|
Texnik tizmalarda axborot tizimlari fanidan mustaqil ish
|
| Sana | 20.05.2022 | | Hajmi | 38.5 Kb. | | #21523 |
Bog'liq matlab нб Kurs ishi Sobirova, estafetali yugirish, 2022-04-21-0001, Davlat investitsiya siyosati, Tajriba ishi. Qidiruv usullarini tadqiq qilish, Doc2, behi diplom (1), 1932, tabiatshunoslik NI 7
TOSHKENT DAVLAT TEXNIKA UNVERSTETI
TEXNIK TIZMALARDA AXBOROT TIZIMLARI FANIDAN
MUSTAQIL ISH
Mavzu: MatLab dasturi haqida malumot
Tekshirdi: Kadirov M
Bajardi: Odilbekov A
MATLAB dasturiy ta'minot to'plami bilan ishlash asoslari. Kurs "MatLab-ga kirish" Matlab treningi
Kurs chuqur o'rganish bo'yicha fundamental amaliy bilimlarni beradi. Turli misollardan foydalangan holda, chuqur neyron tarmoqlari ishi va o'qitish xususiyatlari tahlil qilinadi va turli xil konvolyutsiyali va takrorlanuvchi chuqur neyron tarmoqlari me'morchiligining turli xil tatbiq etilishi muhokama qilinadi.
MATLAB (MLEM) algoritmlaridan C / C ++ kodini yaratish
Kurs MATLAB kodidan C kodini yaratish bo'yicha amaliy ko'nikmalarni beradi. Kod yaratish uchun MATLAB kodini qanday tayyorlashni va C kodini eng yaxshi ishlab chiqarishni tushuntiradi. Kurs interfeyslarni sozlash va ishlab chiqarilgan C kodini tashqi loyihaga qo'shish misolini ko'rsatadi.
S / S ++ kodini SIMULINK (SLEX) ga qo'shilishi
Kurs Simulink modellariga kodni integratsiyalashning turli usullarini o'z ichiga oladi. Asosiy e'tibor C kodi va MATLAB kodlarini birlashtirishga qaratilgan. C MEX S-funktsiyalari, MATLAB kodi va Simulink-dagi eski kod vositasi bilan tashqi C funktsiyalarini ulash kabi mavzular.
Jamoani rivojlantirish tashkiloti (SLMB)
Kurs jamoaviy va korporativ rivojlanish uchun qo'llaniladigan "Modelga asoslangan dizayn" bo'yicha amaliy ko'nikmalarni beradi. Katta hajmdagi loyihalarda ishlashda Simulink modellarini boshqarish va ular bilan hamkorlik qilish uchun qo'llanmalar beradi.
Aerokosmik mutaxassislar uchun MATLAB (MLBE-O)
Amaliy mashg'ulotlar aerokosmik muhandislari uchun MATLAB texnik hisoblash muhiti bilan to'liq tanishish uchun mo'ljallangan. MATLAB-da ma'lumotlarni tahlil qilish, vizualizatsiya, modellashtirish va dasturlash asoslari kursning asosiy mavzularidir.
Avtomobil mutaxassislari uchun MATLAB (MLBE-A)
Amaliy mashg'ulotlar avtomobil muhandislari uchun MATLAB texnik hisoblash muhiti bilan keng tanishtirish uchun mo'ljallangan. MATLAB-da ma'lumotlarni tahlil qilish, vizualizatsiya, modellashtirish va dasturlash asoslari kursning asosiy mavzularidir.
Modellashtirish tizimlari va algoritmlari (SLBE)
Kurs tizim va algoritmlarni modellashtirish bilan yangi tanishgan muhandislar uchun mo'ljallangan. Asosiy modellashtirish texnikasini, modellarni yig'ishni tasdiqlashni va Simulink oqim jadvallarini ishlab chiqish vositalarini qo'llashga e'tibor qaratiladi.
Raqamli signallarni qayta ishlash tizimlarini loyihalash (SLBE-G)
Kurs Simulink® da professional tajribaga ega bo'lmagan DSP mutaxassislari uchun mo'ljallangan. Modellarni yaratishning asosiy usullari va vositalaridan foydalanish asosida raqamli signallarni qayta ishlash tizimlarini qurish uchun blok-diagramma shaklida modellarni ishlab chiqish qobiliyatlari beriladi.
MATLAB (MLVI) da ma'lumotlarni qayta ishlash va vizualizatsiya qilish
Kurs ma'lumotlar tahlil dasturlarini ishlab chiqish uchun ma'lumotlarni import qilish va tayyorlashga qaratilgan. Kurs ko'plab manbalardan olingan heterojen ma'lumotlarni qayta ishlash, tahlil qilish va vizuallashtirishni avtomatlashtirishi kerak bo'lgan tahlilchilar va Data Scientistlar uchun foydali bo'ladi.
