課程介紹
1利用Simulink進行類比混合電路建模
日期：10/13(四) / 新竹
課程簡介
本課程將介紹如何使用MATLAB/Simulink 來建構並驗證混合類比訊號模型，前半段介紹PLL與ADC 架構/設計/分析/測試。後半段將示範如何使用MATLAB 與Cadence Virtuoso AMS Designer™ / Incisive進行協同模擬。
課程大綱
- Designing PLL architectures, including behavioral models and impairments.
- Designing ADC architectures, including behavioral models and impairments.
- Demonstration
2高效率設計 SerDes 系統並導出 IBIS-AMI 模型
日期：5/5(四) / 新竹
課程簡介
本課程介紹如何在MATLAB/ Simulink 環境中完成SerDes系統的創建和分析及測試。您可以學習如何在SerDes DesignerApp設計 SerDes 系統，然後導出 Simulink 模型以進行進一步的時域分析。最後，您可以從 Simulink 導出最終的 SerDes 系統的 IBIS-AMI 模型，並導入通道模擬器(channel Simulaor)進行的系統測試和開發。
課程大綱
3使用MPC方法進行車輛縱向與橫向位置的控制與程式碼實現
日期：11/17(四) / 新竹
課程簡介
課程從Model Predictive Control(MPC)的簡介作為開始 ，接著介紹如何利用MPC Designer App，透過UI介面，來設計一個簡單的MPC Controller。最後學習如何使用Model Predictive Control Toolbox內建的ACC、Lane Keeping、Path Following的模塊，來進行車輛的縱向與橫向控制。課程中也會討論到如何把設計好的控制器透過Simulink Real-Time實現在Speedgoat控制器上面，以進行快速控制原型化(Rapid Control Prototyping)的測試。
課程大綱
- What is Model Predictive Control
- MPC Designer App
- Automated Driving Using MPC
- Rapid Control Prototyping with Speedgoat Hardware
4使用RoadRunner輕鬆設計3D擬真的駕駛場景
日期：5/19(四) / 新竹
課程簡介
課程從RoadRunner基本介面操作講起，接著學習去創造不同形式的道路或是陸橋，並可以客製車道、道路標線、龜裂紋理，以及更進階的去控制路口的交通號誌燈號、設計客製的交通號誌牌。RoadRunner Asset Library提供了多種3D模型物件，像是號誌錐、路樹、柵欄等等，可以讓您設計的環境更貼近真實樣貌。設計好的駕駛環境可輸出成OpenDrive的檔案格式，也能支援輸出至眾多種的模擬器，像是CARLA、Unreal Enging、VTD。最後介紹如何使用Automated Driving Toolbox提供的Unreal Engine的接口，達成Simulink模型與Unreal Engine的偕同模擬。
課程大綱
- User interface introduction
- Create and modify roads, lanes, junctions and props
- Export RoadRunner scene
- Connect Simulink Model to Unreal Engine
5MATLAB/Simulink於自駕車策略測試情境的匯入與產生
日期：4/21(四) / 新竹
課程簡介
課程的開始以如何將錄製下來的感測器數據(Sensor data)匯入至MATLAB，透過Automated Driving Toolbox提供的函式，來繪製出Bird Eye Plot。接著利用Driving Scenario Designer APP，來客製駕駛情境(道路樣式、車輛的移動軌跡)、配置感測器、生成合成的偵測結果(Detections)。App也支援匯入OpenDrive、OpenStreetMap的道路資訊，而設計好的駕駛情境可用於測試自駕車決策演算法。最後簡介Test Manager的功能，透過UI介面來規劃要測試的情境、通過的準則、結果報告的內容，最終一鍵達成自動化測試。
課程大綱
- Importing and Visualizing Sensor Data
- Generating Scenario and Modeling Sensors
- Driving Scenario Designer APP
- Generate Scenario Variations Programmatically
- Export to Simulink
- Automate Testing with Test Manager
6使用MATLAB進行天線設計與分析
日期：7/19(五) / 新竹
課程簡介
學習MATLAB於天線元件和陣列的設計，分析和可視化的功能和應用程序。可以使用具有參數化幾何形狀的預定義元素或任意平面元素來設計獨立天線並構建天線陣列。
