Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Bài 1: MATLAB Cơ bản nhập môn
1. Giới thiệu đơn giản về cài đặt, lịch sử phiên bản và môi trường lập trình của MATLAB
2. Các thao tác cơ bản với MATLAB (bao gồm thao tác ma trận, logic và điều khiển luồng, hàm và tệp script, vẽ đồ thị cơ bản, v.v.)
3. Nhập tệp (định dạng mat, txt, xls, csv, v.v.)
Bài 2: MATLAB Nâng cao và cải thiện
1. Thói quen và phong cách lập trình MATLAB
2. Kỹ thuật gỡ lỗi MATLAB
3. Lập trình vector hóa và tối ưu hóa bộ nhớ
4. Đối tượng và handle đồ họa
Bài 3: Mạng nơ-ron truyền ngược (BP)
1. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron truyền ngược (BP)
2. Triển khai mạng nơ-ron truyền ngược (BP) với MATLAB
3. Thực hành với ví dụ
4. Tối ưu hóa các tham số của mạng nơ-ron truyền ngược (BP)
Bài 4: Mạng nơ-ron cơ sở hàm radial (RBF), mạng nơ-ron đồ thị gần nhất (GRNN) và mạng nơ-ron perceptron tổng quát (PNN)
1. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron cơ sở hàm radial (RBF)
2. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron đồ thị gần nhất (GRNN)
3. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron perceptron tổng quát (PNN)
4. Thực hành với ví dụ
Bài 5: Mạng nơ-ron cạnh tranh và mạng nơ-ron bản đồ đặc trưng tự tổ chức (SOM)
1. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron cạnh tranh
2. Nguyên lý cơ bản của mạng nơ-ron bản đồ đặc trưng tự tổ chức (SOM)
3. Thực hành với ví dụ
Bài 6: Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine, SVM)
1. Nguyên lý cơ bản của phân loại SVM
2. Nguyên lý cơ bản của khớp hồi quy SVM
3. Các thuật toán huấn luyện phổ biến của SVM (khối, SMO, học tăng dần, v.v.)
4. Thực hành với ví dụ
Bài 7: Máy học cực hạn (Extreme Learning Machine, ELM)
1. Nguyên lý cơ bản của ELM
2. Sự khác biệt và liên hệ giữa ELM và mạng nơ-ron truyền ngược (BP)
3. Thực hành với ví dụ
Bài 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
1. Nguyên lý cơ bản của cây quyết định
2. Nguyên lý cơ bản của rừng ngẫu nhiên
3. Thực hành với ví dụ
Bài 9: Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm, GA)
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán di truyền
2. Giới thiệu các toolbox thuật toán di truyền phổ biến
3. Thực hành với ví dụ
Bài 10: Thuật toán tối ưu hóa đàn chim (Particle Swarm Optimization, PSO)
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán tối ưu hóa đàn chim
2. Thực hành với ví dụ
Bài 11: Thuật toán kiến độ (Ant Colony Algorithm, ACA)
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán tối ưu hóa đàn chim
2. Thực hành với ví dụ
Bài 12: Thuật toán mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing, SA)
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán mô phỏng luyện kim
2. Thực hành với ví dụ
Bài 13: Giảm chiều và lựa chọn đặc trưng
1. Nguyên lý cơ bản của phân tích thành phần chính
2. Nguyên lý cơ bản của hồi quy thành phần chính
3. Các phương pháp lựa chọn đặc trưng phổ biến (tìm kiếm tối ưu, Filter và Wrapper, v.v.)
Requirements
Giải tích cao cấp
Đại số tuyến tính
21 Hours
Testimonials (2)
Hands on building of the code from scratch.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Course - Introduction to Image Processing using Matlab
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
