2017 MATLAB and Simulink 免費體驗課程

2017 MATLAB® & Simulink® 免費體驗課程

全球工業4.0潮流您跟上了嗎? 是否聽很多觀念卻不知如何開始? 本年度鈦思科技的免費體驗課程特別囊括物聯網、機器人、智慧工廠、大數據、深度學習、電腦視覺等相關課程,讓您穩紮穩打的學習基礎技術,在您的領域發揮。 想要加速您的研究及研發,最佳化以及加速MATLAB技巧可協助優化程式本身,MATLAB C程式碼產生器以及HDL 程式產生器讓您能夠快速又正確地將MATLAB程式碼轉到相對硬體上,大幅省去hand code的時間! 另外尚有影像處理、財務風險管理、馬達驅動,廠房預測性維護(PdM)等不同主題課程。

每堂體驗課程均為原廠認證之專業師資講授,帶領您迅速掌握 MATLAB & Simulink 各領域應用及技巧,一人一機小班教學,搭配實例演練,更多互動讓您輕鬆熟稔產品功能。 每堂課程名額有限,請立即報名。

報名注意事項

  1. 2017全年度課程每人僅限報名3堂課程。課程分上下半年度報名,上半年度報名時間2/6 9:00AM開始,下半年度報名時間7/1 9:00AM,公平起見,不受理提前報名,敬請見諒。
  2. 每堂課人數限制20人,為維護所有參加者權益,同一部門每堂課最多可報名3位。課程若額滿,可來信申請候補, 課程兩天前通知是否候補成功
  3. 本單位於收到報名表後,將以 e-mail 方式寄發報名確認函,不另以電話通知,請確認您提供有效信箱。
  4. 課程7天前寄發上課通知函,敬請回覆是否出席,若上課3天前未回覆視為缺席,名額開放候補,若無法出席請主動通知。凡報名缺席超過3次,系統自動取消報名及原有報名課程之資格。
  5. 如不可抗力因素或未達開課人數,主辦單位保留變更課程權利。

報名方式

前往線上報名或請下載報名表,填妥後請於2/6 9:00AM選擇以下任一方式
(1) E-Mail 至 justina.lin@terasoft.com.tw; ariel.fu@terasoft.com.tw
(2) 傳真到 (02)2788-9308 鈦思科技企劃部收
若有任何疑問,歡迎電洽 (02)2788-9300 分機 222 林小姐,分機227 傅小姐

[ 高討論度課程 ]

最新課程

智慧工廠應用

大數據應用

物聯網(IoT)相關應用

開發及測試物聯網系統端點裝置

IoT 數據資料存取及整合

分析物聯網感測器資料並建立預測演算法

2017 Workshop 課程介紹

1

MATLAB 於資料分析之應用

開課時間 :2月24日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :7月12日(新竹),
(7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Access data from files and Excel spreadsheets ‧Visualize data and customize figures
‧Perform statistical analysis and fitting
‧Generate reports and automate workflows
‧Share analysis tools as standalone applications or Excel add-ins
  課程簡介 :
本課程介紹MATLAB於資料分析的相關功能,主要目的為闡述如何使用MATLAB補強Excel的不足之處。在課程中將會說明如何使用MATLAB匯入Excel的資料、視覺化分析以及客製化圖形、進行統計分析與數學模型的配飾、自動化流程並產生報表、最後將MATLAB開發出的功能包裝成Excel add-in。

2

如何使用MATLAB進行大數據分析

開課時間 :3月15日(新竹) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :8月25日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
課程大綱 :

‧Import with large data size
  - Memory usage in MATLAB
  - Data types in MATLAB
  - DATASTORE/TALL function
‧Data pre-processing
  - Dealing with NaN
  - Joining the data from different data source
‧Predicting data with model
  - Machine Learning
  - Machine Learning with tall array
  課程簡介 :
本課程介紹MATLAB如何面對大量資料的處理與分析,主要可分為三個部分,第一部分介紹資料的匯入,以及MATLAB匯入檔案時,如何有效率的使用記憶體;第二部分將介紹資料前處理的相關功能,如何將資料結構化,並合理的補齊缺漏值,最後一部分將介紹分析的模型與手法,並如何從資料分析的結果中獲得價值。

3

基於 MATLAB 的最佳化技術

開課時間 :3月10日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :7月20日(新竹), (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Applied Optimization
‧Specifying the Objective Function
‧Choosing a Solver
‧Global Optimization
  課程簡介 :
本課程介紹MATLAB與最佳化相關的工具:最佳化工具箱及全域最佳化工具箱。課程包含將問題公式化、選擇合適的最佳化函式求解、以及使用互動式之使用者圖形介面(GUI)求解最佳化問題。學員可透過實用範例與上機練習了解其重要概念。

