Análisis Dinámico con Matlab

El desarrollo de habilidades fundamentales en programación MATLAB revela una plataforma versátil para la computación técnica y el análisis numérico. Explora conceptos centrales que abarcan la gestión de variables, operaciones con arreglos, álgebra matricial, flujo de control, creación de funciones personalizadas y desarrollo de scripts. Guía a los participantes a través de flujos de trabajo prácticos, incluyendo la visualización de datos, técnicas de graficación y desarrollo de algoritmos esenciales para proyectos de simulación ingenieril y modelado matemático.

Este curso de cuatro días proporciona los fundamentos del procesamiento de imágenes utilizando Matlab. Practicarás cómo cambiar y mejorar imágenes e incluso extraer patrones de ellas. También aprenderás cómo construir filtros 2D y aplicarlos a las imágenes.

Los ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad adecuada de Matlab y del Image Processing Toolbox a lo largo del proceso de análisis.

Este curso de tres días ofrece una introducción integral al entorno de computación técnica de MATLAB. Está dirigido a usuarios principiantes y a quienes buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación ni conocimiento de MATLAB. A lo largo del curso se exploran temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación. Los temas incluyen:

• Interacción con la interfaz de usuario de MATLAB
• Introducción de comandos y creación de variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos de vectores y matrices
• Trabajo con archivos de datos
• Trabajo con tipos de datos
• Automatización de comandos mediante scripts
• Escritura de programas con lógica y control de flujo
• Escritura de funciones

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPU, la nube o clústeres

Dirigido a

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica dirigida

MATLAB integra el cálculo, la visualización y la programación en un entorno fácil de usar. Ofrece el Financial Toolbox, que incluye las características necesarias para realizar análisis matemáticos y estadísticos de datos financieros, y luego mostrar los resultados con gráficos de calidad de presentación.

Esta formación dirigida por un instructor proporciona una introducción a MATLAB para finanzas. Nos sumergimos en el análisis de datos, la visualización, la modelización y la programación a través de ejercicios prácticos y abundante práctica en laboratorio.

Al finalizar esta formación, los participantes tendrán una comprensión exhaustiva de las potentes características incluidas en el Financial Toolbox de MATLAB y habrán adquirido la práctica necesaria para aplicarlos inmediatamente en la resolución de problemas del mundo real.

Público objetivo

• Profesionales de las finanzas con experiencia previa en MATLAB

Formato del curso

• Parte de lecciones, parte de discusión, intensa práctica práctica

La Programación Orientada a Objetos con MATLAB para Geofísica consiste en aplicar las características de POO (Programación Orientada a Objetos) de MATLAB para crear código estructurado, reutilizable y fácil de mantener, dirigido al análisis y modelado de datos geofísicos.

Este entrenamiento en vivo, guiado por un instructor (en línea o en las instalaciones), está dirigido a usuarios principiantes de MATLAB en el campo de la geofísica que desean aprender a diseñar e implementar soluciones orientadas a objetos para aplicaciones geofísicas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la programación orientada a objetos en MATLAB.
• Crear y manejar clases, propiedades y métodos para la gestión de datos geofísicos.
• Aplicar técnicas de POO para estructurar flujos de trabajo de modelado y análisis geofísico.
• Mejorar la reutilización, escalabilidad y claridad del código en proyectos de ciencias de la tierra.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Muchas exercises y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Este curso de dos días ofrece una introducción completa al entorno de cálculo técnico de MATLAB®. Está dirigido a usuarios principiantes y a quienes deseen repasar sus conocimientos. No se requiere experiencia previa en programación ni conocimiento previo de MATLAB. A lo largo del curso se abordan temas como análisis de datos, visualización, modelado y programación.

El curso está diseñado para enseñar los fundamentos del Lenguaje de Modelado de Sistemas (SysML), su aplicación a través del software MagicDraw/Cameo, técnicas básicas de simulación en Ingeniería de Sistemas Basada en Modelos (MBSE) y buenas prácticas en MBSE. Esta formación también está diseñada para proporcionar a los profesionales conocimientos sobre la simulación arquitectónica, una introducción al plugin del Kit de Herramientas de Simulación, la simulación de varios tipos de diagramas y cómo integrar simulaciones de diagramas para automatizar la arquitectura.​

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a usuarios de Matlab que deseen explorar o realizar una transición hacia Python para el análisis de datos y la visualización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo en Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y la de Python.
• Utilizar Python para obtener información clave a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones existentes de Matlab a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab y Python.

Avance sus capacidades en ingeniería automotriz con este entrenamiento avanzado de Simulink, que combina modelos teóricos de sistemas dinámicos multidisciplinarios con ejemplos prácticos utilizando verificadores de Simulink/Stateflow, herramientas de Reactis y aplicaciones de Matelo. Diseñado para ingenieros de sistemas automotrices, especialistas en control y profesionales de MATLAB/Simulink que buscan dominar la modelación compleja de vehículos. Adquiera experiencia práctica en la selección de solucionadores, parámetros de simulación de subsistemas y verificación del sistema, para construir modelos de control automotriz confiables y de alto rendimiento, acelerando así los ciclos de desarrollo de vehículos.

Este curso contiene un material exhaustivo sobre MATLAB como una potente herramienta de simulación para comunicaciones. El objetivo de este curso es presentar MATLAB no solo como un lenguaje de programación general, sino que se hace énfasis en el papel de las capacidades extremadamente poderosas de MATLAB como herramienta de simulación. Los ejemplos proporcionados para ilustrar el material del curso no son un uso directo de los comandos de MATLAB; en cambio, a menudo representan problemas reales.

Objetivo: Esta capacitación está dirigida a ingenieros de software que trabajan con tecnología de desarrollo basado en modelos (MBD). La formación cubrirá técnicas de modelado para sistemas automotrices, normas automotrices, generación automática de código, creación y verificación de entornos de prueba de modelos. Público objetivo: Desarrolladores de software para proveedores del sector automotriz.