使用矩量法（MoM）計算端口屬性（例如阻抗），表面屬性（例如電流和電荷分佈）以及場屬性（例如近場和遠場輻射方向圖）。在2D和3D中觀察天線幾何形狀和分析結果。
課程大綱
- Antenna and array Modeling and Analysis
- Antenna Far-Field and Near-Field Visualization
- Custom 2-D and 3-D Antenna
- Optimization of Antenna Array Elements Using Antenna Array Designer App
7使用MATLAB進行無線通訊系統模擬
日期：6/14(二) / 新竹
課程簡介
學習用於分析，設計，端對端模擬和驗證通信系統的算法和應用程序。通道編碼，調變，MIMO和OFDM能夠組成和模擬基於標准或定制設計的無線通信系統的物理層模型。 提供波形發生器應用，星座圖，誤碼率以及其他用於驗證設計的分析工具和範圍。RF impairments，包括RF非線性和載波偏移，以及補償算法，載波和symbol timing synchronizers。
課程大綱
- Communication over a Noiseless Channel
- Noisy Channels and Error Rates
- Timing Errors and Multipath Channels
- QPSK and OFDM with MATLAB System Objects
8使用MATLAB進行雷達系統設計
日期：9/29(四) / 新竹
課程簡介
本課程介紹雷達系統的設計、模擬和分析以及天線陣列設計分析並提供相控訊號處理演算法工具於雷達、通訊或音訊應用。
透過課程可以快速設計端到端相控陣系統，並使用合成或獲取的數據分析其在不同場景下的性能。雷達應用程序可讓您快速設計天線與天線陣列搭配陣列訊號處理演算法進行系統級模擬，包含波束成型、訊號入射角度估測、時空自適應處理。最後透過MATLAB範例了解相位陣列系統如何運作。
課程大綱
- Phased Array System Toolbox & Radar Toolbox
- Model Components of a Radar System
- Antenna and Antenna Array Design
- Signal Processing Algorithms
9利用MATLAB產生5G New Radio波型與同步訊號波束掃描
日期：6/28(二) / 新竹
課程簡介
本課程重點介紹 5G New Radio (NR) 標準，以便您將能夠更好地利用 MathWorks 5G Toolbox進行建模，5G NR 通信系統的模擬和驗證。
您將了解 5G 系統要求和範例。你會了解資源網格、框架結構和與LTE的不同之處。您將熟悉5G同步訊號區塊(SSB)的架構組合包含Primary synchronization signal (PSS)、Secondary synchronization signal (SSS)、Physical broadcast channel (PBCH)以及PBCH demodulation reference signal (PBCH DM-RS)，同時將SSB組合成SS burst。
最後，您將了解SSB and Bursts如何於毫米波段搭配相控陣列進行波束掃描(Beam Sweeping)。
課程大綱
- Introduction to 5G: use cases, requirements, deployment scenarios
- 5G waveforms, frame structure, and numerology
- Synchronization signal block
- Initial acquisition procedures: cell search & RACH
10利用Simulink來設計工業用PLC控制器演算法及實現
日期：11/7(一) / 新竹
課程簡介
隨著工業控制系統的複雜度遂漸增加，工業控制PLC的設計也愈加困難
，透過Simulink的元件及動態模擬環境可實現程序控制的模擬及偵錯。
本課程將教導如何利用Simulink的元件及Stateflow來建立數學運算及複雜的狀態機（state machine），並利用PLC coder將此複雜的控制算法實現在PLC控制器上。課程中會以實際的應用例子如販賣機、電梯、機場行李箱輪盤控制等例子做說明。
課程大綱
- Introduction for Model based-design
- Simulink/Stateflow modeling
- PLC coder generation
- Implementation demo
11利用MATLAB/Simulink輕鬆控制ROS地面型機器人
日期：8/19(五) / 新竹
課程簡介
現今有許多機器人領域的開發人員選用Robot Operating System (ROS)來做為開發工具，而MATLAB/Simulink提供了能與ROS溝通的介接介面。本課程從MATLAB的程式撰寫做開始，利用Publish及Subscribe的函式，來做到速度命令的發送，以及感測器資料的接收。接著在Simulink的環境中，利用ROS相關的模塊，來設計並模擬自主移動型機器人。最終開發完畢的功能，可轉換成C++代碼來生成能獨立運行的ROS節點。
