Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚜️Neural network course session two::
2️⃣Neuron Model and Network
🔵Explore neuron models and neural network architectures in this comprehensive session. Understand the mathematical foundations of these computational models. Study single and multiple-input neuron models, transfer functions, and how neurons form network building blocks. Discover single-layer, multi-layer, and recurrent network architectures designed for various problem complexities. Learn about feedback loops enabling temporal behavior in recurrent networks.
✅Neuron Model
✅Transfer Functions
✅Network Architectures
✅Recurrent Networks
🔻YouTube: third session
https://youtu.be/DvaMtUP095Q
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#NeuralNetworks #NeuronModels #NetworkArchitectures #ArtificialNeurons #TransferFunctions #SingleLayerNetworks #MultiLayerNetworks #RecurrentNetworks #DeepLearning #NeuralNetworkDesign #ComputationalModels #MATLAB #MATLABCourse #NeuralNetworkCourse
2️⃣Neuron Model and Network
🔵Explore neuron models and neural network architectures in this comprehensive session. Understand the mathematical foundations of these computational models. Study single and multiple-input neuron models, transfer functions, and how neurons form network building blocks. Discover single-layer, multi-layer, and recurrent network architectures designed for various problem complexities. Learn about feedback loops enabling temporal behavior in recurrent networks.
✅Neuron Model
✅Transfer Functions
✅Network Architectures
✅Recurrent Networks
🔻YouTube: third session
https://youtu.be/DvaMtUP095Q
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#NeuralNetworks #NeuronModels #NetworkArchitectures #ArtificialNeurons #TransferFunctions #SingleLayerNetworks #MultiLayerNetworks #RecurrentNetworks #DeepLearning #NeuralNetworkDesign #ComputationalModels #MATLAB #MATLABCourse #NeuralNetworkCourse
🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔰Linear Control Training Workshop - Session 2
🔹Partial Fraction Expansion: Learn how to use the residue() command to easily perform partial fraction expansion on transfer functions. See examples of expanding proper and improper rational functions.
🔸Transforming Mathematical Models: Discover how to convert between different representations of dynamic systems using commands like tf2ss, ss2tf, zp2tf, etc. Examples show conversions between transfer functions, state-space models, pole-zero form, and discrete-time systems.
🔹Block Diagram Modeling: Master the techniques for representing interconnected systems with transfer function or state-space blocks. Learn the MATLAB syntax for series, parallel, and feedback connections. See how to extract the overall transfer function or state-space model.
🔸Telegram:
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #DynamicSystems #TransferFunctions #StateSpace #BlockDiagrams #ModelConversion #PartialFractions #MATLABTutorial #ModelingAndAnalysis
🔹Partial Fraction Expansion: Learn how to use the residue() command to easily perform partial fraction expansion on transfer functions. See examples of expanding proper and improper rational functions.
🔸Transforming Mathematical Models: Discover how to convert between different representations of dynamic systems using commands like tf2ss, ss2tf, zp2tf, etc. Examples show conversions between transfer functions, state-space models, pole-zero form, and discrete-time systems.
🔹Block Diagram Modeling: Master the techniques for representing interconnected systems with transfer function or state-space blocks. Learn the MATLAB syntax for series, parallel, and feedback connections. See how to extract the overall transfer function or state-space model.
🔸Telegram:
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #DynamicSystems #TransferFunctions #StateSpace #BlockDiagrams #ModelConversion #PartialFractions #MATLABTutorial #ModelingAndAnalysis
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚜️Neural network course session three::
3️⃣An Illustrative Example
🔵In this MATLAB tutorial, learn how to implement Principal Component Analysis (PCA) and Anchor Graphs for dimensionality reduction. The video covers the core concepts, provides step-by-step code explanations, and demonstrates how to visualize and compare results. By the end of this tutorial, you'll be able to apply PCA and Anchor Graphs to your own datasets in MATLAB. Suitable for both beginners and experienced users.
✅Visualizing PCA results in MATLAB
✅Introduction to Anchor Graphs and their advantages
✅Constructing Anchor Graphs in MATLAB
✅Using Anchor Graphs for efficient dimensionality reduction
✅Comparing PCA and Anchor Graph results
🔻YouTube: third session
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #PCA #PrincipalComponentAnalysis #AnchorGraphs #DimensionalityReduction #MachineLearning #DataScience #Tutorial #Eigenvectors #Covariance #DataVisualization #Code #Programming
3️⃣An Illustrative Example
🔵In this MATLAB tutorial, learn how to implement Principal Component Analysis (PCA) and Anchor Graphs for dimensionality reduction. The video covers the core concepts, provides step-by-step code explanations, and demonstrates how to visualize and compare results. By the end of this tutorial, you'll be able to apply PCA and Anchor Graphs to your own datasets in MATLAB. Suitable for both beginners and experienced users.
