深度學(xué)習(xí)計算設(shè)備的案例
深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算
關(guān)于舉辦“深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算與應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)會議的通知
一、背景：
在深度學(xué)習(xí)與流體力學(xué)深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創(chuàng)新成果層出不窮。從物理模型融合到復(fù)雜流動模擬，從數(shù)據(jù)驅(qū)動研究到流場智能分析，深度學(xué)習(xí)正以前所未有的力量重塑流體力學(xué)領(lǐng)域。近期在Nature和Science雜志上發(fā)表的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學(xué)習(xí)與物理模型的融合：構(gòu)建物理增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型，將流體力學(xué)的控制方程、邊界條件等物理規(guī)則內(nèi)嵌于模型中，以提高模型的準(zhǔn)確性和物理一致性。
2、復(fù)雜流動現(xiàn)象的模擬與預(yù)測：深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用于模擬湍流、多相流等復(fù)雜流動現(xiàn)象，利用其強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力揭示傳統(tǒng)數(shù)值方法難以捕捉的流動復(fù)雜性。
3、數(shù)據(jù)驅(qū)動的流體動力學(xué)研究：深度學(xué)習(xí)可以從海量流體數(shù)據(jù)中挖掘流動的內(nèi)在規(guī)律，為實(shí)際工程應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學(xué)習(xí)架構(gòu)能夠有效從流體數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵特征，應(yīng)用于流場預(yù)測、流動優(yōu)化、流場可視化等多個領(lǐng)域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在流體控制中的應(yīng)用：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被應(yīng)用于流體控制系統(tǒng)設(shè)計，如優(yōu)化飛行器空氣動力學(xué)性能，展現(xiàn)了其在解決實(shí)際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發(fā)展：伴隨深度學(xué)習(xí)在流體力學(xué)研究中應(yīng)用的普及，相關(guān)的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用過程，加速了研究成果的轉(zhuǎn)化。
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整理： 化工活動家
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展開 深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算與應(yīng)用
關(guān)于舉辦“深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算與應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)會議的通知
一、背景：
在深度學(xué)習(xí)與流體力學(xué)深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創(chuàng)新成果層出不窮。從物理模型融合到復(fù)雜流動模擬，從數(shù)據(jù)驅(qū)動研究到流場智能分析，深度學(xué)習(xí)正以前所未有的力量重塑流體力學(xué)領(lǐng)域。近期在Nature和Science雜志上發(fā)表的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學(xué)習(xí)與物理模型的融合：構(gòu)建物理增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型，將流體力學(xué)的控制方程、邊界條件等物理規(guī)則內(nèi)嵌于模型中，以提高模型的準(zhǔn)確性和物理一致性。
2、復(fù)雜流動現(xiàn)象的模擬與預(yù)測：深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用于模擬湍流、多相流等復(fù)雜流動現(xiàn)象，利用其強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力揭示傳統(tǒng)數(shù)值方法難以捕捉的流動復(fù)雜性。
3、數(shù)據(jù)驅(qū)動的流體動力學(xué)研究：深度學(xué)習(xí)可以從海量流體數(shù)據(jù)中挖掘流動的內(nèi)在規(guī)律，為實(shí)際工程應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學(xué)習(xí)架構(gòu)能夠有效從流體數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵特征，應(yīng)用于流場預(yù)測、流動優(yōu)化、流場可視化等多個領(lǐng)域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在流體控制中的應(yīng)用：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被應(yīng)用于流體控制系統(tǒng)設(shè)計，如優(yōu)化飛行器空氣動力學(xué)性能，展現(xiàn)了其在解決實(shí)際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發(fā)展：伴隨深度學(xué)習(xí)在流體力學(xué)研究中應(yīng)用的普及，相關(guān)的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用過程，加速了研究成果的轉(zhuǎn)化。
