面向地球物理学的MATLAB面向对象编程（基础水平） 培训

在这次讲师指导的培训中，学员将学习如何使用Matlab设计、构建和可视化用于图像识别的卷积神经网络。

培训结束后，学员将能够：

• 构建深度学习模型
• 自动化数据标注
• 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多个GPU、云或集群训练数据

受众

• 开发者
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

本课程旨在教授系统建模语言（SysML）的基础知识，通过MagicDraw/Cameo软件的应用，基本基于模型的系统工程（MBSE）仿真技术，以及MBSE的最佳实践。该培训还旨在为专业人员提供架构仿真背景、Simulation Toolkit插件的介绍、多种图表类型的仿真，以及如何将图表仿真结合在一起以实现架构自动化。​

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远端）针对的是希望探索和/或过渡到Python进行数据分析和可视化的Matlab使用者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置Python开发环境。
• 了解Matlab和Python语法之间的差异和相似之处。
• 使用Python从各种数据集中获取洞察。
• 将现有的Matlab应用程序转换为Python。
• 整合Matlab和Python应用程序。

这项关于中国的综合MATLAB培训涵盖无线通信仿真。学习如何建模复杂系统、分析信道效应以及优化代码性能。适合希望在信号处理和系统设计方面提升高级技能的工程师。