Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Update
Due to heightened concerns regarding the outbreak of COVID-19, we are adding more instructor-led online training courses as an alternative to classroom courses.
MATLAB 및 Simulink 교육 과정을 통해 기술 향상
무료로 시작하기
능력치 높이기
기본을 학습한 후 더 종합적인 기본 교육 과정을 계속해서 진행하십시오.
MATLAB for Data Processing and Visualization
혼합 파일에서 데이터 가져오기, 데이터 조작 및 그룹화, 사용자 지정 시각화 생성 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Machine Learning Onramp
분류 문제를 위한 실용적인 머신 러닝 방법을 대화형 방식으로 소개합니다.
Machine Learning with MATLAB
회귀, 분류 및 클러스터링 모델을 생성하고 성능을 향상시키는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Deep Learning Onramp
본 딥러닝 무료 튜토리얼은 2시간 분량이며 인터랙티브방식으로 실제적 딥러닝 방법들을 소개합니다. 또한 MATLAB®에서 영상 인식을 위한 딥러닝 기술의 사용법을 학습합니다.
Deep Learning with MATLAB
이미지와 시퀀스 데이터를 사용하여 분류, 회귀 및 객체 감지에 심층 신경망을 사용하고 생성하는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Statistical Methods in MATLAB
학습 과정 주제에는 중요도 테스트, 분포 피팅, 회귀 및 임의 시뮬레이션 생성이 포함됩니다.
Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB
기계 학습 분석을 위한 시계열 데이터를 준비합니다. 이 주제에서는 신호 가져오기, 이상값 제거 및 시간 및 주파수 도메인에서의 기능 추출 등을 다룹니다.
Accelerating and Parallelizing MATLAB Code
MATLAB 코드를 더 빠르게 실행하십시오. MATLAB 코드를 MEX 파일로 컴파일하고 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결하십시오.
Optimization Techniques in MATLAB
목표와 제약 조건을 MATLAB 코드로 변환하고 적절한 최적화 솔버를 선택하여 MATLAB에서 로컬 및 글로벌 최적화를 수행하는 방법을 학습합니다.
Processing Big Data with MATLAB
MATLAB에서 빅데이터를 나타내고, 이를 이용해 기존 코드를 수정하여 효율적으로 작업하고, 대규모 분석을 위해 사용자의 컴퓨터 리소스 및 클라우드를 활용하는 방법을 알아봅니다.
MATLAB Programming Techniques
유연하고 강력한 응용 프로그램을 만들고, 코드 및 데이터를 효율적으로 구조화하며, 단위 테스트 프레임워크를 활용하는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Accelerating and Parallelizing MATLAB Code
MATLAB 코드를 더 빠르게 실행하십시오. MATLAB 코드를 MEX 파일로 컴파일하고 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결하십시오.
Optimization Techniques in MATLAB
목표와 제약 조건을 MATLAB 코드로 변환하고 적절한 최적화 솔버를 선택하여 MATLAB에서 로컬 및 글로벌 최적화를 수행하는 방법을 학습합니다.
Building Interactive Applications with MATLAB
App Designer에서 앱을 배치하고, 대화형 구성요소에 대한 콜백 함수를 생성하고, 반응형 그래픽 객체를 만드는 방법을 알아보십시오.
Object-Oriented Programming with MATLAB
MATLAB에서 네임스페이스, 패키지 및 클래스에 대해 배워보십시오. 상속을 사용하여 확장 가능한 응용 프로그램을 만듭니다. 이벤트 및 리스너를 통해 객체 동기화를 활성화합니다.
Image Processing with MATLAB
형태, 색, 텍스처를 기반으로 이미지에서 객체를 감지하고 구분하는 방법을 학습합니다. 이 학습 과정에서는 잡음 제거 기법을 사용하는 사전 처리 이미지도 다룹니다.
