Türkiye Merkezli MATLAB Eğitimleri

Nesne Tabanlı Programming Geofizik için MATLAB, geofiziksel veri analizi ve modelleme için yapılandırılmış, yeniden kullanılabilir ve bakımlı kod oluşturmak üzere MATLAB'ün OOP özelliklerinin kullanımına yöneliktir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), geofizikteki növe seviyede MATLAB kullanıcılarına, geofiziksel uygulamalar için nesne tabanlı çözümler tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmelerini amaçlar.

Eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• MATLAB’te nesne tabanlı programlama temellerini anlamak.
• Geofiziksel veri yönetimi için sınıflar, özellikleri ve yöntemleri oluşturma ve çalıştırma.
• Nesne yönelimli teknikleri uygulayarak geofiziksel modelleme ve analiz akışlarını yapılandırma.
• Jeolojik projeler için kodun yeniden kullanılabilirliğini, ölçeklenebilirliğini ve açıklığını artırma.

Eğitim Formatı

• Tartışmalı ders anlatımı.
• Çoğu egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Matlab kullanarak dinamik problemler için sayısal simülasyonu öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki geliştiriciler veya mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dinamik analizin temellerini anlayabilecektir.
• Matlab'i analitik ve sayısal çözümler için kullanabilecektir.
• Farklı yaklaşımlar kullanarak hareket denklemlerini türetebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (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.

Bu dört günlük kurs, Matlab kullanarak görüntü işleme temellerini sunar. Görüntüleri değiştirmeyi ve geliştirmeyi, hatta görüntülerden desenleri çıkarmayı öğreneceksiniz. Ayrıca 2 boyutlu filtreler oluşturmayı ve bunları görüntülere uygulamayı öğreneceksiniz.

Örnekler ve alıştırmalar, analiz süreci boyunca uygun Matlab ve Image Processing Toolbox işlevselliğinin kullanımını göstermektedir.

Bu üç günlük kurs, MATLAB teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayanlar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Daha önce programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Kurs boyunca veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları incelenmektedir. Konular şunları içerir:

•     MATLAB kullanıcı arayüzü ile çalışma
•     Komutları girme ve değişkenler oluşturma
•     Vektörleri ve matrisleri analiz etme
•     Vektör ve matris verilerini görselleştirme
•     Veri dosyaları ile çalışma
•     Veri türleri ile çalışma
•     Komutları betiklerle otomatikleştirme
•     Mantık ve akış kontrolü ile programlar yazma
•     Fonksiyonlar yazma

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, görüntü tanıma için konvolüsyonel sinir ağı (CNN) tasarlamayı, oluşturmayı ve görselleştirmeyi Matlab kullanarak nasıl yapacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derin öğrenme modeli oluşturmak
• Veri etiketlendirmeyi otomatize etmek
• Caffe ve TensorFlow-Keras modelleriyle çalışmak
• Çoklu GPU'lar, bulut veya küme üzerinden veri eğitmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmi ders, kısmi tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı pratik

Bu iki günlük kurs, MATLAB® teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayan kullanıcılar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Önceden programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları kurs boyunca keşfedilir.

Bu kurs, Sistem Modelleme Dili (SysML)'nin temellerini, MagicDraw/Cameo yazılımı aracılığıyla uygulamasını, temel Model Odaklı Sistem Mühendisliği (MBSE) benzetim tekniklerini ve MBSE'deki en iyi uygulamaları öğretmek üzere tasarlanmıştır. Bu eğitim ayrıca, profesyonellerin mimari benzetim konusunda bir arka plan elde etmelerine, Simülasyon Araç Seti eklentisine giriş yapmalarına, birden fazla diyagram türünün simüle edilmesi ve diyagram simülasyonlarının nasıl birleştirileceği gösterilmiştir.​

Bu kurs, MATLAB'ın iletişim için güçlü bir simülasyon aracı olduğunu gösteren kapsamlı malzemeler içerir. Bu kursun amacı, MATLAB'ı genel bir programlama dilini değil, özellikle iletişim mühendisliği alanında güçlü MATLAB yeteneklerinin kullanılması açısından vurgulamaktır. Kurs boyunca verilen örnekler sadece MATLAB komutlarının doğrudan kullanımından ibaret değildir; bunlar genellikle gerçek problemleri temsil eder.