✅Visualizing PCA results in MATLAB
✅Introduction to Anchor Graphs and their advantages
✅Constructing Anchor Graphs in MATLAB
✅Using Anchor Graphs for efficient dimensionality reduction
✅Comparing PCA and Anchor Graph results
🔻YouTube: third session
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #PCA #PrincipalComponentAnalysis #AnchorGraphs #DimensionalityReduction #MachineLearning #DataScience #Tutorial #Eigenvectors #Covariance #DataVisualization #Code #Programming
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔰Linear Control Training Workshop - Session 3
🔵Learn how to analyze the transient response of control systems using MATLAB in this comprehensive tutorial video. We cover step response, impulse response, ramp response, and response to arbitrary inputs. Discover how to obtain key parameters like rise time, peak time, maximum overshoot, and settling time. We also explore generating 3D plots of response curves. Improve your understanding of control system behavior and master transient response analysis with MATLAB.
🔸Telegram:
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #TransientResponse #StepResponse #ImpulseResponse #RampResponse #RiseTime #PeakTime #Overshoot #SettlingTime #3DPlots #EngineeringTutorial #ControlTheory
🔵Learn how to analyze the transient response of control systems using MATLAB in this comprehensive tutorial video. We cover step response, impulse response, ramp response, and response to arbitrary inputs. Discover how to obtain key parameters like rise time, peak time, maximum overshoot, and settling time. We also explore generating 3D plots of response curves. Improve your understanding of control system behavior and master transient response analysis with MATLAB.
🔸Telegram:
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #TransientResponse #StepResponse #ImpulseResponse #RampResponse #RiseTime #PeakTime #Overshoot #SettlingTime #3DPlots #EngineeringTutorial #ControlTheory
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚜️Neural network course session four::
4️⃣Perceptron Learning Rule
🔵In this MATLAB tutorial video, we dive into the fundamentals of the Perceptron Learning Rule, a powerful algorithm for training single-layer neural networks. Through practical examples and step-by-step explanations, you'll learn how to implement the Perceptron Learning Rule in MATLAB to solve linearly separable classification problems.
We cover key concepts such as:
✅Perceptron architecture and decision boundaries
✅Supervised learning and training sets
✅Weight and bias updates using the Perceptron Learning Rule
✅Convergence and limitations of the Perceptron network
🔻YouTube: third session
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #MachineLearning #NeuralNetworks #PerceptronLearningRule #AI #ArtificialIntelligence #DeepLearning #DataScience #Programming #Tutorial
4️⃣Perceptron Learning Rule
🔵In this MATLAB tutorial video, we dive into the fundamentals of the Perceptron Learning Rule, a powerful algorithm for training single-layer neural networks. Through practical examples and step-by-step explanations, you'll learn how to implement the Perceptron Learning Rule in MATLAB to solve linearly separable classification problems.
We cover key concepts such as:
✅Perceptron architecture and decision boundaries
✅Supervised learning and training sets
✅Weight and bias updates using the Perceptron Learning Rule
✅Convergence and limitations of the Perceptron network
🔻YouTube: third session
Download file and codes (in comment)::
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #MachineLearning #NeuralNetworks #PerceptronLearningRule #AI #ArtificialIntelligence #DeepLearning #DataScience #Programming #Tutorial
👫معرفی 7 دوره جدید رایگان از دانشگاه هاروارد برای کسانی که به دنبال یادگیری مهارتهای جدید یا ارتقا خودشون هستند:
@bmniran
🔎1. Introduction to Computer Science
✔️یه دوره رایگان 12 هفتهای که به 6 تا 18 ساعت در هفته زمان برای یادگیری نیاز داره و مبانی برنامه نویسی را معرفی میکنه. تو این دوره در مورد الگوریتمها، ساختارهای داده، مهندسی نرم افزار، توسعه وب و زبانهای برنامه نویسی صحبت شده.
https://edx.org/learn/computer-science/harvard-university-cs50-s-introduction-to-computer-science?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8Xww1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎2. Introduction to Artificial Intelligence with Python
✔️یک دوره مقدماتی در زمینه هوش مصنوعی با پایتون، که مدت زمانی تقریبا 7 هفتهای نیاز داشته و لازمه هر هفته 10 تا 30 ساعت وقت بگذارید براش و در زمینه گرافها، یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی صحبت شده و یاد میده که پروژههای عملی را با استفاده از پایتون انجام بدین.