課程大綱
- Connecting to Robot Operating System (ROS)
- ROS in MATLAB
- ROS in Simulink
- Generating Standalone C++ ROS Node
12使用Simscape Multibody進行工業型機器手臂的物理建模與模擬
日期：6/21(二) / 新竹
課程簡介
學習如何使用Simscape Multibody工具來建立Manipulator的物理模型，可以用來進行正動力學(力產生運動)、逆動力學(由運動反推需要的力)的模擬，並且可以幫助補償器的設計與驗證。
課程大綱
- Simscape Multibody Introduction
- Refining Components
- Assembling Mechanisms
- Importing CAD Models
- Connecting to Simscape and Simulink
13使用Simulink搭配即時系統模擬器開發硬體在環(HIL)測試
日期：7/5(二) / 新竹
課程簡介
學習如何使用Simscape工具建立物理模型，並將所建立的物理模型運行於Speedgoat即時系統模擬器之上，進行控制器的硬體在環(HIL)測試。
課程大綱
- Quick introduction to Simscape tools
- Simulink Real-Time與Speedgoat模擬器工具說明
- 案例1：溫度控制器測試
- 案例2：行李轉盤測試
- 案例3：整車VCU控制測試
14使用Stateflow進行複雜邏輯與狀態機的建模
日期：4/19(二) / 新竹
日期：10/14(五) / 新竹
課程簡介
Stateflow工具在描述複雜的邏輯與狀態機上，提供了非常方便的工具與介面。本課程將透過上機實作的方式，讓參與的學員可以學會如何使用這個工具。
課程大綱
- Stateflow Introduction
- Using Justion and Transition to model the complex logic
- Using State to model the complex state machine
- User Defined Functions : Graphical function, MATLAB function, extrinsic MATLAB function, Simulink function, and C function
15如何在Simulink中進行軟體的動態測試
日期：11/24(四) / 新竹
課程簡介
軟體的前期測試是MBD的一個重要的精神，它的好處在於能夠在開發階段及早發現
體的bug，以減少在硬體上測試的時間及成本。本課程將說明如何在Simulink上進行軟體的動態測試，內容包含：測試框架的建立、測試用例的產生、測試結果的比對、覆蓋率測試等。
課程大綱
- Introduction for Software tesing
- Requiarement-Based Testing
- Coverage Tesing
- In the loop Tesing (MIL/SIL)
16MATLAB/Simulink 連結TI C2000馬達驅控應用
日期：4/28(四) / 新竹
日期：10/28(五) / 新竹
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算法放到MCU上加以實現。
課程大綱
- Plant Modeling with SimPowerSystems Components
- Control Loop Design and Verification with Load
- C Code Generation and Implementation on MCU
17利用MATLAB進行預測性維護演算法開發
日期：5/17(二) / 新竹
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。
課程大綱
- Data Import and preprocessing
- Machine Learning and Neural Network with MATLAB
- Deployment
18MATLAB大數據分析技巧流程
日期：5/4(三) / 新竹
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，並如何從如何從資料分析的結果中獲得價值。
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
19手把手教你用MATLAB做數據分析
日期：5/13(五) / 臺北
日期：7/7(四) / 新竹
課程簡介
大數據的崛起，帶動了資料科學應用的需求。本課程，我們將使用 MATLAB 探索資料科學的基礎知識，並透過MATLAB近期推出的Apps小工具與範例來解決典型的資料科學問題。內容包括: 資料存取、資料前處理、資料分析以及產製報告，含括完整的工作流程。
課程大綱
20半導體製造的資料科學
日期：5/25(三) / 新竹
課程簡介