Computer Vision with MATLAB
이미지 및 비디오에서 객체 감지, 추적 및 모션 추정을 수행하는 방법을 학습합니다. 이 학습 과정에서는 카메라 보정, 포인트 클라우드 및 3D 재구성도 다룹니다.
Automated Driving with MATLAB
지상 실측 데이터에 레이블을 지정하고, 레인과 객체를 감지하고, 운전 시나리오와 모델링 센서를 생성하고, 센서 데이터를 시각화하는 방법을 알아보십시오.
Signal Processing with MATLAB
이 교육 과정에서는 스펙트럼 분석을 수행하고, 멀티레이트 및 적응 필터를 포함한 디지털 필터를 설계 및 분석하는 방법을 보여줍니다.
Signal Processing with Simulink
이산형 동적 시스템을 모델링하고 Simulink로 스펙트럼 분석 및 필터 설계를 수행하십시오. 사용자 지정 블록 및 라이브러리를 만들고 외부 코드를 통합하는 방법을 학습합니다.
Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB
기계 학습 분석을 위한 시계열 데이터를 준비합니다. 이 주제에서는 신호 가져오기, 이상값 제거 및 시간 및 주파수 도메인에서의 기능 추출 등을 다룹니다.
Wireless Communications Systems Design with MATLAB and USRP Software-Defined Radios
단일 및 다중 캐리어 디지털 통신 시스템을 설계하고, 다중 안테나 및 터보 코드 통신 시스템을 만들고, Radio-in-the-loop 시스템에서 작업하십시오.
Designing LTE and LTE Advanced Physical Layer Systems with MATLAB
LTE 물리 계층 표준에 대해 심층적으로 소개합니다. MATLAB에서 참조 LTE 파형 생성 및 엔드 투 엔드 LTE PHY 모델 시뮬레이션에 대해 배워보십시오.
Communication Systems Modeling with Simulink
수신기 알고리즘을 설계하고, 채널 손상을 추가하고, 통신 시스템의 비트 오류율(BER)을 분석하는 방법을 학습합니다.
Simulink Onramp
본 무료 튜토리얼은 3시간 분량이며 Simulink®에서 모델을 생성하고, 편집하고 시뮬레이션하는 방법의 기본 내용을 학습합니다.
Simulink Model Management and Architecture
Simulink 모델을 효율적으로 설계하고 관리하는 방법을 학습합니다. 이 주제에는 요구 사항 통합, 소스 컨트롤, 모델링 표준 적용 및 보고서 생성이 포함되어 있습니다.
Simulation-Based Testing with Simulink
시뮬레이션 결과를 분석하여 모델 동작을 확인하고, 테스트 하네스 및 테스트 케이스를 생성하고, 테스트 과정을 자동화하고, 정형 검증 기법을 사용하여 작업하는 방법을 학습합니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Integrating Code with Simulink
MATLAB 함수 블록, 레거시 코드 툴 및 S 함수를 사용하여 MATLAB 및 C 코드를 Simulink 모델에 통합하는 방법을 학습합니다.
Simulink Onramp
본 무료 튜토리얼은 3시간 분량이며 Simulink®에서 모델을 생성하고, 편집하고 시뮬레이션하는 방법의 기본 내용을 학습합니다.
Control System Design with MATLAB and Simulink
Simulink를 활용하여 제어 시스템을 설계 및 모델링하는 방법을 학습합니다. 이 주제에는 시스템 식별, 매개변수 추정, 제어 시스템 분석 및 응답 최적화가 포함되어 있습니다.
Simulation-Based Testing with Simulink
시뮬레이션 결과를 분석하여 모델 동작을 확인하고, 테스트 하네스 및 테스트 케이스를 생성하고, 테스트 과정을 자동화하고, 정형 검증 기법을 사용하여 작업하는 방법을 학습합니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Integrating Code with Simulink
MATLAB 함수 블록, 레거시 코드 툴 및 S 함수를 사용하여 MATLAB 및 C 코드를 Simulink 모델에 통합하는 방법을 학습합니다.
