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MATLAB数据及图像处理与机器学习培训

 地点:天津  发布时间:365体育投注:/11/1 10:52:16 字体大小:+
 会议开始时间:365体育投注:/12/5  会议结束时间:365体育投注:/12/8

365体育投注:年12月5日-8日 天津

各企事业单位、科研院所及高等院校:

在人类科技高速发展的今天,对于广大科研和工程技术人员来说,如果不能熟练掌握一种科学计算软件,将会变得寸步难行,从数据处理到产品开发,处处都离不开科学计算。MATLAB是一种功能强大,简单易学的科学计算软件,为解决广大科研及工程技术人员在使用MATLAB过程中遇到的技术问题,特举办“MATLAB数据及图像处理与机器学习研讨会”。本次会议以科研和工程应用实例为主线,结合典型问题,从基础到提高式的系统研讨MATLAB应用技巧,帮助参会人员顺利掌握MATLAB,利用MATLAB平台进行科研或工程技术研发工作。本次会议采用小班教学研讨方式,名额有限,欢迎感兴趣的科研人员、工程技术人员及研究生尽早报名!

一、会议目标

1. 从零基础起步,深入研讨MATLAB的基本操作和各种编程技巧;

2. 通过实例讲解科学计算及其可视化,参会人员将学习MATLAB的各种作图技巧,为国内外期刊论文插图提供必要的技术支持;

3. 通过典型案例的分析练习,参会人员将讨论如何用MATLAB进行大数据的管理和挖掘,并使用常见的分析工具分析数据,为科学研究提供更可靠的数据分析能力;

4. 基于MATLAB最新版本,通过具体案例的分析与讨论,参会人员还将学会常用的机器学习(如深度学习)算法及其应用、信号处理与图像处理方法。

二、时间地点

1. 时间:

365体育投注:年12月5日 —— 365体育投注:年12月8日, 天津

(时间安排:5日报到,6日-8日开会研讨)

2. 会议地点:天津津湾广场亚朵酒店

三、会议特色

1. 资深专家深入讲解MATLAB相关操作技能,由浅入深、从理论到实践全面解析;

2. 分组研讨,全程互动,专家面对面分享经验、答疑解惑;

3. 案例驱动,全面讲解数据及图像处理与机器学习方法;

4. 面对面上机操作,注重软件实现。

注:参会人员需自带笔记本电脑。

四、参会对象

各省市、自治区从事数据处理、图像处理、人工智能程序设计、工程计算、控制设计、医疗卫生、信号处理与通讯、信号检测、金融建模设计与分析、生物信息处理等领域相关人员;各国内、省市重点大学相关专业的研究生及老师。

五、费用标准

3600元/人,学生凭证3200元/人。(费用包含会议费、资料费)食宿可统一安排,费用自理。

六、报名联系方式

联系人: 何老师 手 机:13512834413 QQ: 80785298

报名方式:在线报名

七、主讲教师

资深MATLAB培训师,MATLAB技术论坛创始人之一,MATLAB中文论坛资深版主,十多年MATLAB编程经验,已出版书籍《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》、《MATLAB从零到进阶》、《新编MATLAB/Simulink自学一本通》、《MATLAB与数学建模》。长期从事MATLAB相关课程的教学与培训。精通MATLAB、SAS、R语言等软件,擅长多种软件协同作战,有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。

八、主办单位

九、会议内容 

主题

课程

培训内容

一、MATLAB数据管理

第1讲 管理工作空间数据

第2讲 读写数据文件

第3讲 网络爬虫

第4讲 数据清洗

(1)保存工作空间数据

(2)读取TXT文件数据

(3)读写Excel文件数据

(4)读写语音信号数据

(5)读写图像数据

(6)读取网络数据

(7)缺失数据处理

(8)数据去噪

(9)离群值检测

(10)合并数据集

(11)数据的标准化变换

(12)数据的归一化变换

(13)现场练习与答疑

二、MATLAB绘图与数据可视化

第5讲 交互式绘图

第6讲 图形的打印与输出

第7讲 二维和三维图形

第8讲 动画制作

(1)手动绘图与交互式编辑图形

(2)绘图代码自动生成

(3)把图形复制到剪贴板

(4)把图形导出到文件

(5)句柄式图形对象

(6)用句柄控制图形对象属性

(7)MATLAB二维和三维绘图函数

(8)常见二维图形

(9)绘制子图以及多个坐标系的联动

(10)二维图形修饰和添加注释(添加标题、坐标轴标签、文本注释对象、图例、线条和箭头,设置坐标轴相关属性)

(11)绘制三维线图

(12)绘制三维网目图和三维面图

(13)三维图形的场景效果(颜色、染色方式、透明度、镂空、灯光、光照效果、视点位置)设置

(14)制作多种形式动画

(15)现场练习与答疑

三、数据拟合

第9讲 回归分析

第10讲 基于人工神经网络的数据拟合

(1)一元线性与非线性回归

(2)多元线性与非线性回归

(3)人工神经网络基础

(4)BP网络

(5)RBF网络

(6)现场练习与答疑

四、信号处理与图像处理

第11讲 信号处理

第12讲 图像处理

(1)傅里叶变换原理

(2)信号去噪与频谱分析

(3)图像数据的读取与显示

(4)几何变换与图像增强

(5)图像分割与区域分析

(6)现场练习与答疑

五、聚类

第13讲 层次聚类

第14讲 K均值聚类

第15讲 模糊C均值聚类

第16讲 高斯混合聚类

第17讲 人工神经网络聚类

(1)层次聚类的原理与案例

(2)类别数的确定方法

(3)K均值聚类的原理与案例

(4)模糊C均值聚类的原理与案例

(5)高斯混合聚类的原理与案例

(6)SOM网络的原理与案例

(7)现场练习与答疑

六、降维技术

第18讲 主成分分析

(1)线性主成分分析的数学原理

(2)核主成分分析的数学原理

(3)降维技术应用案例:主要城市气温模式分析

(4)现场练习与答疑

七、模式识别与分类

第19讲 决策树

第20讲 K近邻学习

第21讲 距离判别

第22讲 贝叶斯分类器

第23讲 支持向量机分类器

第24讲 随机森林分类器

第25讲 浅层神经网络分类

第26讲 深度学习

(1)决策树原理与实例

(2)K近邻学习原理与实例

(3)距离判别原理与实例

(4)贝叶斯分类器原理与实例

(5)支持向量机分类器原理与实例

(6)随机森林分类器原理与实例

(7)浅层神经网络分类实例

(8)深度学习基础

(9)深度堆栈自编码网络的结构与原理

(10)深度卷积神经网络的结构与原理

(11)迁移学习的理论概述

(12)深度学习在图像模式识别中的应用

(13)现场练习与答疑

八、辅助教程

(1)分组讨论(2)关键问题解析(3)学后交流

 

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