MATLAB (MLML) yordamida mashinani o'rganish
Kurs MATLAB-da ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinalarni o'rganish texnikasiga qaratilgan. Katta ma'lumotlar to'plamidagi xususiyatlarni o'rganish va kashf qilish uchun nazoratsiz o'qitish usullari va bashoratli modellarni yaratish bo'yicha nazorat ostida o'rganish muhokama qilinadi. Misollar va mashqlar natijalarni qanday tasavvur qilish va qanday baholashni ko'rsatib beradi.
MATLAB (MLDL) da chuqur o'rganish
Kurs chuqur o'rganishga oid fundamental amaliy bilimlarni beradi. Turli misollardan foydalangan holda, chuqur neyron tarmoqlari ishi va o'qitish xususiyatlari tahlil qilinadi va turli xil konvolyutsiyali va takrorlanuvchi chuqur neyron tarmoqlari me'morchiligining turli xil tatbiq etilishi muhokama qilinadi.
MATLAB (MLSP) bilan signal xususiyatlarini oldindan qayta ishlash va chiqarib olish
Ushbu bir kunlik kurs sizga MATLAB, Signal Processing Toolbox va Wavelet Toolbox vositalaridan vaqt signallarini qayta ishlash va vaqt va chastota domenidagi asosiy xususiyatlarni chiqarish uchun qanday foydalanishni ko'rsatib beradi. Ushbu kurs ma'lumot olimlari va signallarni (vaqt qatorlari) tahlil qilish bo'yicha muhandislar uchun mo'ljallangan.
MATLAB dasturlash (MLPR)
MATLAB xususiyatlaridan samarali, yaxshi tuzilgan va o'qish mumkin bo'lgan kodlarni yozishda foydalanish bo'yicha amaliy tajriba. Ushbu tushunchalar dasturlarni yaratish, algoritmlarni ishlab chiqish va ishlab chiqarilayotgan mahsulotlarning imkoniyatlarini kengaytirish uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Kurs kod ishlashini optimallashtirish tafsilotlarini, shuningdek kodni yozish va disk raskadrovka vositalarini o'z ichiga oladi.
C / C ++ kodini MATLAB (MLEX) ga integratsiyasi
Kurs MATLAB va maxsus C kodlarining o'zaro ta'siriga qaratilgan. Amaliy misollar va mashqlarda tashqi C kodini MATLAB dasturlariga qo'shish va C da yozilgan dasturlardan MATLAB kodini chaqirish uchun MEX fayllarini yaratish ko'rib chiqilmoqda.
MATLAB (MLCO) da ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash
Kurs ishtirokchilari murakkab dasturlarni ishlab chiqish va saqlash uchun ob'ektga yo'naltirilgan dasturlashdan qanday foydalanishni o'rganadilar. Bundan tashqari, dasturiy ta'minot sifatini ta'minlash uchun sinov asosida ishlab chiqilgan yondashuv taqdim etiladi.
MATLAB kodini (MLAC) tezlashtirish va parallellashtirish
Kursda MATLAB kodini tezlashtirish uchun turli xil texnikalar mavjud. Xotirani ajratish va hisoblashlarni vektorlashtirish, MEX-da dasturlarni kompilyatsiya qilish va ko'p yadroli protsessor va GPU-larda kodni ishlatish texnikasi yordamida o'zingizning kodingizdagi to'siqlarni qanday topish va tuzatishni o'rganasiz.
MATLAB (MLAP) bilan GUI yozish
Kurs interaktiv yaratish ko'nikmalarini beradi foydalanuvchi interfeyslari MATLAB dasturlari uchun. MATLAB ilovangiz uchun ishonchli va qulay interfeys yaratish uchun tugmalar, slayderlar, grafikalar va menyular kabi maxsus boshqaruv elementlaridan qanday foydalanishni o'rganasiz.
MATLAB (MLFA) da moliyaviy tahlil
Kurs hisoblash moliya sohasi mutaxassislari uchun mo'ljallangan. Bu MATLAB texnik hisoblash muhiti bilan to'liq tanishishni ta'minlaydi. Ma'lumotlarni tahlil qilish, vizualizatsiya, modellashtirish va dasturlash mavzulari kurs davomida tahliliy dastur, Monte-Karlo modellashtirish, tahlil qilish va portfelni boshqarish kabi vazifalardagi moliyaviy dasturlar uchun amaliy dasturlarga e'tiborni qaratgan.
MATLAB (MLCR) da kredit xatarlarini boshqarish
Kurs MATLAB va hisoblash moliya vositalaridan foydalangan holda kredit risklarini modellashtirishga keng qamrovli kirishishni ta'minlaydi. MATLAB tajribasi bilan tavakkalchilik amaliyotchilari uchun foydalidir, ular yordamida kredit xavfi modellarini ishlab chiqish keng tarqalgan usullar kengaytirilgan ichki Bazel II / III reytinglari asosida modellashtirish va yondashuv.
|
| |
