its function as both a language and a platform.  Included in this discussion is an introduction to MATLAB syntax, arrays and matrices, data visualization, script development, and object-oriented principles.

In the second part, we demonstrate how to use MATLAB for data mining, machine learning and predictive analytics. To provide participants with a clear and practical perspective of MATLAB's approach and power, we draw comparisons between using MATLAB and using other tools such as spreadsheets, C, C++, and Visual Basic.

In the third part of the training, participants learn how to streamline their work by automating their data processing and report generation.

Throughout the course, participants will put into practice the ideas learned through hands-on exercises in a lab environment. By the end of the training, participants will have a thorough grasp of MATLAB's capabilities and will be able to employ it for solving real-world data science problems as well as for streamlining their work through automation.

Assessments will be conducted throughout the course to gauge progress.

Format of the Course

• Course includes theoretical and practical exercises, including case discussions, sample code inspection, and hands-on implementation.

Note

• Practice sessions will be based on pre-arranged sample data report templates. If you have specific requirements, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at beginner-level developers or engineers who wish to learn how to use numerical simulation for dynamic problems using Matlab.

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

• Understand the fundamentals of dynamic analysis.
• Use Matlab to perform analytical and numerical solutions.
• Derive motion equations using different approaches.

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

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

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

• Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
• Use predictive modeling to identify risks and opportunities
• Build mathematical models that capture important trends
• Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

• Developers
• Engineers
• Domain experts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

This two-day course provides a comprehensive introduction to the MATLAB® technical computing environment. The course is intended for beginner users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course.

Course is dedicated for those who would like to know an alternative program to the commercial MATLAB package. The three-day training provides comprehensive information on moving around the environment and performing the OCTAVE package for data analysis and engineering calculations. The training recipients are beginners but also those who know the program and would like to systematize their knowledge and improve their skills. Knowledge of other programming languages is not required, but it will greatly facilitate the learners' acquisition of knowledge. The course will show you how to use the program in many practical examples.

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。

このコースは、MATLABを強力な通信シミュレーションツールとして使用するための包括的な教材を提供しています。本コースの目的は、MATLABを一般的なプログラミング言語としてだけでなく、その非常に強力なシミュレーション機能に焦点を当てて紹介することです。本コースで示される例は、単にMATLABコマンドを直接使用するものではなく、しばしば実際の問題を表しています。

目的: このトレーニングは、MBD（モデルベース開発）技術を使用しているソフトウェアエンジニア向けです。トレーニングでは、自動車システムのモデリング技術、自動車規格、自動コード生成、およびモデルテストハarnessの構築と検証についてカバーします。対象: 自動車サプライヤー向けのソフトウェア開発者