展開 【深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算與應(yīng)用】專題
【深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算與應(yīng)用】專題
基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例
基于python語言的CFD數(shù)據(jù)后處理
運(yùn)用Python處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
基于人工智能技術(shù)的流場預(yù)測與重構(gòu)方法
運(yùn)用UNet算法進(jìn)行壓力時序預(yù)測
掌握基于多層感知機(jī)(MLP)的氣動性能預(yù)測方法
基于多層感知機(jī)(MLP)的民航超臨界機(jī)翼氣動性能預(yù)測
基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
基于深度學(xué)習(xí)的流場時序超分辨率處理
基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的矩形柱體主動流動控制
運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行離散動作空間/連續(xù)動作空間的優(yōu)化
耦合代理模型的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在民航飛機(jī)外形優(yōu)化中的應(yīng)用
前沿文獻(xiàn)的解讀，如SORA技術(shù)、風(fēng)烏技術(shù)等，了解人工智能技術(shù)在流體力學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，保持學(xué)術(shù)前沿性
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展開 
深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的流體力學(xué)計算
深度學(xué)習(xí)臺式、便攜式、機(jī)架式、集群完美選型2021v3
目錄
1 UltraLAB深度學(xué)習(xí)計算設(shè)備介紹
2 最新多GPU算力匯總表2021v3
3 深度學(xué)習(xí)計算硬件配置推薦2021v3
3.1 深度學(xué)習(xí)工作站配置推薦---最大2塊GPU
3.2 深度學(xué)習(xí)工作站配置推薦-—最大7塊GPU
3.3 深度學(xué)習(xí)工作站配置推薦---最大6塊GPU
3.4 便攜GPU工作站配置推薦—-最大4塊GPU
3.5 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器配置推薦--最大8塊GPU
3.6 深度學(xué)習(xí)多機(jī)集群配置推薦
21世紀(jì)計算機(jī)最大挑戰(zhàn)—深度學(xué)習(xí)、人工智能，它幫助更多領(lǐng)域的應(yīng)用研究獲取質(zhì)的進(jìn)展，計算機(jī)視覺、語音識別、自動機(jī)器翻譯、自動駕駛汽車、藥物發(fā)現(xiàn)、生物信息、醫(yī)學(xué)診斷、視頻游戲、圍棋、智能電網(wǎng)…
不怕千招會，就怕一招絕，對于科研人員一旦通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)在某一個應(yīng)用領(lǐng)域有所成就，就會獲取最大的機(jī)會。
西安坤隆計算機(jī)公司2008年進(jìn)入工作站領(lǐng)域，專注于計算應(yīng)用的最快計算硬件架構(gòu)，針對深度學(xué)習(xí)GPU超算的不同環(huán)境、不同計算規(guī)模等等，提供更專業(yè)匹配、與時俱進(jìn)的計算設(shè)備：
圖靈超算工作站（臺式）
圖靈超算服務(wù)器（機(jī)架式）
便攜超算工作站（移動便攜式）
GPU多機(jī)集群…
我們不僅提供種類齊全計算設(shè)備，更注重計算效能和完美計算配置，目標(biāo)：保證每臺機(jī)器運(yùn)行軟件，其性能發(fā)揮最大化、性能極致化。
展開 深度學(xué)習(xí)|基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法
源自：控制與決策 作者：薛俊韜 馬若寒 胡超芳
摘要
針對深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)?em>深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮的原理, 將YOLOv3主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNet, 通過將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解為深度卷積和逐點(diǎn)卷積, 保留多尺度預(yù)測部分, 以有效減少參數(shù)量. 對于檢測得到的邊框信息, 利用Deep-SORT算法進(jìn)行跟蹤. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 所提出方法在跟蹤效果基本不變的情況下可提升處理速度近50%.
關(guān)鍵詞
深度學(xué)習(xí) 多目標(biāo)跟蹤 目標(biāo)檢測 YOLOv3 deep-SORT MobileNet
0 引言
多目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn), 可應(yīng)用于交通監(jiān)測、安防等多個領(lǐng)域, 具有一定的應(yīng)用價值和挑戰(zhàn)性[1]. 檢測方式可以分為檢測跟蹤和無檢測跟蹤兩類, 前者需要檢測目標(biāo)后再進(jìn)行跟蹤; 后者需要在第1幀手動初始化目標(biāo), 然后進(jìn)行跟蹤. 在目標(biāo)跟蹤中, 涌現(xiàn)出許多具有良好性能的算法, 如SSD[2]、R-CNN[3-4]以及YOLO系列[5-7], 其中YOLOv3[7]算法在檢測跟蹤中體現(xiàn)出較強(qiáng)的優(yōu)勢.
