Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Lecția 1: Bazele MATLAB
1. Introducere simplă în instalarea MATLAB, istoricul versiunilor și mediul de programare
2. Operații de bază în MATLAB (inclusiv operații pe matrice, control logic și flux, funcții și fișiere script, grafică de bază etc.)
3. Importul de fișiere (formate mat, txt, xls, csv etc.)
Lecția 2: Avansare și perfecționare în MATLAB
1. Obiceiuri și stil de programare în MATLAB
2. Tehnici de depanare în MATLAB
3. Programare vectorizată și optimizare a memoriei
4. Obiecte grafice și mânere
Lecția 3: Rețele Neuronale BP
1. Principiile de bază ale rețelelor neuronale BP
2. Implementarea rețelelor neuronale BP în MATLAB
3. Studii de caz
4. Optimizarea parametrilor rețelelor neuronale BP
Lecția 4: Rețele Neuronale RBF, GRNN și PNN
1. Principiile de bază ale rețelelor neuronale RBF
2. Principiile de bază ale rețelelor neuronale GRNN
3. Principiile de bază ale rețelelor neuronale PNN
4. Studii de caz
Lecția 5: Rețele Neuronale Competitive și SOM
1. Principiile de bază ale rețelelor neuronale competitive
2. Principiile de bază ale rețelelor neuronale SOM (Self-Organizing Map)
3. Studii de caz
Lecția 6: Mașini cu Vectori de Suport (Support Vector Machine, SVM)
1. Principiile de bază ale clasificării SVM
2. Principiile de bază ale regresiei SVM
3. Algoritmi comuni de antrenare SVM (divizare, SMO, învățare incrementală etc.)
4. Studii de caz
Lecția 7: Mașini de Învățare Extremă (Extreme Learning Machine, ELM)
1. Principiile de bază ale ELM
2. Diferențe și legături între ELM și rețelele neuronale BP
3. Studii de caz
Lecția 8: Arbori de Decizie și Păduri Aleatoare
1. Principiile de bază ale arborilor de decizie
2. Principiile de bază ale pădurilor aleatoare
3. Studii de caz
Lecția 9: Algoritmi Genetici (Genetic Algorithm, GA)
1. Principiile de bază ale algoritmilor genetici
2. Introducere în instrumentele comune pentru algoritmi genetici
3. Studii de caz
Lecția 10: Algoritmul de Optimizare a Roii de Particule (Particle Swarm Optimization, PSO)
1. Principiile de bază ale algoritmului de optimizare a roii de particule
2. Studii de caz
Lecția 11: Algoritmul Coloniei de Furnici (Ant Colony Algorithm, ACA)
1. Principiile de bază ale algoritmului coloniei de furnici
2. Studii de caz
Lecția 12: Algoritmul de Răcire Simulată (Simulated Annealing, SA)
1. Principiile de bază ale algoritmului de răcire simulată
2. Studii de caz
Lecția 13: Reducerea Dimensionalității și Selecția de Caracteristici
1. Principiile de bază ale analizei componentelor principale
2. Principiile de bază ale celor mai mici pătrate parțiale
3. Metode comune de selecție a caracteristicilor (căutare optimizată, Filter și Wrapper etc.)
Cerințe
Matematică superioară
Algebră liniară
21 Ore
Mărturii (2)
Construirea codului de la zero, cu implicare practică.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Curs - Introduction to Image Processing using Matlab
Tradus de catre o masina
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Curs - MATLAB Programming
Tradus de catre o masina
