MATLABによる地球物理向けのオブジェクト指向プログラミング（基礎レベル）のトレーニングコース

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、参加者はMATLABを活用して画像認識向けの畳み込みニューラルネットワークを設計・構築・可視化する方法を学びます。

受講終了時には、以下のスキルが身につきます：

• ディープラーニングモデルの作成
• データの自動ラベリング処理
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasで生成されたモデルの操作
• 複数GPU、クラウドやクラスターを活用した学習処理

対象者

• 開発者
• エンジニア
• 各分野の専門家

講座形式

• 講義とディスカッション、演習を組み合わせた実践重視の内容

本コースでは、システムモデリング言語（SysML）の基本やMagicDraw／Cameoソフトウェアを使ったその適用方法、MBSEにおける基礎的なシミュレーション技術およびベストプラクティスについて解説します。また、アーキテクチャシミュレーションに関する背景知識の習得やSimulation Toolkitプラグインの概要紹介、さまざまな種類の図面のシミュレーション手法、そして複数の図形を連携させることでシステムアーキテクチャを自動化する方法なども学べます。​

日本にて実施されるこの講師主導型の実践研修（オンラインまたは対面）は、データ分析や可視化目的でPythonを学びたい、あるいは移行を検討しているMATLABユーザー向けです。

本研修の終了時点で受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• Python開発環境のインストールおよび設定方法
• MATLABとPythonの構文上の違いや共通点の理解
• さまざまなデータセットから知見を得るためにPythonを活用する能力
• 既存のMATLABアプリケーションをPythonへ変換する方法
• MATLABとPythonのアプリケーション同士を連携させる技術

日本で提供する包括的なMATLABトレーニングでは、無線通信のシミュレーションをカバーしています。複雑なシステムのモデリング、チャネル効果の分析、およびコード性能の最適化を学びます。信号処理とシステムデザインにおける高度なスキルを身につけたいエンジニアに最適です。