4

最佳化與加速MATLAB程式的技巧

開課時間 :4月21日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :9月21日(新竹), (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Leveraging the power of vector and matrix operations in MATLAB
‧Identifying and addressing bottlenecks in your code
‧Converting MATLAB code to C/C++ using MATLAB Coder
‧Utilizing additional processing power available in multicore machines, clusters, and grids
  課程簡介 :
本課程將說明提升MATLAB執行速度的改善及優化方法,包含常見的幾種有效率的MATLAB程式寫法、如何檢視MATLAB程式的bottleneck,以及如何利用多核心CPU/叢集電腦/GPU解決data-intensive的問題。

5

MATLAB C 程式碼產生器之使用技巧與應用

開課時間 :5月11日(新竹) [ 課程改至5/25 ] [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :12月7日(新竹), (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Preparing MATLAB Code for C Code Generation
‧Fixed point conversion
‧Generating Fixed C Source Code for embedded system
  課程簡介 :
本課程介紹如何將 MATLAB 程式碼快速產生可讀可攜的C程式碼,並搭配定點數設計工具箱,產生適合嵌入式系統的最佳化C程式碼。

6

MATLAB於財務風險管理之應用

開課時間 :6月9日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :11月10日(臺北), (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧MATLAB basic operation and new features
‧Pricing with Financial Instrument Toolbox
‧Calculating Value-at-Risk
‧Credit risk modeling
‧Working with ‘PORTFOLIO’ object
  課程簡介 :
本課程介紹MATLAB在風險管理上的應用,在市場風險部份,簡單介紹如何利用MATLAB財務相關工具箱評價金融商品、並展示以MATLAB進行風險值的計算;在信用風險部份,介紹使用MATLAB建構信用風險模型的流程與呈現;最後介紹如何使用MATLAB建構投資組合,適合MATLAB初學者。

7

MATLAB 於影像處理之應用

開課時間 :3月7日(新竹)
開課時間 :9月8日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
課程大綱 :

‧ Why should you use MATLAB for Image Processing?
‧ Images in MATLAB
‧ Image Enhancement
‧ Image Registration
‧ Image Analysis
‧ Image Segmentation
  課程簡介 :
本課程介紹如何使用MATLAB的影像處理工具箱,用於快速實現影像處理演算法,包括圖像內容增強,對準和分割。另外介紹MATLAB內建的GUI Tool (App),用以縮短使用者影像分析的時間,此外產生出對應的MATLAB程式碼。

8

MATLAB 於電腦視覺之應用

開課時間 :4月14日(臺北) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :11月16日(新竹), (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧ What is Computer Vision?
‧ Streaming Processing
‧ Featured-Based Workflow
‧ Machine Learning
‧ Object Detectionand Tracking
‧ Stereo Vision
‧ 3-D Point Cloud
  課程簡介 :
本課程介紹MATLAB與電腦視覺系統工具箱來實現多種電腦視覺應用,包括影像分類、目標偵測與追蹤、立體視覺與點雲資料的處理。

9

MATLAB/Simulink 與機器人作業系統(ROS)的連結

開課時間 :4月25日(新竹)
開課時間 :11月23日(新竹)
, (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Using MATLAB and Simulink for
 - Building Robots
 - Developing Robotics Applications using Existing Robots
‧Robot platforms link with MATLAB/Simulink
 - MATLAB-ROS Interface
 - Simulink-ROS Interface
 - Robotics Algorithms
  課程簡介 :
ROS是一個Open source的機器人開發平台,在這個架構下,讓機器人應用的各大領域Navigation、Manipulation、Perception、Cognition等,建立共通的使用平台。而新版的MATLAB/Simulink提供演算法及硬體的連結來發展自動化機器人的應用,演算法的開發包含map representation, path planning, and path following等針對差速驅動的機器人。本議題將說明如何使用MATLAB及Simulink來開發演算法及與如何與ROS連接。

10

MATLAB/Simulink HDL 程式產生器 建模技巧與設計

開課時間 :10月31日(新竹)
開課時間 :12月1日(臺北)
, (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧Architecture Design
‧Block Settings
‧Data type Settings
‧Optimization of Speed and Area
  課程簡介 :
本課程提供創建Simulink模型與HDL編碼器使用的指導方針。HDL編碼器生成將target到硬體,因此硬體架構必須作為設計的一部分。並介紹優化設計在硬體實現設計的速度和面積之準則。