由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐漸替代了傳統(tǒng)手工設(shè)計的特征, 提供了一種端到端的處理方法, 精度也大幅提高. 但CNN模型在不斷提高精度的同時, 其網(wǎng)絡(luò)深度和尺寸也在成倍增長, 需要GPU來進(jìn)行加速, 使得基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法無法直接應(yīng)用于移動設(shè)備, 導(dǎo)致難以符合實(shí)時性要求. 因此降低算法復(fù)雜度、提高實(shí)時性、簡化和加速模型便成為亟待解決的問題. 文獻(xiàn)[8-10]使用剪枝方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)壓縮. 文獻(xiàn)[11]提出從零開始訓(xùn)練低秩約束卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法, 不僅速度得到提升, 而且在一些情況下模型性能也有所提高.
展開 深度學(xué)習(xí)臺式、便攜式、機(jī)架式、集群硬件配置選型2022v1
升級更新日期：2022年1月5日
關(guān)鍵點(diǎn)：
硬件架構(gòu) （1）全部采用PCIe 4.0接口，（2）所有方案里的配置完美優(yōu)化，整機(jī)性能大幅提升
系統(tǒng)和軟件：開機(jī)即用
配置：增加 支持8塊GPU、10塊GPU方案
價格： 再次下調(diào)
目錄
1 UltraLAB深度學(xué)習(xí)計算設(shè)備介紹
2 最新多GPU算力匯總表2021v3
3 深度學(xué)習(xí)計算硬件配置推薦2021v3
3.1 深度學(xué)習(xí)工作站GA300i配置推薦---最大2塊GPU
3.2 深度學(xué)習(xí)工作站GR420M配置推薦-—最大7塊GPU
3.3 深度學(xué)習(xí)工作站GX650M配置推薦---最大10塊GPU
3.4 便攜GPU工作站PG配置推薦—-最大4塊GPU
3.5 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器配置推薦--最大8塊GPU
3.6 深度學(xué)習(xí)多機(jī)集群配置推薦-20塊卡、40塊卡
21世紀(jì)計算機(jī)最大挑戰(zhàn)—深度學(xué)習(xí)、人工智能，它幫助更多領(lǐng)域的應(yīng)用研究獲取質(zhì)的進(jìn)展，計算機(jī)視覺、語音識別、自動機(jī)器翻譯、自動駕駛汽車、藥物發(fā)現(xiàn)、生物信息、醫(yī)學(xué)診斷、視頻游戲、圍棋、智能電網(wǎng)…
不怕千招會，就怕一招絕，對于科研人員一旦通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)在某一個應(yīng)用領(lǐng)域有所成就，就會獲取最大的機(jī)會。
西安坤隆計算機(jī)公司2008年進(jìn)入工作站領(lǐng)域，專注于計算應(yīng)用的最快計算硬件架構(gòu)，針對深度學(xué)習(xí)GPU超算的不同環(huán)境、不同計算規(guī)模等等，提供更專業(yè)匹配、與時俱進(jìn)的計算設(shè)備：
圖靈超算工作站（臺式）
圖靈超算服務(wù)器（機(jī)架式）
便攜超算工作站（移動便攜式）
GPU多機(jī)集群…
我們不僅提供種類齊全計算設(shè)備，更注重計算效能和完美計算配置，目標(biāo)：保證每臺機(jī)器運(yùn)行軟件，其性能發(fā)揮最大化、性能極致化。
展開 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理計算平臺硬件配置完美選型2020v1
人工智能隨著核心算法、計算能力的迅速提升，以及海量聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支持，在本世紀(jì)終于迎來了質(zhì)的飛躍，人工智能將是未來應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，在市場經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域帶來更多的機(jī)遇與機(jī)會，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可以大大加快診斷速度和準(zhǔn)確性，在軍事領(lǐng)域人工智能武器將成為未來武器的王牌……
（一）了解深度學(xué)習(xí)算法
深度學(xué)習(xí)兩個主要過程：訓(xùn)練（Training）和推理（Inference）。
深度學(xué)習(xí)|會開發(fā)AI的AI：超網(wǎng)絡(luò)有望讓深度學(xué)習(xí)大眾化
會開發(fā)AI的AI：超網(wǎng)絡(luò)有望讓深度學(xué)習(xí)大眾化
超網(wǎng)絡(luò)（hypernetwork）可以加快訓(xùn)練AI的過程。
編者按：在執(zhí)行特定類型任務(wù)，如圖像識別、語音識別等方面，AI已經(jīng)可以與人類相媲美了，甚至有時候已經(jīng)超越了人類。但這些AI事先必須經(jīng)過訓(xùn)練，而訓(xùn)練是個既耗時又耗計算能力的過程，有上百萬甚至幾十億的參數(shù)需要優(yōu)化。但最近研究人員做出了能瞬時預(yù)測參數(shù)的超網(wǎng)絡(luò)。通過利用超網(wǎng)絡(luò)（hypernetwork），研究人員現(xiàn)在可以先下手為強(qiáng)，提前對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，從而節(jié)省部分訓(xùn)練時間和費(fèi)用。文章來自編譯。譯者：boxi。
劃重點(diǎn)：
