Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB

Un curso de 3 días que te conduce a través de las interfaces principales de MATLAB, incluyendo ...

• cómo utilizar MATLAB como una calculadora y graficar curvas básicas
• cómo desarrollar tus propias funciones y scripts personalizados

Este curso de cuatro días ofrece los fundamentos del procesamiento de imágenes utilizando Matlab. Durante el curso, practicarás cómo modificar y mejorar las imágenes, así como extraer patrones de ellas. También aprenderás a crear y aplicar filtros 2D en las imágenes.

A lo largo del proceso de análisis, se presentan ejemplos y ejercicios que demuestran el uso adecuado de la funcionalidad de Matlab y la Image Processing Toolbox.

Este curso de tres días ofrece una integración completa de la técnica de comparación en MATLAB, diseñado para usuarios finales y aquellos que buscan una revisión. No se requiere experiencia previa en programación ni conocimientos de MATLAB. A lo largo del curso, se exploran temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación. Los temas incluyen:

• Trabajar con la interfaz de usuario de MATLAB
• Introducir comandos y crear variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos vectoriales y matriciales
• Trabajar con archivos de datos
• Manejo de tipos de datos
• Automatizar comandos con scripts
• Escribir programas utilizando control de flujo
• Desarrollar funciones personalizadas

En este curso dirigido por un instructor en vivo, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, desarrollar y visualizar una red neuronal convolucional dedicada al reconocimiento de imágenes.

Al final del entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Crear un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar el etiquetado de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústeres

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Especialistas en el dominio

Formato del curso

• Parte exposición, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

En la primera parte de esta capacitación, exploramos los fundamentos de MATLAB y su papel como lenguaje y plataforma. Esta sección incluye una introducción a la sintaxis de MATLAB, el manejo de matrices y arreglos, la visualización de datos, el desarrollo de scripts y los principios de programación orientada a objetos.

En la segunda parte, ilustramos cómo utilizar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para ofrecer una perspectiva clara y práctica del enfoque y potencia de MATLAB, realizamos comparaciones con otras herramientas como hojas de cálculo, C, C++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la formación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo automatizando el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes aplicarán los conceptos aprendidos mediante ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, tendrán una comprensión profunda de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlas para resolver problemas de ciencia de datos reales, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Se realizarán evaluaciones durante el curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso combina ejercicios teóricos y prácticos, incluyendo discusiones de casos, revisión de código de muestra e implementación práctica.

Nota

• Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos preestablecidas. Si tiene requisitos específicos, no dude en contactarnos para organizarlo.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinada a desarrolladores o ingenieros de nivel básico que deseen aprender a usar la simulación numérica para problemas dinámicos utilizando Matlab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Entender los fundamentos del análisis dinámico.
• Utilizar Matlab para realizar soluciones analíticas y numéricas.
• Derivar ecuaciones de movimiento utilizando diferentes enfoques.

MATLAB combina cálculo, visualización y programación en un entorno intuitivo. Incluye la Caja de Herramientas Financiera (Financial Toolbox), que ofrece las herramientas necesarias para realizar análisis matemático y estadístico de datos financieros, así como presentar los resultados con gráficos de alta calidad profesional.

Este curso dirigido por un instructor proporciona una introducción a MATLAB para finanzas. Exploramos en profundidad el análisis de datos, la visualización, el modelado y la programación mediante ejercicios prácticos y extensa práctica en laboratorio.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes tendrán un conocimiento completo de las potentes funciones incluidas en la Caja de Herramientas Financiera de MATLAB y estarán preparados para aplicarlas inmediatamente para resolver problemas del mundo real.

