Aperçu
Maîtrisez les capacités complètes de MATLAB, des opérations matricielles de base aux applications avancées en calcul scientifique, visualisation de données, simulation et implémentations de l'apprentissage automatique.
Programme
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- Chapitre 1 Introduction à MATLAB
-- 1.1 Introduction à l'environnement MATLAB
-- 1.2 Types de données et opérations de base
- Chapitre 2 La Matrice et son Opération
-- 2.1 Création de la Matrice
-- 2.2 Modification de la Matrice
-- 2.3 Opérations de base sur la Matrice
-- 2.4 Analyse de la Matrice
- Chapitre 3 Structure du Programme MATLAB et Fichier M
-- 3.1 Structure séquentielle du programme
-- 3.2 Fichier M
-- 3.3 Fichier de fonction M
- Chapitre 4 Opération Polynomiale et Traitement des Données
-- 4.1 Opération polynomiale
-- 4.2 Interpolation et ajustement des données
-- 4.3 Statistiques des données
-- 4.4 Calcul numérique
- Chapitre 5 Opération de Symbole de Langage
-- 5.1 Création et application d'objets symboliques MATLAB
-- 5.2 Opération de fonction polynomiale symbolique
- Chapitre 6 Visualisation des Données
-- 6.1 Courbes et graphiques 2D
-- 6.2 Réglage du format des courbes 2D
-- 6.3 Dessin Spécial 2D
-- 6.4 Courbes et surfaces 3D
- Chapitre 7 Fondation de Simulation Simulink
-- 7.1 Aperçu de Simulink
-- 7.2 Application de Simulink
-- 7.3 Simulation Simulink
- Chapitre 8 Analyse de Régression
-- 8.1 Principe de la méthode des moindres carrés
-- 8.2 Régression Linéaire et Ses Applications MATLAB
-- 8.3 Régression Non-Linéaire et Son Application MATLAB
- Chapitre 9 Algorithme Génétique et Son Implémentation MATLAB
-- 9.1 Principe de l'Algorithme Génétique
-- 9.2 Application de l'Algorithme Génétique dans MATLAB
- Chapitre 10 Réseau de Neurones Artificiels et Son Implémentation MATLAB
-- 10.1 Concepts de base des réseaux de neurones
-- 10.2 Principe du réseau de neurones BP
-- 10.3 Application du Réseau de Neurones BP dans MATLAB
- Chapitre 11 Apprentissage Profond et Son Implémentation MATLAB
-- 11.1 Concepts de base de l'apprentissage profond
-- 11.2 Introduction au réseau de neurones convolutionnel (CNN)
-- 11.3 Algorithme CNN et son implémentation dans MATLAB
- Chapitre 12 Apprentissage par Renforcement et Son Implémentation MATLAB
-- 12.1 Les principes de l'Apprentissage par Renforcement (RL)
-- 12.2 Introduction aux principaux algorithmes d'apprentissage par renforcement
-- 12.3 Application de l'apprentissage par renforcement dans MATLAB
- Chapitre 13 Applications avancées de Simulink
-- 13.1 Technologie d'interface Simulink et Materab
-- 13.2 Conception et ajustement du contrôleur PID I
-- 13.3 Conception et ajustement du contrôleur PID II
-- 13.4 Simulation de systèmes dynamiques avec Simulink
-- 13.5 Technologie de simulation Simulink
- Examen final
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