人工智能是一場數(shù)字游戲，訓(xùn)練耗時耗力
超網(wǎng)絡(luò)可以在幾分之一秒內(nèi)預(yù)測出新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)
超網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)往往可以跟數(shù)千次 SGD 迭代的結(jié)果不相上下，有時甚至是更好
超網(wǎng)絡(luò)有望讓深度學(xué)習(xí)大眾化
人工智能在很大程度上是一場數(shù)字游戲。10 年前，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種學(xué)習(xí)識別數(shù)據(jù)模式的 AI 形式）之所以開始超越傳統(tǒng)算法，那是因?yàn)槲覀兘K于有了足夠的數(shù)據(jù)和處理能力，可以充分利用這種AI。
現(xiàn)如今的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)和處理能力更加渴望。訓(xùn)練它們需要對表征參數(shù)的值進(jìn)行仔細(xì)的調(diào)整，那些參數(shù)代表人工神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)度，有數(shù)百萬甚至數(shù)十億之巨。其目標(biāo)是為它們找到接近理想的值，而這個過程叫做優(yōu)化，但訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)達(dá)到這一點(diǎn)并不容易。 DeepMind研究科學(xué)家Petar Veli?kovi? 表示：“訓(xùn)練可能需要數(shù)天、數(shù)周甚至數(shù)月之久”。
但這種情況可能很快就會改變。加拿大安大略省圭爾夫大學(xué)（University of Guelph）的Boris Knyazev和他的同事設(shè)計并訓(xùn)練了一個“超網(wǎng)絡(luò)”——這有點(diǎn)像是凌駕于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之上的最高統(tǒng)治者——用它可以加快訓(xùn)練的過程。
展開 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) ￥9.9
以下內(nèi)容關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的入門資料。
基于深度學(xué)習(xí)的2D圖像深度估計:從單目到多目
最近學(xué)習(xí)總結(jié)分享，關(guān)于深度立體匹配和多視角立體幾何：
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡述和工程案例展示
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)，是一門人工智能的科學(xué)，是通過用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)，對世界中發(fā)生的事做出判斷和預(yù)測的一項(xiàng)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
工程應(yīng)用中 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別有以下幾方面：
機(jī)器學(xué)習(xí)典型過程：
（1）首先在計算機(jī)中存儲歷史的數(shù)據(jù)。
（2）將這些數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理，這個過程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“訓(xùn)練”。
（3）處理的結(jié)果可以被我們用來對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，這個結(jié)果一般稱之為“模型”。
（4）對新數(shù)據(jù)的預(yù)測過程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“預(yù)測”。
“訓(xùn)練”與“預(yù)測”是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個過程，“模型”則是過程的中間輸出結(jié)果，“訓(xùn)練”產(chǎn)生“模型”，“模型”指導(dǎo) “預(yù)測”。
機(jī)器學(xué)習(xí)與人類思考的類比
深度學(xué)習(xí)的主要差異：
深度學(xué)習(xí)不需要我們?nèi)ヌ崛√卣鳎亲詣拥貙?shù)據(jù)進(jìn)行篩選，自動地提取數(shù)據(jù)高維特征。如下圖所示，深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)一般方法相比，少了特征工程，節(jié)約了工程師們大量工作時間。
展開 關(guān)于“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”python-深度學(xué)習(xí)
Python 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能深度學(xué)習(xí)案例實(shí)踐——課程大綱（配備機(jī)器學(xué)習(xí)教材）
第
一
節(jié)
Python與TensorFlow
1．機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、聯(lián)系及區(qū)別
