Formation MATLAB en Winnipeg

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.

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 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.​

Cette formation complète en MATLAB Winnipeg couvre la simulation des communications sans fil. Apprenez à modéliser des systèmes complexes, à analyser les effets de canal et à optimiser les performances du code. Idéale pour les ingénieurs souhaitant acquérir des compétences avancées en traitement du signal et en conception de systèmes.