此課程利用公開半導體數據介紹MALTAB中基本的資料分析流程找出影響良率的關鍵因子，從資料的匯入、不同資料源的合併與變數類型的轉換，以及特徵選取的方法，也說明各種圖形如箱型圖、相關性熱像圖、直方圖等不同方式觀察與良率的相關性，也可將資料作時間序列的分析，觀察良率高良率期間與低良率期間特徵的變化，最後也使用決策樹等機器學習方法尋找影響良率的關鍵因子。
課程大綱
- 資料分析流程介紹
- 資料匯入與格式轉換
- 特徵選擇 : Lasso
- 探索式資料分析Exploratory Data Analysis
- 時間序列分析
- 機器學習與特徵重要性
21在MATLAB中進行NLP模型開發
日期：8/5(五) / 臺北
課程簡介
此課程講述在MATLAB中開發自然語言模型的流程，講解MATLAB所提供對應的工具與能力。
包含資料的匯入、介係詞移除、詞原型轉換、點雲圖以及模型訓練
課程大綱
22MATLAB信用評分卡的建構
日期：10/12(三) / 線上
課程簡介
本課程說明使用MATLAB建構信用評分卡的流程，說明如何利用信用風險工具箱中的信用評分卡物件逐步匯入資料，並使用Binning Explorer介面進行自動分箱(Binning)，視覺劃分箱結果且透過Weight of Evidence (WOE)觀察分箱好壞並手動調整分箱的細節，可以合併組別或拆分心的組別，匯出後可建構邏吉斯回歸以預測違約機率並建構評分。
課程大綱
- Credit Scorecard Modeling workflow
- Data Preprocessing and Visulization
- Create a 'creditscorecard' object and Binning Explorer
- Fit logistic model and calculate the probability of default
23利用MATLAB建構投資組合與回溯測試架構
日期：9/16(五) / 臺北
課程簡介
本課程說明如何利用MATLAB財務工具箱中投資組合物件建構最佳投資組合。從財務資料的蒐集與匯入，並計算投資機會集合歷史價格的報酬率，並估計過去一段時間的預期報酬與風險。在投資組合物件中可設定各種限制式，包含單一資產不得超過一併比例或特定類別資產要投資一定比重以上等，進而納入最佳化條件，最終可透過最佳化過程得到符合條件的投資組合，最後說明在該策略下如何進行回溯測試。
課程大綱
- 市場資料的蒐集與匯入
- 預期報酬與風險的估計
- 投資組合限制式設定
- 最佳投資組合計算
- 回溯測試架構
24於MATLAB中快速開發驗證影像處理與電腦視覺演算法
日期：5/11(三) / 新竹
課程簡介
本堂課中會介紹如何使用MATLAB中的APP快速開發影像處理演算法，得到算法上的快速驗證，並且直接轉出程式碼做使用開發，在影像增強、影像校正、影像品質上演算法的快速驗證。
第二部分在電腦視覺中會介紹多種的特徵提取演算法以及在Visual SLAM上的操作方式，以及多種讀區條碼的方法。
最後會介紹如何將演算法轉成CUDA/C++ Code。
課程大綱
- Images in MATLAB
- Three Steps Image Processing APP
- Image Enhancement & Image Registration & Image Quality
- Streaming Processing
- Computer Vision Features Extraction & Visual SLAM
- Localize and Read Multiple Barcodes in Image
- Algorithm Code Generation Using (MATLAB/GPU Coder)
25MATLAB深度學習於影像領域上的快速開發與視覺化技術
日期：4/22(五) / 臺北
課程簡介
前半段會專注於如何在MATLAB中實現深度學習的影像分類演算法，並且使用APP快速不需要寫程式碼，也能進行演算法開發，後半段會專注於物件偵測演算法上的標記以及訓練，與介紹語意分割演算法的實現方式，以及匯入Pytorch與Tensorflow中的model。
最後會透過介紹的方式，探討目前最前緣的深度學習應用以及如何將算法部屬於硬體。
課程大綱
- How to use Pretrained model
- Create Deep Learning Model(MNIST)
- Try to do Transfer Learning
- Object Detection(YOLO & EfficientDet-D0)
- Semantic Segmentation
- Deep Learning Visualization
- Deep Learning Model Exchange
- Application And Deployment
26用MATLAB於工廠自動光學檢測(AOI)
日期：6/10(五) / 新竹
課程簡介
本課程將介紹如何使用MATLAB來實現工廠端自動光學檢測，前半段介紹檢測演算法開發流程，從待測影像的位置校正，將校正後的影像進行增強、切割，到影像特徵的提取，最後透過機器學習、深度學習等方法進行瑕疵分類。後半段將示範如何使用GPU 轉碼工具將檢測演算法轉成CUDA程式碼，以及整合至硬體上實現的方法。
課程大綱
