Migliora le tue competenze con i corsi MATLAB e Simulink
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Inizia a utilizzare le tecniche di deep learning per eseguire il riconoscimento di immagini.
Costruisci le tue competenze
Un’introduzione completa a MATLAB che illustra i temi dell’analisi, visualizzazione, modellazione e programmazione di dati.
Un’introduzione completa a Simulink che illustra i temi della modellazione di sistemi dinamici, della gerarchia dei modelli e della riusabilità dei componenti.
MATLAB per l’elaborazione e la visualizzazione di dati
Impara a importare dati da file misti, manipolare e raggruppare dati e creare visualizzazioni personalizzate.
Disponibile in formato autogestito
Machine Learning con MATLAB
Impara a creare modelli di regressione, classificazione e clustering e migliora le loro prestazioni.
Disponibile in formato autogestito
Deep Learning con MATLAB
Impara a utilizzare e creare reti neurali profonde per la classificazione, la regressione e il rilevamento di oggetti utilizzando i dati di immagine e sequenza.
Disponibile in formato autogestito
Metodi statistici in MATLAB
Gli argomenti del corso includono test di significatività, fitting di distribuzioni, regressione e generazione di simulazioni casuali.
Pre-elaborazione di segnali ed estrazione di feature per l’analisi dei dati con MATLAB
Prepara i dati di serie storiche per l'analisi con machine learning. Gli argomenti includono l'importazione di segnali, la rimozione di outlier e l'estrazione di feature nei domini di tempo e frequenza.
Accelerazione e parallelizzazione del codice MATLAB
Accelera l’esecuzione del codice MATLAB. Compila il codice MATLAB nei file MEX e risolvi problemi computazionalmente intensi e ad alto contenuto di dati utilizzando processori multicore, GPU e cluster di computer.
Tecniche di ottimizzazione in MATLAB
Impara ad eseguire l'ottimizzazione locale e globale in MATLAB traducendo l'obiettivo e i vincoli in codice MATLAB e scegliendo i solutori di ottimizzazione appropriati.
Tecniche di programmazione di MATLAB
Impara a creare applicazioni flessibili e robuste, strutturare in modo efficiente il codice e i dati e sfruttare la Unit Testing Framework.
Disponibile in formato autogestito
Accelerazione e parallelizzazione del codice MATLAB
Accelera l’esecuzione del codice MATLAB. Compila il codice MATLAB nei file MEX e risolvi problemi computazionalmente intensi e ad alto contenuto di dati utilizzando processori multicore, GPU e cluster di computer.
Tecniche di ottimizzazione in MATLAB
Impara ad eseguire l'ottimizzazione locale e globale in MATLAB traducendo l'obiettivo e i vincoli in codice MATLAB e scegliendo i solutori di ottimizzazione appropriati.
Costruzione di applicazioni interattive in MATLAB
Scopri come ideare app in App Designer, creare funzioni di callback per i componenti interattivi e oggetti grafici reattivi.
Programmazione a oggetti con MATLAB
Scopri di più su namespace, pacchetti e classi in MATLAB. Crea applicazioni estensibili con ereditarietà. Consenti la sincronizzazione degli oggetti con eventi e listener.
MATLAB per applicazioni finanziarie
Introduzione completa a MATLAB con particolare riferimento alle applicazioni pratiche nel settore finanziario. Vengono illustrati l’automazione e lo sviluppo di algoritmi, la modellazione e la programmazione.
Disponibile in formato autogestito
MATLAB per l’asset allocation
Scopri le tecniche di ottimizzazione del portafoglio, tra cui la definizione dei vincoli di investimento, l'utilizzo di scenari personalizzati e il reporting delle metriche del portafoglio.
Modellazione di serie storiche in MATLAB
Impara ad eseguire la simulazione e la previsione Monte Carlo e il fitting dei modelli ARIMA e GARCH con la metodologia di modellazione Box-Jenkins.
Gestione del rischio di credito con MATLAB
Crea e valuta le classificazioni del credito, esegui la modellizzazione dei tassi d’interesse e calcola la probabilità di default per il reporting del rischio di credito Basilea.
Gestione del rischio di mercato con MATLAB
Impara a misurare il rischio di mercato e generare modelli per il rischio di base dell'indice di mercato, simulazioni in base alla teoria dei valori estremi e volatilità.
Elaborazione di immagini con MATLAB
Impara a rilevare e segmentare oggetti nelle immagini in base a forma, colore e texture. Il corso illustra anche la pre-elaborazione di immagini utilizzando tecniche di rimozione del rumore.
Visione artificiale con MATLAB
Impara ad eseguire il rilevamento, il tracciamento e la stima del movimento degli oggetti su immagini e video. Il corso illustra anche la calibrazione di videocamere, le nuvole di punti e la ricostruzione 3D.
Guida autonoma con MATLAB
Scopri come etichettare i dati sul campo, rilevare corsie e oggetti, generare scenari di guida e sensori di modellazione e visualizzare i dati dei sensori.
Elaborazione di segnali con MATLAB
Questo corso dimostra come eseguire analisi dello spettro, progettare e analizzare filtri digitali, inclusi filtri multi-rate e adattivi.
Pre-elaborazione di segnali ed estrazione di feature per l’analisi dei dati con MATLAB
Prepara i dati di serie storiche per l'analisi con machine learning. Gli argomenti includono l'importazione di segnali, la rimozione di outlier e l'estrazione di feature nei domini di tempo e frequenza.
