MATLAB Programming Training Course

Khóa học 3 ngày này sẽ hướng dẫn bạn qua các màn hình và cửa sổ chính MATLAB, bao gồm…

• cách sử dụng Matlab như một máy tính và vẽ các đường cong cơ bản
• cách tạo các hàm và tập lệnh tùy chỉnh của riêng bạn

Khóa học kéo dài bốn ngày này cung cấp kiến thức nền tảng về xử lý ảnh bằng Matlab. Bạn sẽ thực hành cách thay đổi và cải thiện hình ảnh, thậm chí trích xuất các mẫu từ hình ảnh. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng bộ lọc 2D và áp dụng chúng lên hình ảnh.

Các ví dụ và bài tập minh họa việc sử dụng các chức năng phù hợp của Matlab và Image Processing Toolbox trong suốt quá trình phân tích.

Khóa học kéo dài ba ngày này cung cấp một giới thiệu toàn diện về môi trường tính toán kỹ thuật MATLAB. Khóa học dành cho người dùng mới bắt đầu và những người muốn ôn tập. Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình trước đây hoặc kiến thức về MATLAB. Các chủ đề về phân tích dữ liệu, trực quan hóa, mô hình hóa và lập trình được khám phá trong suốt khóa học. Các nội dung bao gồm:

•     Làm việc với giao diện người dùng MATLAB
•     Nhập lệnh và tạo biến
•     Phân tích vectơ và ma trận
•     Trực quan hóa dữ liệu vectơ và ma trận
•     Làm việc với tệp dữ liệu
•     Làm việc với các kiểu dữ liệu
•     Tự động hóa lệnh bằng các tập lệnh
•     Viết chương trình với logic và điều khiển luồng
•     Viết hàm

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Matlab để thiết kế, xây dựng và trực quan hóa mạng nơ-ron tích chập cho nhận dạng hình ảnh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng mô hình học sâu
• Tự động gắn nhãn dữ liệu
• Làm việc với các mô hình từ Caffe và TensorFlow-Keras
• Huấn luyện dữ liệu bằng nhiều GPU, đám mây hoặc cụm

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư
• Chuyên gia trong lĩnh vực

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Ở phần đầu tiên của khóa đào tạo này, chúng tôi sẽ trình bày những kiến thức cơ bản về MATLAB và chức năng của nó vừa là một ngôn ngữ vừa là một nền tảng. Nội dung thảo luận bao gồm giới thiệu về cú pháp MATLAB, mảng và ma trận, trực quan hóa dữ liệu, phát triển script và các nguyên tắc hướng đối tượng.

Ở phần thứ hai, chúng tôi sẽ trình bày cách sử dụng MATLAB cho khai thác dữ liệu, học máy và phân tích dự đoán. Để cung cấp cho người tham gia một cái nhìn rõ ràng và thực tế về cách tiếp cận và sức mạnh của MATLAB, chúng tôi sẽ so sánh việc sử dụng MATLAB với việc sử dụng các công cụ khác như bảng tính, C, C++ và Visual Basic.

Ở phần thứ ba của khóa đào tạo, người tham gia sẽ học cách tối ưu hóa công việc của họ bằng cách tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu và tạo báo cáo.

Trong suốt khóa học, người tham gia sẽ áp dụng những kiến thức đã học thông qua các bài tập thực hành trong môi trường phòng thí nghiệm. Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có kiến thức toàn diện về khả năng của MATLAB và có thể sử dụng nó để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu thực tế cũng như tối ưu hóa công việc thông qua tự động hóa.

Đánh giá sẽ được thực hiện trong suốt khóa học để theo dõi tiến độ.

Hình thức của Khóa học

• Khóa học bao gồm các bài tập lý thuyết và thực hành, bao gồm thảo luận tình huống, kiểm tra mã mẫu và thực hiện thực tế.

Lưu ý

• Các buổi thực hành sẽ dựa trên các mẫu báo cáo dữ liệu được sắp xếp trước. Nếu bạn có các yêu cầu cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển hoặc kỹ sư mới bắt đầu muốn học cách sử dụng mô phỏng số để giải quyết các bài toán động bằng Matlab.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phân tích động.
• Sử dụng Matlab để thực hiện các giải pháp phân tích và số.
• Xây dựng các phương trình chuyển động bằng các phương pháp khác nhau.

MATLAB tích hợp tính toán, trực quan hóa và lập trình trong một môi trường dễ sử dụng. Nó cung cấp Financial Toolbox, bao gồm các tính năng cần thiết để thực hiện phân tích toán học và thống kê dữ liệu tài chính, sau đó hiển thị kết quả bằng đồ họa chất lượng thuyết trình.