- What is AOI(Automated Optical Inspection)
- AOI Solution(Image Algorithm)
- AI Solution(Deep Learning)
28從Simulink產生影像與深度學習演算法的RTL程式碼
日期：8/9(二) / 新竹
課程簡介
使用Simulink來連接FPGA，並透過內建現成不同種傳輸環境的樣板進行影像算法的建置，最後透過HDL生成出新的影像IP。
以及介紹如何透過Deep Learning HDL將Deep Learning部屬在FPGA上。
課程大綱
- FPGA Environmental building
- Template models introduciton
- Pixel-Streaming Algonthm subsystem
- Simulink HDL Workflow
- Deep Learning HDL Workflow
29MATLAB於Image Signal Processor 流程
日期7/22(五) / 新竹
課程簡介
針對於ISP中的Image Formation ,Image Enhancement ,Image Quality的相關應用進行介紹，從Raw data到RGB Image的流程，Demosaicking , Tone Mapping, White Balancing，以及Evaluate quality metrics，計算Delta_E，HDR imaging，Image Quality Metrics等。
課程大綱
- Camera Calibration
- Processing raw sensor data
- HDR imaging
- Image Enhancement
- Image Quality
31使用MATLAB 進行醫學影像3D/2D深度學習演算法開發
日期：11/21(一) / 新竹
課程簡介
介紹使用MATLAB中的APP，三步驟快速開發醫學影像處理，以及搭配Big Image的處理與deep learning，完成2D醫學影像上的演算法開發。在3D的醫學影像中使用Volume Viewer與Volume Segmenter，進行立體影像上的切割。
課程大綱
- Three Steps Image Processing APP
- Image Enhancement
- Big Image Processing
- Volume Segmentation
32使用MATLAB/Simulink 自動生成 C 程式碼 實現醫學應用
日期：7/28(四) / 新竹
課程簡介
本課程介紹將以醫學應用為例，將 MATLAB 程式碼或Simulink 模型快速產生可讀可攜的C程式碼，產生適合嵌入式系統的最佳化C程式碼。
課程大綱
- Preparing MATLAB Code for C Code Generation
- Preparing Simulink model for C Code Generation
- Generating AI model to C Code
33使用MATLAB 進行醫學訊號處理
日期：7/21(四) / 新竹
課程簡介
本課程將介紹使用MATLAB於醫療訊處理上的做法與實用的工具，加速並有效率對醫療保健過程中生成的大量數據上進行探索，從而找出有用的特徵，用於患者監測和護理，藥物開發和疾病預防的應用。本課程會使用 ECG訊號作為範例。
課程大綱
- and Analyze Signals in MATLAB
- Preprocess Signals to Improve Data Set Quality
- Extract Features from Signals
34使用Simscape工具進行機/電/液壓系統層級模型的建立
日期：4/27(三) / 新竹
日期：11/11(五) / 新竹
課程簡介
說明如何使用Simscape工具來描述與求解系統層級的機/電/液壓/熱的混合模型。
課程大綱
- Simscape Introduction
- Working with Simscape components
- Connecting Physical Domains
- Combining Simscape models and Simulink models
35使用Simulink開發AUTOSAR 軟體元件
日期：8/16(二) / 新竹
日期：12/9(五) / 新竹
課程簡介
本課程將教導如何利用從AUTOSAR Authoring Tool所得到的ARXML檔匯入Simulink的模型之中，並且利用AOTUSAR Blockset所提供的Interface設定介面來設定AUTOSAR port，最後將利用轉code的工具轉出符合AUTOSAR的C/C++程式代碼。
課程大綱
- Importing AUTOSAR SWC
- Exporting AUTOSAR SWC
- Communication: Ports and Interface
- Events
- Memory Access
36利用MATLAB開發智能語音設備
日期：3/30(三) / 新竹
課程簡介
本課程是針對語音相關之訊處理和數據分析的應用。課程中將以語音驅動界面的設計為例，說明如何利用MATLAB開發智能語音設備。
課程大綱
