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Inicio 4 June 2026 03:40

Fin 4 June 2026

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MATLAB y Computación Científica

Domina las capacidades integrales de MATLAB desde operaciones básicas de matrices hasta aplicaciones avanzadas en computación científica, visualización de datos, simulación e implementaciones de aprendizaje automático.
Chengdu University via XuetangX

Chengdu University

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Resumen

Master MATLAB's comprehensive capabilities from basic matrix operations to advanced applications in scientific computing, data visualization, simulation, and machine learning implementations.

Programa

  • Capítulo 1 Introducción a MATLAB
  • 1.1 Introducción al entorno de MATLAB
    1.2 Tipos de datos y operaciones básicas
  • Capítulo 2 La Matriz y su Operación
  • 2.1 Creación de la Matriz
    2.2 Modificación de la Matriz
    2.3 Operaciones básicas de la Matriz
    2.4 Análisis de la Matriz
  • Capítulo 3 Estructura del Programa MATLAB y Archivo M
  • 3.1 Estructura de programa secuencial
    3.2 Archivo M
    3.3 Archivo de función M
  • Capítulo 4 Operación de Polinomios y Procesamiento de Datos
  • 4.1 Operación de polinomios
    4.2 Interpolación y ajuste de datos
    4.3 Estadísticas de datos
    4.4 Cálculo numérico
  • Capítulo 5 Operación Simbólica del Lenguaje
  • 5.1 Creación y aplicación de objetos simbólicos de MATLAB
    5.2 Operación de función polinómica simbólica
  • Capítulo 6 Visualización de Datos
  • 6.1 Curvas y gráficos 2D
    6.2 Configuración de formato de curvas 2D
    6.3 Dibujo especial 2D
    6.4 Curvas y superficies 3D
  • Capítulo 7 Fundamentos de la Simulación con Simulink
  • 7.1 Visión general de Simulink
    7.2 Aplicación de Simulink
    7.3 Simulación con Simulink
  • Capítulo 8 Análisis de Regresión
  • 8.1 Principio del método de mínimos cuadrados
    8.2 Regresión Lineal y sus Aplicaciones en MATLAB
    8.3 Regresión No Lineal y su Aplicación en MATLAB
  • Capítulo 9 Algoritmo Genético y su Implementación en MATLAB
  • 9.1 Principio del Algoritmo Genético
    9.2 Aplicación del Algoritmo Genético en MATLAB
  • Capítulo 10 Red Neuronal Artificial y su Implementación en MATLAB
  • 10.1 Conceptos básicos de redes neuronales
    10.2 Principio de la red neuronal BP
    10.3 Aplicación de la Red Neuronal BP en MATLAB
  • Capítulo 11 Aprendizaje profundo y su Implementación en MATLAB
  • 11.1 Conceptos básicos del aprendizaje profundo
    11.2 Introducción a la red neuronal convolucional (CNN)
    11.3 Algoritmo CNN y su implementación en MATLAB
  • Capítulo 12 Aprendizaje por refuerzo y su Implementación en MATLAB
  • 12.1 Principios del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
    12.2 Introducción a los principales algoritmos de aprendizaje por refuerzo
    12.3 Aplicación del Aprendizaje por Refuerzo en MATLAB
  • Capítulo 13 Aplicaciones avanzadas de Simulink
  • 13.1 Tecnología de Interfaz Simulink y Materab
    13.2 Diseño y ajuste de controlador PID I
    13.3 Diseño y ajuste de controlador PID II
    13.4 Simulación de Sistemas Dinámicos con Simulink
    13.5 Tecnología de Simulación con Simulink
  • Examen final

Impartido por

Ni Yanting


Materias

Programming