Audiencia

• Profesionales financieros con experiencia previa en MATLAB

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión y mucha práctica hands-on

Este curso ofrece una introducción completa al entorno de cómputo técnico MATLAB, junto con una visión inicial del uso de MATLAB en aplicaciones financieras. Está diseñado tanto para usuarios principiantes como para aquellos que desean repasar los conceptos básicos. No se requiere experiencia previa en programación ni conocimientos previos de MATLAB. A lo largo del curso, se exploran temas relacionados con el análisis de datos, la visualización, el modelado y la programación. Los temas incluyen:

• Interactuar con la interfaz de usuario de MATLAB
• Ingresar comandos y crear variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos en vectores y matrices
• Manejo de archivos de datos
• Trabajo con diferentes tipos de datos
• Automatizar tareas mediante scripts
• Escribir programas que incluyan lógica y control de flujo
• Crear funciones personalizadas
• Utilizar la Caja de Herramientas Financiera para análisis cuantitativo

La Programación Orientada a Objetos con MATLAB para Geofísica consiste en aplicar las características de OOP (Programación Orientada a Objetos) de MATLAB para desarrollar código estructurado, reutilizable y mantenible en el análisis y modelado de datos geofísicos.

Esta formación presencial, dirigida por un instructor tanto en línea como en sitio, está orientada a usuarios principiantes de MATLAB en geofísica que desean aprender a diseñar e implementar soluciones basadas en OOP para aplicaciones geofísicas.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los fundamentos de la programación orientada a objetos en MATLAB.
• Crear y gestionar clases, propiedades y métodos para el manejo de datos geofísicos.
• Aplicar técnicas OOP para estructurar flujos de trabajo de modelado y análisis geofísico.
• Mejorar la reutilización del código, la escalabilidad y la claridad en proyectos de geo-ciencias.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con conferencias y discusiones.
• Numerosos ejercicios y práctica hands-on.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

La analítica predictiva es el proceso de utilizar la analítica de datos para hacer pronósticos sobre el futuro. Este enfoque combina datos con técnicas de minería de datos, estadísticas y aprendizaje automático para desarrollar un modelo que pueda predecir eventos futuros.

En este entrenamiento guiado por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos, con el fin de pronosticar eventos futuros basados en la información disponible.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear modelos predictivos para identificar patrones en datos históricos y transaccionales
• Aplicar técnicas de modelización predictiva para detectar riesgos y oportunidades
• Desarrollar modelos matemáticos que reflejen tendencias significativas
• Utilizar los datos generados por dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o disminuir costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Especialistas en dominio

Formato del curso

• Sesiones teóricas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva

Este curso de dos días ofrece una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB. ® Está diseñado para usuarios principiantes y aquellos que desean una revisión. No se requiere experiencia previa en programación ni conocimientos específicos de MATLAB. Durante el curso, se abordarán temas como el análisis de datos, la visualización, el modelado y la programación.

El curso está diseñado para enseñar los fundamentos del Lenguaje de Modelización de Sistemas (SysML), su aplicación a través del software MagicDraw/Cameo, técnicas básicas de simulación en MBSE y mejores prácticas en MBSE. Este entrenamiento también está diseñado para proporcionar a los profesionales un conocimiento sobre la simulación arquitectónica, una introducción al plugin Simulation Toolkit, la simulación de múltiples tipos de diagramas y cómo vincular las simulaciones de diagramas para automatizar la arquitectura.​

Este curso está dirigido a quienes deseen explorar una alternativa al paquete comercial MATLAB. La formación de tres días ofrece un panorama completo sobre cómo navegar y utilizar OCTAVE para el análisis de datos y los cálculos de ingeniería. Aunque el curso está pensado principalmente para principiantes, también es valioso para aquellos que ya conocen el programa y buscan organizar sus conocimientos y mejorar sus habilidades. No se requiere conocimiento previo de otros lenguajes de programación, aunque esto puede facilitar significativamente la adquisición de nuevos conocimientos por parte de los estudiantes. A lo largo del curso, se mostrarán diversas aplicaciones prácticas para ilustrar cómo utilizar el programa en diferentes contextos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de Matlab que desean explorar o hacer la transición a Python para el análisis y la visualización de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilizar Python para obtener información valiosa a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones Matlab existentes a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab y Python.

Simulink es un entorno de programación visual diseñado para modelar, simular y analizar sistemas dinámicos que abarcan múltiples dominios.