MATLAB Schulungen in Dresden

Objektorientiert Programming mit MATLAB für Geophysik ist die Anwendung der OOP-Funktionen von MATLAB, um strukturierten, wiederverwendbaren und wartbaren Code für die geophysikalische Datenanalyse und -modellierung zu erstellen.

Dieser unterrichtete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Umgang mit MATLAB in der Geophysik, die lernen möchten, objektorientierte Lösungen für geophysikalische Anwendungen zu entwerfen und umzusetzen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der objektorientierten Programmierung in MATLAB zu verstehen.
• Klassen, Eigenschaften und Methoden für die Handhabung geophysikalischer Daten zu erstellen und zu verwenden.
• OOP-Techniken anzuwenden, um geophysikalische Modellierungs- und Analyseprozesse zu strukturieren.
• Die Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Klarheit des Codes für Geowissenschaftsprojekte zu verbessern.

Abschnittsformat des Trainings

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Trainings

• Um ein angepasstes Training für dieses Kursformat anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zum Termin vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler oder -Ingenieure, die lernen möchten, wie man numerische Simulationen für dynamische Probleme mit Matlab durchführt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der dynamischen Analyse zu verstehen.
• Matlab zur Durchführung analytischer und numerischer Lösungen zu verwenden.
• Bewegungsgleichungen mit verschiedenen Ansätzen herzuleiten.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an MATLAB-Nutzer, die Python für Datenanalyse und Visualisierung entdecken oder in Python wechseln möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen MATLAB- und Python-Syntax zu verstehen.
• Python zur Gewinnung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen zu verwenden.
• Vorhandene MATLAB-Anwendungen in Python umzusetzen.
• MATLAB- und Python-Anwendungen zu integrieren.

Der Aufbau fundamentaler MATLAB-Programmierungskompetenzen erschließt eine vielseitige Plattform für technisches Rechnen und numerische Analyse. Im Mittelpunkt stehen Kernkonzepte wie Variable-Management, Array-Operationen, Matrizenalgebra, Kontrollfluss, die Erstellung benutzerdefinierter Funktionen und die Script-Entwicklung. Die Teilnehmer werden durch praxisnahe Workflows geführt, darunter Datenvisualisierung, Plotting-Techniken und Algorithmenentwicklung, die für Ingenieuranwendungen und mathematische Modellierungsprojekte unerlässlich sind.

Dieser viertägige Kurs bietet Grundlagen für die Bildverarbeitung mit Matlab. Sie üben, wie Sie Bilder ändern und verbessern und sogar Muster aus den Bildern extrahieren. Sie lernen auch, wie Sie 2D-Filter erstellen und auf die Bilder anwenden.

Beispiele und Übungen veranschaulichen die Verwendung der entsprechenden Matlab- und Image Processing Toolbox-Funktionen während des gesamten Analyseprozesses.

Dieser dreitätige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die MATLAB-Technologie. Der Kurs richtet sich an Anfänger und Personen, die eine Wiederholung suchen. Keine Vorkenntnisse in Programmierung oder MATLAB werden vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung werden im gesamten Kurs behandelt. Die Inhalte umfassen:

•     Arbeiten mit der MATLAB-Benutzeroberfläche
•     Eingeben von Befehlen und Erstellen von Variablen
•     Analysieren von Vektoren und Matrizen
•     Visualisieren von Vektor- und Matrixdaten
•     Arbeiten mit Datendateien
•     Arbeiten mit Datentypen
•     Automatisieren von Befehlen mit Skripten
•     Schreiben von Programmen mit Logik und Flusssteuerung
•     Schreiben von Funktionen

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit MATLAB ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung entwerfen, erstellen und visualisieren können.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Ein Deep-Learning-Modell erstellen
• Die Datenbeschriftung automatisieren
• Mit Modellen aus Caffe und TensorFlow-Keras arbeiten
• Modelle mit mehreren GPUs, der Cloud oder Clustern trainieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Fachexperten

Kursformat

• Vortrag, Diskussion, Übungen und intensive Praxis

MATLAB integriert Berechnungen, Visualisierung und Programmierung in einer benutzerfreundlichen Umgebung. Es bietet die Financial Toolbox, die die Funktionen enthält, die benötigt werden, um mathematische und statistische Analysen von Finanzdaten durchzuführen und die Ergebnisse mit präsentationsfähigen Grafiken darzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Training bietet eine Einführung in MATLAB für Finanzen. Wir tauchen tief ein in Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung durch praktische Übungen und umfangreiche Laborübungen.

Am Ende dieses Trainings haben die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein gründliches Verständnis der leistungsstarken Funktionen, die in MATLAB's Financial Toolbox enthalten sind, und haben die notwendige Praxis erworben, um diese sofort auf reale Probleme anzuwenden.

Zielgruppe

• Finanzfachleute mit vorheriger Erfahrung in MATLAB

Kursformat

• Theoretischer Teil, Diskussionen, praktische Übungen im Labor

Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die MATLAB®-Technologieumgebung. Der Kurs richtet sich an Anfänger und solche, die eine Auffrischung benötigen. Keine vorherige Programmiererfahrung oder Kenntnisse von MATLAB werden vorausgesetzt. Die Themen Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung werden im gesamten Kurs behandelt.

Dieser Kurs ist darauf ausgelegt, die Grundlagen der Systems Modeling Language (SysML) zu lehren, ihre Anwendung durch die MagicDraw/Cameo-Software, grundlegende Simulationsmethoden des Modellbasierten System Ingenieurwesens (MBSE) und bewährte Praktiken im MBSE. Diese Schulung richtet sich auch darauf, Fachleuten ein Verständnis für architekturbezogene Simulationen zu vermitteln, eine Einführung in das Simulationswerkzeug-Plugin, die Simulation verschiedener Diagrammtypen sowie deren Vernetzung zur Automatisierung der Architektur.​

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der fortgeschrittenen Automobiltechnik durch dieses fortgeschrittene Simulink-Schulungsprogramm, das theoretische Modelle mehrdomänischer dynamischer Systeme mit praktischen Beispielen kombiniert, die Verifikationswerkzeuge von Simulink/Stateflow, Reactis und Matelo-Anwendungen nutzen. Kurs konzipiert für Automobil-Systemingenieure, Steuerungsspezialisten und MATLAB/Simulink-Professionals, die komplexe Automobilmodellierung beherrschen möchten. Erwerben Sie praktische Expertise in der Solver-Auswahl, Simulationsparametern von Subsystemen und der Systemverifikation, um zuverlässige, leistungsstarke Automobilsteuerungsmodelle zu erstellen und die Entwicklungszyklen von Fahrzeugen zu beschleunigen.

Dieser Kurs enthält ein umfassendes Material über MATLAB als leistungsfähiges Simulationswerkzeug für die Kommunikation. Das Ziel dieses Kurses ist es, MATLAB nicht nur als allgemeine Programmiersprache vorzustellen, sondern die Rolle der extrem leistungsfähigen MATLAB-Fähigkeiten als Simulationswerkzeug zu betonen. Die Beispiele, die zur Veranschaulichung des Kursmaterials gegeben werden, sind nicht nur eine direkte Anwendung von MATLAB-Befehlen, sondern stellen oft reale Probleme dar.

Ziel: Diese Schulung richtet sich an Software-Ingenieure, die mit MBD-Technologie arbeiten. Sie wird Modellierungstechniken für Automotive-Systeme, Automobilstandards, Autokodegenerierung und das Erstellen und Verifizieren von Modelltestharnischen abdecken. Zielgruppe: Softwareentwickler für Automotive-Lieferanten