11

MATLAB/Simulink 連結TI C2000馬達驅控應用 NEW

開課時間 :5月23日(新竹)
開課時間 :12月8日(新竹)
, (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧ Plant Modeling with SimPowerSystems Components
‧ Control Loop Design and Verification with Load
‧ C Code Generation and Implementation on MCU
  課程簡介 :
本課程說明如何在Simulink環境上進行馬達驅動器的開發。首先,使用SimPowerSystems裡面的元件建立power stage的模型,包含馬達、inverter、和電源,接著在power stage模型上加入控制迴路,並進行不同負載下的模擬,驗證控制的架構與控制的參數可以達到系統的性能要求。最後,利用程式碼產生器(Embedded Coder)可以把驗證好的控制演算法放到MCU上加以實現。

12

MATLAB 於IoT物聯網流程開發與連接雲端平台(ThingSpeak)應用 NEW

開課時間 :3月31日(臺北) [ 額滿 ]
開課時間 :9月26日(新竹)
[ 額滿,可排候補 ]
課程大綱 :

‧ What is IoT?
‧ Who is ThingSpeak targeted for?
‧ Where Does ThingSpeak Fit In?
‧ Demos of ThingSpeak in Action
  課程簡介 :
網路無所不在造就偉大的物聯網(IoT, Internet of Things ),使用Matlab透過不同裝置可以偵測到如溫度、亮度、濕度等資訊,透過分析這些數據可以幫助我們提升工作效率,所以我們將示範蒐集這些龐大且複雜的資訊並上傳到物聯網伺服器( IoT Server)也叫做ThingSpeak,將滿滿的資料上傳至ThingSpeak大平台上,依照使用者需求做紀錄或進一步進行資料分析與運算。

13

利用MATLAB於GPU 進行影像處理/電腦視覺之深度學習應用 NEW

開課時間 :6月16日(新竹) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :12月5日(新竹)
, (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧ Deep learning capabilities in MATLAB
‧ Speeding up the training process using GPUs and Parallel Computing Toolbox
‧ Demonstration
  本課程於國家高速網路與計算中心, 新竹分部舉辦
課程簡介 :

深度學習技術近年來發展越趨成熟,也在語音辨識及影像辨識應用上有不錯的表現。本課程以影像辨識應用為例,展示MATLAB如何快速開發具有影像辨識能力的深度學習模型,並搭配使用GPU加速模型訓練。

14

利用MATLAB進行預測性維護演算法開發 NEW

開課時間 :5月12日(臺中) [ 額滿,可排候補 ]
開課時間 :11月17日(臺中)
, (7月1日後, 開始報名)
課程大綱 :

‧ Data Import and preprocessing
‧ Machine Learning and Neural Network with MATLAB
‧ Deployment
  本課程於中國文化大學推廣教育台中教育中心舉辦
此課程適合以電腦數值控制(Computer Numerical Control;CNC)工具機產業及傳產想進行預測性維護者參加,因教室席位有限,參加者須經過審核,符合以上產業者優先
課程簡介 :

機器學習的應用逐漸擴大,隨著越來越多機器中感知器資料被儲存與蒐集,就可利用資料開發預防性保養的預測模型,本課程將以此應用為例,使用MATLAB示範資料的擷取、簡單的訊號前處理以獲得可用的特徵值,並使用機器學習和類神經網路做出可預測的模型,最後說明與其他程式語言整合的方法。

15

使用程式碼分析和驗證工具Polyspace進行程式品質分析 NEW

開課時間 :12月14日(新竹)
課程大綱 :

‧ Polyspace工具介紹
‧ C程式碼範例專案建置
‧ RTE(Run-Time-Error)測試結果分析與改正
‧ Code Metrics 與 Coding rule檢查
  課程簡介 :
大型與複雜的軟、韌體專案中,最難被發現的錯誤,通常來自於系統上線運作之後,因為輸入條件的變化產生的眾多排列組合所造成的運算或邏輯判斷上的錯誤(一般稱為Run Time Error,執行階段錯誤即RTE)。這樣的問題,一般很難用傳統動態測試的方式來達到,因為有限的測試案例很難完整預測系統上線之後的所有操作可能性,因此Polyspace利用靜態分析的方法來確保上線後的所有操作可能性都被完整的涵蓋,如此可以在程式碼release之前確保程式中絕對不會有RTE所帶來的危害。