Глубокое и машинное обучение(ИИ)

В аккаунтах будем рассказывать о новинках MATLAB, полезном для инженеров софте и железе сторонних производителей, о наших сервисах, услуга и новых проектах, а также свежих новостях инженерной индустрии. 

Подписывайтесь на  наши соц. сети по ссылкам ниже.

3DOF» с примерами, задачами и решениями.
            Программа разработана по заказу промышленности. Курс ни разу не читался, практических занятий не было по причине пандемии. Заявленный уровень осведомленности слушателей потребовал ввести краткий обзор избранных разделов MATLAB+Simulink.

            Моделируемый объект точечной массы m далее называется летательным аппаратом (ЛА). Соответственно обозначаются системы координат (СК) Земли и СК летательного аппарата (СК ЛА).

Приведены результаты применения искусственной нейронной сети прямого распространения для краткосрочного прогнозирования значений температуры воздуха. Исходными данными для исследования послужил длительный ряд регулярных измерений значений температуры воздуха на метеорологической станции Одесса. Выбор архитектуры сети обусловлен ее простотой, приемлемым временем обучения, укладывающимся в сроки краткосрочного прогноза. При исследованиях применена модель сети системы компьютерной математики MatLab. Для достижения наилучшей оправдываемости краткосрочных прогнозов была проведена оптимизация как характеристик нейронной сети – подобраны вид алгоритма обучения, вид функции активации нейронов, количество скрытых слоев сети, так и данных, используемых для обучения – подобраны вид данных, сезонность данных, объем и структура обучающей выборки. В результате удалось достичь высоких показателей оправдываемости краткосрочных прогнозов значений температуры воздуха при прогнозировании в условиях невозмущенной атмосферы. Прогнозы на три часа и на сутки получаются практически безошибочными, а оправдываемость трехсуточного прогноза превышает 90%.

Титов, Д. А.
Т45 Основы оптимизации в радиотехнических системах : практикум /
Д. А. Титов, И. В. Юнкин, Н. В. Рубан ; Минобрнауки России, ОмГТУ. –
Омск : Изд-во ОмГТУ, 2016. – 120 с. : ил.
ISBN 978-5-8149-2166-6
Представлены практические работы, демонстрирующие использование различных методов оптимизации в программном обеспечении радиотехнических устройств и систем. Разработка программного обеспечения практических работ производится в программной среде Matlab.
Практикум предназначен для студентов электро- и радиотехнических специальностей очной и заочной форм обучения.

Проект «Карьера» создан, чтобы помочь инженерам найти интересную работу в ведущих компаниях своей отрасли, а работодателям сформировать команду высококлассных специалистов.

Собрали для вас подборку курсов с использованием MATLAB.
Курсы имеют различные уровни сложности, находятся в открытом доступе для всех и проводятся на английском языке.

*Доступ к материалам бесплатный, для получения сертификата о прохождении необходимо будет заплатить (в некоторых курсах с платформы coursera есть ограничение по времени доступа к материалам).

В вебинарах примут участие приглашенные спикеры из различных индустрий, которые поделятся опытом применения MATLAB и методов глубокого обучения в реальных проектах.

Программа представляет собой сотрудничество команды MatWorks с создателями онлайн-курсов с целью включения MATLAB и Simulink в MOOC.

Открытый онлайн курс по машинному обучению для нужд медицинской мехатроники и робототехники, и не только. Лекции, практики, лабораторные работы (4+6+3). С применением языков MATLAB, Python, GNU-Octave для решения задач и программирования "железа". С использованием медицинских данных из открытых источников и данных от наших коллег. Курс для начинающих, у которых серьезные намерения, примерно на 100 часов упорной работы. Если вы хотя-бы сомневаетесь, что в выражении f(x)=dy(x)/dx наверное не стоит сокращать d, то можно приступать.

Технологии анализа и обработки речевых сигналов позволяют снизить шумовое воздействие звукового окружения и осуществлять экономию канальных ресурсов при передаче информации. Детектор голосовой активности (voice activity detector – VAD) играет важную роль в данных системах, позволяя обнаружить присутствие речи в аудиосигнале. Информация, полученная VAD, может быть использована для разделения аудиоинформации на вокализированную часть и фоновый шум. На сегодняшний день существует множество подходов к реализации VAD, среди них все большую популярность набирают решения, включающие в себя применение методов машинного обучения. Одним из методов машинного обучения, позволяющий решать большой спектр задач и бурно развивающийся на данный момент, является применение нейронных сетей и глубокого обучения.

Представляем вашему вниманию пять новы онлайн-курсов по MATLAB (МAOTS).

Четыре курса открыты для всех в свободном доступе, по прохождении которых вам будет выдан сертификат.

Я хотел представить на конкурс работ для сотрудников вузов и инженеров статью, опубликованную в журнале Human Molecular Genetics (Oxford University Press) в сентябре 2020 года группой авторов из Университета Джонса Хопкинса, Балтимор, США: Alexey V Shevelkin, Chantelle E Terrillion, Yuto Hasegawa, Olga A Mychko, Yan Jouroukhin, Akira Sawa, Atsushi Kamiya, Mikhail V Pletnikov (2020) Astrocyte DISC1 contributes to cognitive function in a brain region-dependent manner. Human Molecular Genetics, Volume 29, Issue 17, Pages 2936–2950.

https://academic.oup.com/hmg/article-abstract/29/17/2936/5892987

На форуме частенько всплывал вопрос про MATLAB Application Designer. Хотелось бы внести и свою скромную лепту в обсуждение этого вопроса. Поговорим о его преимуществах, недостатках и сравним его с другим фреймворком.

В работе дан краткий аналитический обзор нейронной сети, продемонстрирована работа с нейронными сетями в программе Matlab с помощью Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox), представлено решение с помощью нейронной сети задачи аппроксимации функций.

В данном методическом указании показан один из способов получения статистики по характерным режимам работы на имитационной модели системы электроснабжения с использованием программного продукта Matlab/Simulink.