2．機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)、人工智能及其他學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)系
3．機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
4．機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類及本課程內(nèi)容
（1）有監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類、回歸
（2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類
（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)
（4）半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5．機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的一般流程
（1）對象的表示
（2）訓(xùn)練/學(xué)習(xí)
（3）測試/應(yīng)用
6．機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例
（1）機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言理解領(lǐng)域的應(yīng)用(機(jī)器翻譯、智能問答)
（2）機(jī)器學(xué)習(xí)在多媒體處理領(lǐng)域的應(yīng)用
(人臉識別、視頻分析)
（3）機(jī)器學(xué)習(xí)在語音處理領(lǐng)域的應(yīng)用(語
音識別、語音合成)
（4）機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用(入
侵檢測、惡意軟件識別)
（5）機(jī)器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用(搜索引
擎、計算廣告、推薦系統(tǒng))
代碼和案例實(shí)踐：
1.卷積與(指數(shù))移動平均線
2.股票數(shù)據(jù)分析
3.缺失數(shù)據(jù)的處理
4.環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析
第
二
節(jié)
回歸分析
1．線性回歸
（1）回歸的基本概念
（2）線性回歸
（3）對率(Logistic)回歸
（4）嶺(Ridge)回歸
（5）Lasso 回歸
（6）Elastic Net
2．Logistic/Softmax回歸
展開 MATLAB數(shù)據(jù)分析、圖形圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)班
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應(yīng)用于科學(xué)計算和工程仿真的交互式編程軟件，它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言，將符號計算、數(shù)值分析、矩陣計算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、信號處理、計算金融學(xué)、計算生物學(xué)以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案。
為進(jìn)一步推動高等院校、科研院所及企事業(yè)單位在科研研究工作的開展，特邀請清華大學(xué)教授共同舉辦“MATLAB數(shù)據(jù)分析、圖形圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)”培訓(xùn)班。我們已經(jīng)在舉辦培訓(xùn)班共二十期，一百余家企業(yè)、高校和科研院所參加了培訓(xùn)班，共計培訓(xùn)學(xué)員數(shù)百名。培訓(xùn)班實(shí)實(shí)在在地提高了學(xué)員Matlab數(shù)據(jù)分析、圖形圖像處理、Simulink仿真、算法開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)科研水平和解決實(shí)際科研問題能力，通過實(shí)際操作和訓(xùn)練，讓學(xué)員們掌握了Matlab軟件使用的方法，獲得一致好評。具體事宜如下：
一、培訓(xùn)目標(biāo)
通過課程學(xué)習(xí)，理解并掌握MATLAB軟件編程語法，工具箱的使用，各種作圖技巧，包含二維圖、三維圖、地形圖、交互式編輯圖形、動畫制圖，并通過實(shí)例講解科學(xué)計算及其可視化；并學(xué)會使用常見的分析工具分析數(shù)據(jù)，為科學(xué)研究提供更可靠的數(shù)據(jù)分析能力；結(jié)合工程應(yīng)用實(shí)例講解MATLAB優(yōu)化建模與求解、Simulink建模與仿真；掌握Matlab算法開發(fā)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用技巧與細(xì)節(jié)分析；能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能夠使用MATLAB軟件解決一些實(shí)際的應(yīng)用項(xiàng)目和科研問題。
二、培訓(xùn)專家
清華大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，1998年畢業(yè)于西安交通大學(xué)信息與通信工程系，獲學(xué)士學(xué)位。
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