Modeling Physical Systems with Simscape
Simscape를 사용하여 전기, 기계, 유압 등 다양한 도메인의 구성요소로 물리적 시스템을 모델링하고, Simscape 모델을 Simulink 모델과 통합하고, 맞춤형 사용자 정의 Simscape 구성요소를 만드십시오.
Modeling Multibody Mechanical Systems with Simscape™
Multibody 기계 시스템 모델링, 사용자 지정 기하학 및 복합형 본체 만들기, 조립, 안내 및 메커니즘 검증, CAD 파일 가져오기에 대해 학습합니다.
Modeling Fluid Systems with Simscape
유체 동력 및 유체 전달 시스템 모델링, 유체 시스템 모델 작동 및 제어, 유체, 기계 및 열 영역 연결, 모델 구성요소 사용자 지정 방법을 학습합니다.
Modeling Electrical Power Systems with Simscape
3상 시스템 모델링, 전력 시스템 분석 및 제어, 전력 전자 구성요소 모델링, 전기 모델의 시뮬레이션 가속화 방법을 학습합니다.
Modeling Driveline Systems with Simscape
차량 몸체, 타이어 및 기계식 송전 모델링, 제동 시스템 설계 및 최적화, 폐루프 컨트롤러가 있는 다중 도메인 자동차 시스템 구축 방법을 알아보십시오.
Signal Processing with Simulink
이산형 동적 시스템을 모델링하고 Simulink로 스펙트럼 분석 및 필터 설계를 수행하십시오. 사용자 지정 블록 및 라이브러리를 만들고 외부 코드를 통합하는 방법을 학습합니다.
Generating HDL Code from Simulink
HDL 코드 생성을 위한 Simulink 모델 준비, 호환되는 Simulink 모델을 위한 HDL 코드 및 테스트 벤치 생성, 속도 및 면적 최적화 수행 방법을 학습합니다.
DSP for FPGAs
FPGA용 HDL 코드 생성을 사용하여 효율적인 구현을 위해 DSP 알고리즘을 최적화하는 방법을 학습합니다.
Programming Xilinx® Zynq SoCs with MATLAB and Simulink
AXI4 인터페이스, Processor-in-the-loop(PIL) 검증 및 장치 드라이버 통합을 사용하는 IP 코어 생성 및 배포 방법에 대해 학습합니다.
Software-Defined Radio with Zynq using Simulink
HW/SW 통합 설계를 통해 Zynq® 기반 무선 통신의 실시간 데이터로 통신 시스템 프로토타입을 배포하는 방법을 학습합니다.
Embedded Linux and System Integration for Zynq
Vivado® 및 SDK에서 레퍼런스 디자인 만들기, Simulink에서 사용자 공간 장치 드라이버 통합, Zynq용 사용자 지정 Linux® 이미지 빌드 방법을 학습합니다.
Embedded Coder® for Production Code Generation
임베디드 시스템에 배포할 Simulink 모델을 개발하십시오. 이 과정의 주요 내용은 코드 구조 및 실행, 코드 생성 옵션 및 최적화, 타겟 하드웨어에 코드 배포 등이 포함되어 있습니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Code Generation for AUTOSAR Software Components
기존 ARXML 시스템 설명서에서 Simulink 모델을 생성하고, AUTOSAR 호환 코드 생성을 위한 Simulink 모델을 구성하고, Simulink에서 AUTOSAR 이벤트를 모델링합니다.
MATLAB to C with MATLAB CoderTM
코드 생성을 위한 MATLAB 코드 준비, 고정 크기 및 가변 크기 데이터 작업, 생성된 코드를 상위 프로젝트 및 외부 모듈에 통합하는 방법을 학습합니다.
Polyspace for C/C++ Code Verification
코드 정확성 검증, 검증 결과 검토 및 이해, 누락된 함수 및 데이터 처리, 소프트웨어 품질 메트릭 측정 및 MISRA C 규칙 적용 방법을 학습합니다.
