MATLAB Trainingen in Utrecht

Objectgeoriënteerd programmeren met MATLAB voor geofysica is de toepassing van MATLAB’s OOP-functies om gestructureerde, herbruikbare en onderhoudsvriendelijke code te creëren voor het analyseren en modelleren van geofysische data.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op beginners in MATLAB die actief zijn in de geofysica en leren hoe ze objectgeoriënteerde oplossingen voor geofysische toepassingen kunnen ontwerpen en implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van objectgeoriënteerd programmeren in MATLAB te begrijpen.
• Klassen, eigenschappen en methoden voor het hanteren van geofysische data te creëren en gebruiken.
• OOP-technieken toe te passen om werkstromen voor geofysisch modelleren en analyseren te structureren.
• De herbruikbaarheid, schaalbaarheid en duidelijkheid van de code te versterken voor geowetenschappelijke projecten.

Cursusformat

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te regelen.

Deze instructeur-gelide, live-training in Utrecht (online of on-site) is gericht op beginnersniveau ontwikkelaars of ingenieurs die willen leren hoe ze numerieke simulatie kunnen gebruiken voor dynamische problemen met Matlab.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van dynamische analyse te begrijpen.
• Matlab te gebruiken om analytische en numerieke oplossingen uit te voeren.
• Bewegingsvergelijkingen af te leiden met verschillende benaderingen.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op Matlab-gebruikers die willen ontdekken of overstappen naar Python voor dataanalyse en visualisatie.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Een Python-ontwikkelomgeving installeren en configureren.
• De verschillen en overeenkomsten tussen Matlab- en Python-syntaxis begrijpen.
• Python gebruiken om inzichten te verkrijgen uit diverse datasets.
• Bestaande Matlab-toepassingen converteren naar Python.
• Matlab- en Python-toepassingen integreren.

Deze vierdaagse cursus biedt beeldverwerkingsstichtingen met behulp van Matlab. Je zult oefenen hoe je afbeeldingen kunt veranderen en verbeteren en zelfs patronen uit de afbeeldingen halen. Je leert ook hoe je 2D-filters bouwt en deze op de afbeeldingen toepast.

Voorbeelden en oefeningen demonstreren het gebruik van de juiste Matlab- en Image Processing Toolbox-functionaliteit tijdens het analyseproces.

Dit drie-daagse cursus biedt een grondige inleiding tot de MATLAB technische computing omgeving. De cursus is bedoeld voor beginnende gebruikers en wie herhaling nodig heeft. Er wordt geen voorkennis van programmering of MATLAB aangenomen. Thematische lijnen zoals gegevensanalyse, visualisatie, modellering en programmeren worden gedurende de hele cursus verkend. Onderwerpen omvatten:

•     Werken met de MATLAB gebruikersinterface
•     Commando's invoeren en variabelen maken
•     Vectoren en matrices analyseren
•     Vector- en matrixgegevens visualiseren
•     Werken met gegevensbestanden
•     Werken met datatypes
•     Commando's automatiseren met scripts
•     Programma's schrijven met logica en stroomcontrole
•     Functies schrijven

In deze instructeur-gestuurde, live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken om een convolutioneel neurale netwerk te ontwerpen, bouwen en visualiseren voor beeldherkenning.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een deep learning-model bouwen
• Gegevenslabeling automatiseren
• Werken met modellen uit Caffe en TensorFlow-Keras
• Gegevens trainen met behulp van meerdere GPU's, de cloud of clusters

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Ingenieurs
• Domeinexperts

Opzet van de cursus

• Gedeeltelijk college, gedeeltelijk discussie, oefeningen en uitgebreide praktische werk

MATLAB integreert berekening, visualisatie en programmering in een gebruiksvriendelijke omgeving. Het biedt de Financial Toolbox, die de functies bevat die nodig zijn om wiskundige en statistische analyses uit te voeren van financiële gegevens, waarna de resultaten worden weergegeven met presentatiekwaliteit grafieken.

Dit trainergerichte training biedt een inleiding tot MATLAB voor financiën. We duiken dieper in data-analyse, visualisatie, modellering en programmering door middel van praktijkopdrachten en veel laboratoriumoefeningen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers een grondig begrip hebben van de krachtige functies die zijn opgenomen in MATLAB's Financial Toolbox en zal ze voldoende oefening hebben gehad om deze direct toe te passen bij het oplossen van echte wereldproblemen.

Doelgroep

• Financiële professionals met eerdere ervaring met MATLAB

Cursusopzet

• Theoretisch deel, discussie, veel praktijk

Deze tweedaagse cursus biedt een uitgebreide introductie tot de MATLAB®-omgeving voor technische berekeningen. De cursus is bedoeld voor beginners en diegenen die een herhaling willen. Er wordt geen voorafgaande programmeervaring of kennis van MATLAB verondersteld. Onderwerpen als data-analyse, visualisatie, modelleren en programmeren worden doorheen de cursus verkend.

Deze cursus is ontworpen om de grondbeginselen van het Systeemmodelleringstaal (SysML) te leren, evenals zijn toepassing via de MagicDraw/Cameo software, basis MBSE-simulatietechnieken en best practices in MBSE. Deze training is ook ontworpen om professioneel een achtergrond te geven over architectuurmodellering, een introductie tot het Simulation Toolkit-plugin, de simulatie van meerdere diagramtypen, en hoe je diagramsimulaties kunt koppelen om de architectuur te automatiseren.​

Deze cursus bevat uitgebreid materiaal over MATLAB als een krachtig simulatiehulpmiddel voor communicatie. Het doel van deze cursus is om MATLAB niet alleen als algemene programmeertaal te introduceren, maar ook om de rol van de extreem krachtige MATLAB mogelijkheden als simulatietool te benadrukken. De voorbeelden die worden gegeven om het materiaal van de cursus te illustreren, zijn niet alleen een direct gebruik van MATLAB commando's, in plaats daarvan vertegenwoordigen ze vaak echte problemen.