Khóa đào tạo trực tiếp này giới thiệu MATLAB dành cho lĩnh vực tài chính. Chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích dữ liệu, trực quan hóa, mô hình hóa và lập trình thông qua các bài tập thực hành và luyện tập đầy đủ trong phòng thí nghiệm.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có hiểu biết toàn diện về các tính năng mạnh mẽ trong Financial Toolbox của MATLAB và sẽ có đủ thực hành để áp dụng chúng ngay lập tức để giải quyết các vấn đề thực tế.

Đối tượng

• Các chuyên gia tài chính có kinh nghiệm trước đó với MATLAB

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận và thực hành chuyên sâu

Khóa học này cung cấp một giới thiệu toàn diện về môi trường tính toán kỹ thuật MATLAB và hướng dẫn sử dụng MATLAB cho các ứng dụng tài chính. Khóa học dành cho người mới bắt đầu và những người muốn ôn tập kiến thức. Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình trước đây hoặc kiến thức về MATLAB. Các chủ đề về phân tích dữ liệu, trực quan hóa, mô hình hóa và lập trình được khám phá xuyên suốt khóa học. Các nội dung bao gồm:

• Làm việc với giao diện người dùng MATLAB
• Nhập lệnh và tạo biến
• Phân tích vectơ và ma trận
• Trực quan hóa dữ liệu vectơ và ma trận
• Làm việc với các tệp dữ liệu
• Làm việc với các kiểu dữ liệu
• Tự động hóa lệnh bằng các tập lệnh
• Viết chương trình với logic và điều khiển luồng
• Viết hàm
• Sử dụng Financial Toolbox để phân tích định lượng

MATLAB là môi trường tính toán số và ngôn ngữ lập trình do MathWorks phát triển.

Phân tích dự đoán là quá trình sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán về tương lai. Quá trình này sử dụng dữ liệu cùng với các kỹ thuật khai thác dữ liệu, thống kê và học máy để tạo ra một mô hình dự đoán cho việc dự báo các sự kiện trong tương lai.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Matlab để xây dựng các mô hình dự đoán và áp dụng chúng vào các tập dữ liệu lớn để dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các mô hình dự đoán để phân tích các mẫu trong dữ liệu lịch sử và giao dịch
• Sử dụng mô hình dự đoán để xác định rủi ro và cơ hội
• Xây dựng các mô hình toán học nắm bắt các xu hướng quan trọng
• Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị và hệ thống kinh doanh để giảm lãng phí, tiết kiệm thời gian hoặc cắt giảm chi phí

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư
• Chuyên gia trong lĩnh vực

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Khóa học này được thiết kế để giảng dạy các nguyên tắc cơ bản của Ngôn ngữ Systems Modeling (SysML), ứng dụng của nó thông qua phần mềm MagicDraw/Cameo, các kỹ thuật mô phỏng Hệ thống Dựa trên Mô hình (MBSE) cơ bản, và các phương pháp thực hành tốt nhất trong MBSE. Chương trình đào tạo này cũng nhằm mục đích cung cấp cho các chuyên gia kiến thức nền tảng về mô phỏng kiến trúc, giới thiệu về plugin Simulation Toolkit, mô phỏng nhiều loại sơ đồ và cách kết nối các mô phỏng sơ đồ để tự động hóa kiến trúc.​

Khóa học này dành cho những ai muốn tìm hiểu một chương trình thay thế cho gói MATLAB thương mại. Chương trình đào tạo kéo dài ba ngày cung cấp thông tin toàn diện về cách điều hướng môi trường và thực hiện gói OCTAVE để phân tích dữ liệu và tính toán kỹ thuật. Đối tượng tham gia là người mới bắt đầu, cũng như những người đã quen thuộc với chương trình và muốn hệ thống hóa kiến thức, nâng cao kỹ năng. Không yêu cầu kiến thức về các ngôn ngữ lập trình khác, nhưng nó sẽ rất hữu ích cho việc tiếp thu kiến thức của người học. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng chương trình thông qua nhiều ví dụ thực tế.

This instructor-led, live training in Việt Nam (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.

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

• Install and configure a Python development environment.
• Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
• Use Python to obtain insights from various datasets. 
• Convert existing Matlab applications to Python. 
• Integrate Matlab and Python applications.

Simulink là một môi trường lập trình đồ họa để mô hình hóa, mô phỏng và phân tích các hệ thống động đa miền.

Khóa học này cung cấp tài liệu toàn diện về MATLAB như một công cụ mô phỏng mạnh mẽ cho các hệ thống truyền thông. Mục tiêu của khóa học là giới thiệu MATLAB không chỉ là một ngôn ngữ lập trình tổng quát, mà còn nhấn mạnh vai trò của các khả năng mạnh mẽ của MATLAB như một công cụ mô phỏng. Các ví dụ được đưa ra để minh họa tài liệu của khóa học không chỉ đơn thuần là sử dụng các lệnh MATLAB, mà thường đại diện cho các vấn đề thực tế.