Elaborazione di segnali con Simulink
Modella sistemi dinamici discreti ed esegui analisi dello spettro e progettazione di filtri con Simulink. Impara a costruire blocchi e librerie personalizzati e incorporare codice esterno.
Progettazione di sistemi di comunicazione con MATLAB e software-defined radio USRP
Progetta sistemi di comunicazione digitale monoportante e multiportante, crea sistemi di comunicazione multi-antenna con codifica turbo e lavora con sistemi radio-in-the-loop.
Progettazione del layer fisico di sistemi LTE e LTE-Advanced con MATLAB
Un'introduzione approfondita agli standard del layer fisico LTE. Scopri come generare forme d'onda LTE di riferimento e simulare modelli PHY LTE end-to-end in MATLAB.
Modellazione di sistemi di comunicazione con Simulink
Impara a progettare algoritmi di ricevitori, aggiungere disturbi sul canale e analizzare il bit error rate (BER) di un sistema di comunicazione.
Architettura e gestione di modelli Simulink
Impara a progettare e gestire i modelli Simulink in modo efficiente. Gli argomenti trattati includono l'integrazione dei requisiti, il controllo del codice sorgente, l'applicazione degli standard di modellazione e la generazione di report.
Simulation-Based Testing con Simulink
Impara ad analizzare i risultati della simulazione per verificare il comportamento del modello, creare test harness e casi di test, automatizzare le attività di test e lavorare con tecniche di verifica formale.
Integrazione di codice con Simulink
Impara a integrare codice C e MATLAB nei modelli Simulink utilizzando i blocchi funzione MATLAB, Legacy Code Tool e funzioni S.
Progettazione di sistemi di controllo con MATLAB e Simulink
Impara a progettare e modellare sistemi di controllo con Simulink. Gli argomenti trattati includono l'identificazione di sistema, la stima dei parametri, l'analisi di sistemi di controllo e l'ottimizzazione della risposta.
Stateflow per la modellazione logica di sistemi
Impara a sviluppare macchine a stati con Stateflow®.Gli argomenti trattati includono la modellazione gerarchica, la progettazione di stati paralleli, la modellazione di eventi, le tabelle della verità e il riutilizzo di componenti.
Modellazione di sistemi meccanici multibody con Simscape™
Impara a modellare sistemi meccanici multibody, creare geometrie personalizzate e corpi composti, assemblare, guidare e verificare i meccanismi e importare file CAD.
Modellazione di sistemi fluidodinamici con Simscape
Impara come modellare sistemi di potenza a fluido e i sistemi di erogazione di fluido, attivare e controllare modelli di sistemi fluidodinamici, collegare domini fluidi, meccanici e termici e personalizzare i componenti del modello.
Modellazione di sistemi di alimentazione elettrica con Simscape
Impara a modellare sistemi trifase, analizzare e controllare sistemi di alimentazione elettrica, modellare componenti elettronici di potenza e velocizzare la simulazione di modelli elettrici.
Modellazione di sistemi driveline con Simscape
Scopri come modellare telai, pneumatici e trasmissioni di potenza meccanica di veicoli; progettare e ottimizzare sistemi frenanti e creare sistemi automotive multidominio con controllori a circuito chiuso.
Polyspace® Bug Finder per l’analisi del codice C/C++
Impara a rilevare i difetti algoritmici, migliorare le metriche di qualità del software, applicare le regole MISRA C® ed emulare gli ambienti di esecuzione target.
Polyspace per la verifica del codice C/C++
Impara a dimostrare la correttezza del codice, consultare e comprendere i risultati della verifica, gestire le funzioni e i dati mancanti, misurare le metriche di qualità del software e applicare le regole MISRA C.
Embedded Coder® per la generazione di codice di produzione
Sviluppa modelli Simulink per l’implementazione in sistemi embedded. Gli argomenti trattati includono la struttura e l'esecuzione del codice, le opzioni e le ottimizzazioni per la generazione del codice e l'implementazione del codice nell'hardware di destinazione.
Software-Defined Radio con Zynq utilizzando Simulink
Scopri come implementare prototipi di sistemi di comunicazione con dati in tempo reale su radio basate su Zynq® tramite la co-progettazione hardware/software.
DSP per FPGA
Impara a ottimizzare gli algoritmi DSP per eseguire implementazioni efficienti utilizzando la generazione di codice HDL per FPGA.
Generazione di codice per i componenti software AUTOSAR
Genera modelli Simulink a partire dalle descrizioni di sistema ARXML esistenti, configura i modelli Simulink per la generazione di codice conforme a AUTOSAR e modella gli eventi AUTOSAR in Simulink.
Da MATLAB a C con MATLAB CoderTM
Impara a preparare il codice MATLAB per la generazione di codice, lavorare con i dati a dimensione fissa e variabile e integrare il codice generato in progetti padre e moduli esterni.
Generazione di HDL da Simulink
Impara a preparare i modelli Simulink per la generazione di codice HDL, generare codice HDL e banchi di prova per un modello Simulink compatibile ed eseguire ottimizzazioni della velocità e dell'area.
Programmazione di SoC Zynq Xilinx® con MATLAB e Simulink
Scopri di più sulla generazione e implementazione di core IP mediante l'interfaccia AXI4, la verifica processor-in-the-loop e l'integrazione del driver di dispositivi.
Embedded Linux e integrazione di sistemi per Zynq
Impara a creare un progetto di riferimento in Vivado® e SDK, integrare i driver dei dispositivi dello spazio utente in Simulink e creare un'immagine Linux® personalizzata per Zynq.