Cursos de Introducción al Procesamiento de Imágenes Mediante Matlab

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

• cómo usar matlab como caluclator y trazar curvas básicas
• cómo crear sus propias funciones y scripts personalizados
   

MATLAB es un entorno de computación numérica y un lenguaje de programación desarrollado por MathWorks.
 

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 esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Construya un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar el etiquetado de datos
• Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

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

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos 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 capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar 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 un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas 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 previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores o ingenieros de nivel principiante que deseen aprender a usar la simulación numérica para problemas dinámicos usando Matlab.

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

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

MATLAB integra computación, visualización y programación en un entorno fácil de usar. Ofrece Financial Toolbox, que incluye las funciones necesarias para realizar análisis matemáticos y estadísticos de datos financieros, y luego muestra los resultados con gráficos de calidad de presentación.

Esta capacitación guiada 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 prácticas abundantes en el laboratorio.

Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán a fondo las poderosas características incluidas en la Caja de Herramientas Financieras de MATLAB y habrán adquirido la práctica necesaria para aplicarlas inmediatamente para resolver problemas del mundo real.

Audiencia

      Profesionales financieros con experiencia previa con MATLAB

Formato del curso

     Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa

Este curso proporciona una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación o conocimiento de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen:

• Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB
• Ingresando comandos y creando variables
• Analizando vectores y matrices
• Visualización de datos vectoriales y matriciales
• Trabajando con archivos de datos
• Trabajando con tipos de datos
• Automatización de comandos con scripts
• Escritura de programas con lógica y control de flujo
• Funciones de escritura
• Uso de Financial Toolbox para el análisis cuantitativo

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.

El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
• Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
• Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

El análisis prescriptivo es una rama del análisis empresarial, junto con análisis descriptivos y predictivos. Utiliza modelos predictivos para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos, confiando en la optimización y las técnicas basadas en reglas como base para la toma de decisiones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para llevar a cabo análisis prescriptivos en un conjunto de datos de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y los marcos utilizados en el análisis prescriptivo
• Use MATLAB y sus cajas de herramientas para adquirir, limpiar y explorar datos
• Utilice técnicas basadas en reglas que incluyan motores de inferencia, cuadros de mando y árboles de decisión para tomar decisiones basadas en diferentes escenarios empresariales
• Utilice la simulación de Monte Carlo para analizar las incertidumbres y garantizar la toma de decisiones sensatas
• Desplegar modelos predictivos y prescriptivos para sistemas empresariales

Audiencia

• Analistas comerciales
• Planificadores de operaciones
• Gerentes funcionales
• Miembros del equipo de BI (Business Intelligence)

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Este curso de dos días ofrece una introducción completa al entorno de computación técnica de MATLAB®. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume ninguna experiencia previa de programación o conocimiento de MATLAB. Temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure un entorno de desarrollo Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilice Python para obtener información de varios conjuntos de datos. 
• Convierta las aplicaciones existentes de Matlab a Python. 
• Integre aplicaciones de Matlab y Python.

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