Formation MATLAB en Richmond Hill

La programmation orientée objet avec MATLAB pour la géophysique consiste à appliquer les fonctionnalités OOP de MATLAB afin de créer du code structuré, réutilisable et maintenable pour l'analyse et la modélisation des données géophysiques.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux utilisateurs débutants de MATLAB dans le domaine de la géophysique souhaitant apprendre à concevoir et à mettre en œuvre des solutions orientées objet pour des applications géophysiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la programmation orientée objet sous MATLAB.
• Créer et utiliser des classes, des propriétés et des méthodes pour la gestion des données géophysiques.
• Appliquer les techniques OOP pour structurer les flux de travail de modélisation et d'analyse géophysique.
• Améliorer la réutilisabilité, l'évolutivité et la clarté du code dans le cadre de projets en sciences de la Terre.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs ou ingénieurs débutants souhaitant apprendre à utiliser la simulation numérique pour résoudre des problèmes dynamiques avec Matlab.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements de l'analyse dynamique.
• Utiliser Matlab pour effectuer des solutions analytiques et numériques.
• Dériver les équations du mouvement à l'aide de différentes approches.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux utilisateurs de Matlab souhaitant découvrir Python ou envisager une transition vers celui-ci pour l'analytique de données et la visualisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer un environnement de développement Python.
• Comprendre les différences et les similitudes entre la syntaxe de Matlab et celle de Python.
• Utiliser Python pour extraire des insights à partir de divers ensembles de données.
• Convertir des applications Matlab existantes en Python.
• Intégrer des applications Matlab et Python.

Ce cours de quatre jours offre les fondements du traitement d'images en utilisant Matlab. Vous pratiquerez comment modifier et améliorer des images, ainsi que comment extraire des motifs à partir de celles-ci. Vous apprendrez également comment construire des filtres 2D et les appliquer sur des images.

Des exemples et des exercices illustrent l'utilisation des fonctionnalités appropriées de Matlab et de l'Image Processing Toolbox tout au long du processus d'analyse.

Ce cours de trois jours offre une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB. Il s'adresse aux utilisateurs débutants ainsi qu'à ceux souhaitant rafraîchir leurs connaissances. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est supposée. Les thèmes de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets abordés incluent :

• Utilisation de l'interface utilisateur de MATLAB
• Saisie de commandes et création de variables
• Analyse de vecteurs et de matrices
• Visualisation des données de vecteurs et de matrices
• Gestion des fichiers de données
• Gestion des types de données
• Automatisation des commandes à l'aide de scripts
• Rédaction de programmes avec logique et contrôle du flux
• Rédaction de fonctions

Dans le cadre de cette formation en présentiel animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones convolutif (CNN) destiné à la reconnaissance d'images.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Construire un modèle d'apprentissage profond
• Automatiser l'étiquetage des données
• Travailler avec des modèles provenant de Caffe et TensorFlow-Keras
• Former des données à l'aide de plusieurs GPU, du cloud ou de clusters

Public cible

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format de la formation

• Cours magistral, discussions, exercices et pratique intensive en atelier

Ce cours de deux jours offre une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB®. Il s'adresse aux débutants ainsi qu'aux personnes souhaitant rafraîchir leurs connaissances. Aucune expérience préalable en programmation ni aucune connaissance de MATLAB ne sont requises. Les thèmes de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont abordés tout au long du cours.

Ce cours est conçu pour enseigner les fondements du langage de modélisation de systèmes (SysML), son application via le logiciel MagicDraw/Cameo, les techniques de base de simulation en ingénierie des systèmes basée sur les modèles (EBSE), ainsi que les meilleures pratiques en la matière. Cette formation vise également à donner aux professionnels des connaissances sur la simulation d'architecture, une introduction au plugin Simulation Toolkit, la simulation de différents types de diagrammes, et comment relier les simulations de diagrammes pour automatiser l'architecture.​

Ce cours propose un matériel complet sur MATLAB, un outil de simulation puissant pour les communications. L'objectif de ce cours est d'initier MATLAB non seulement en tant que langage de programmation général, mais surtout en soulignant le rôle des capacités extrêmement puissantes de MATLAB en tant qu'outil de simulation. Les exemples donnés pour illustrer le matériel du cours ne constituent pas une simple utilisation directe des commandes de MATLAB ; ils représentent souvent des problèmes réels.