Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB

Un curso de 3 días que te guía a través de las pantallas y ventanas principales de MATLAB, incluyendo ...

• cómo usar MATLAB como una calculadora y trazar curvas básicas
• cómo crear tus propias funciones y scripts personalizados

Este curso de cuatro días proporciona los fundamentos del procesamiento de imágenes utilizando Matlab. Practicarás cómo cambiar y mejorar imágenes e incluso extraer patrones de las imágenes. También aprenderá a crear filtros 2D y aplicarlos en las imágenes.

Ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad adecuada de Matlab y Image Processing Toolbox a lo largo del proceso de análisis.

Este curso de tres días proporciona una integración exhaustiva para el MATLAB técnico de la técnica de comparación. El curso está diseñado para los usuarios finales y aquellos que buscan la revisión. En el prior de programación de la experiencia o el conocimiento de MATLAB es. Los temas de análisis de fecha, visualización, modelado y programación se exploran en todo el curso. Los temas incluyen:

• Working with the MATLAB interfaz de usuario
• Introducir comandos y crear variables
• Analice vectores y matrices
• Visualización vectorial y matriz data
• Trabajar con archivos de fecha
• Working with data types
• Automatización de comandos con secuencias de comandos
• Los programas de escritura con el control de flujo y de flujo
• Funciones de escritura

En este curso dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústeres

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en dominio

Formato del curso

• Parte exposición, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma.  En esta discusión se incluye una introducción a MATLAB la sintaxis, matrices y matrices, la visualización de datos, el desarrollo de scripts y los principios orientados a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, establecemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la formación, los participantes aprenden a agilizar su trabajo automatizando el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán una comprensión profunda de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlas para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Se llevarán a cabo evaluaciones a lo largo del curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, que incluyen discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.

Nota

• Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra preestablecidas. Si tiene requisitos específicos, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en España está destinada a desarrolladores o ingenieros de nivel básico que deseen aprender a usar la simulación numérica para problemas dinámicos utilizando Matlab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Entender los fundamentos del análisis dinámico.
• Utilizar Matlab para realizar soluciones analíticas y numéricas.
• Derivar ecuaciones de movimiento utilizando diferentes enfoques.

MATLAB integra cálculo, visualización y programación en un entorno fácil de usar. Ofrece la Caja de Herramientas Financiera (Financial Toolbox), que incluye las características necesarias para realizar análisis matemático y estadístico de datos financieros, y luego mostrar los resultados con gráficos de calidad profesional.

Este entrenamiento dirigido por un instructor proporciona una introducción a MATLAB para finanzas. Nos sumergimos en el análisis de datos, visualización, modelado y programación a través de ejercicios prácticos y abundante práctica en laboratorio.

Al final de este entrenamiento, los participantes tendrán un conocimiento exhaustivo de las potentes características incluidas en la Caja de Herramientas Financiera de MATLAB y habrán obtenido la práctica necesaria para aplicarlas inmediatamente para resolver problemas del mundo real.

Audiencia

• Profesionales financieros con experiencia previa en MATLAB

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, mucho práctica hands-on

Este curso proporciona una introducción completa al entorno de cómputo técnico MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está destinado a usuarios principiantes y aquellos que buscan repasar los conceptos. No se presupone experiencia previa en programación ni conocimientos de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen:

• Trabajar con la interfaz de usuario de MATLAB
• Ingresar comandos y crear variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos de vectores y matrices
• Trabajar con archivos de datos
• Trabajar con tipos de datos
• Automatizar comandos con scripts
• Escribir programas con lógica y control de flujo
• Escribir funciones
• Usar la Financial Toolbox para análisis cuantitativo

Programación Orientada a Objetos Programming con MATLAB para Geofísica es la aplicación de las características OOP de MATLAB para crear código estructurado, reutilizable y mantenible en el análisis y modelado de datos geofísicos.

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a usuarios principiantes de MATLAB en geofísica que desean aprender cómo diseñar e implementar soluciones orientadas a objetos para aplicaciones geofísicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la programación orientada a objetos en MATLAB.
• Crear y trabajar con clases, propiedades y métodos para el manejo de datos geofísicos.
• Aplique técnicas OOP para estructurar flujos de trabajo de modelado y análisis geofísico.
• Mejorar la reutilización del código, escalabilidad y claridad en proyectos de geo-ciencias.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctico en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

La analítica predictiva es el proceso de usar la analítica de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con minería de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para predecir eventos futuros.

En este entrenamiento guiado por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a conjuntos de datos grandes para predecir eventos futuros basados en los datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Usar la modelización predictiva para identificar riesgos y oportunidades
• Construir modelos matemáticos que capten tendencias importantes
• Utilizar datos de dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o recortar costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Especialistas en dominio

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Este curso de dos días proporciona una introducción completa al entorno informático técnico MATLAB. ® El curso está destinado a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación ni conocimientos de MATLAB. A lo largo del curso se exploran temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación.

El curso está diseñado para enseñar los fundamentos del Lenguaje de Modelización de Sistemas (SysML), su aplicación a través del software MagicDraw/Cameo, técnicas básicas de simulación en MBSE y mejores prácticas en MBSE. Este entrenamiento también está diseñado para proporcionar a los profesionales un conocimiento sobre la simulación arquitectónica, una introducción al plugin Simulation Toolkit, la simulación de múltiples tipos de diagramas y cómo vincular las simulaciones de diagramas para automatizar la arquitectura.​

El curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y los cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la formación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar sus conocimientos y mejorar sus habilidades. No se requiere el conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimientos por parte de los alumnos. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de Matlab que desean explorar o hacer la transición a Python para el análisis y la visualización de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilizar Python para obtener información valiosa a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones Matlab existentes a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab y Python.

Simulink es un entorno de programación gráfica para modelar, simular y analizar sistemas dinámicos multidominio.