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/harvard-university-cs50-s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8X1g1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎3. Data Science: Machine Learning
✔️این دوره هم همونطور که از اسمش مشخص هست در مورد مباحث ماشین لرنینگ هست و تمرین های خوبی رو هم داره که کامل بتونین مسلط بشید.
https://edx.org/learn/machine-learning/harvard-university-data-science-machine-learning?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8X3w1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎4. Data Science: Productivity Tools
✔️یک دوره 8 هفتهای است که برای یادگیری و سازماندهی پروژهها کمک کننده هست و هفته ای 1 تا 2 ساعت نیاز داره برای یادگیری.
https://edx.org/learn/data-science/harvard-university-data-science-productivity-tools?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8Xy41WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎5. Web Programming with Python and JavaScript
✔️دورهای که برنامه نویسی وب رو با پایتون آموزش میده و 12 هفته زمان دوره هست و لازمه 6 تا 9 ساعت در هفته رو بهش اختصاص بدین و در این دوره طراحی وب اپلیکیشن هم وجود داره.
https://edx.org/learn/web-development/harvard-university-cs50-s-web-programming-with-python-and-javascript?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XU81WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎6. Introduction to Game Development
✔️این دوره 12 هفتهای هم برای کسانی که علاقه مند هستند تا برنامه نویسی و توسعه گیم و بازی رو شروع کنن خیلی جذاب میتونه باشه.
https://edx.org/learn/game-development/harvard-university-cs50-s-introduction-to-game-development?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XW01WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎7. Introduction to Cybersecurity
✔️این دوره هم همونطور که از اسمش مشخصه در مورد امنیت سایبری هست و 5 هفته زمان میبره تا دوره رو به اتمام برسونین.
https://edx.org/learn/cybersecurity/harvard-university-cs50-s-introduction-to-cybersecurity?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XQY1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
#آموزش_علمی
#نخبگان_ایران
@bmniran
🔎1. Introduction to Computer Science
✔️یه دوره رایگان 12 هفتهای که به 6 تا 18 ساعت در هفته زمان برای یادگیری نیاز داره و مبانی برنامه نویسی را معرفی میکنه. تو این دوره در مورد الگوریتمها، ساختارهای داده، مهندسی نرم افزار، توسعه وب و زبانهای برنامه نویسی صحبت شده.
https://edx.org/learn/computer-science/harvard-university-cs50-s-introduction-to-computer-science?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8Xww1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎2. Introduction to Artificial Intelligence with Python
✔️یک دوره مقدماتی در زمینه هوش مصنوعی با پایتون، که مدت زمانی تقریبا 7 هفتهای نیاز داشته و لازمه هر هفته 10 تا 30 ساعت وقت بگذارید براش و در زمینه گرافها، یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی صحبت شده و یاد میده که پروژههای عملی را با استفاده از پایتون انجام بدین.
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/harvard-university-cs50-s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8X1g1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎3. Data Science: Machine Learning
✔️این دوره هم همونطور که از اسمش مشخص هست در مورد مباحث ماشین لرنینگ هست و تمرین های خوبی رو هم داره که کامل بتونین مسلط بشید.
https://edx.org/learn/machine-learning/harvard-university-data-science-machine-learning?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8X3w1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎4. Data Science: Productivity Tools
✔️یک دوره 8 هفتهای است که برای یادگیری و سازماندهی پروژهها کمک کننده هست و هفته ای 1 تا 2 ساعت نیاز داره برای یادگیری.
https://edx.org/learn/data-science/harvard-university-data-science-productivity-tools?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8Xy41WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎5. Web Programming with Python and JavaScript
✔️دورهای که برنامه نویسی وب رو با پایتون آموزش میده و 12 هفته زمان دوره هست و لازمه 6 تا 9 ساعت در هفته رو بهش اختصاص بدین و در این دوره طراحی وب اپلیکیشن هم وجود داره.
https://edx.org/learn/web-development/harvard-university-cs50-s-web-programming-with-python-and-javascript?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XU81WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎6. Introduction to Game Development
✔️این دوره 12 هفتهای هم برای کسانی که علاقه مند هستند تا برنامه نویسی و توسعه گیم و بازی رو شروع کنن خیلی جذاب میتونه باشه.
https://edx.org/learn/game-development/harvard-university-cs50-s-introduction-to-game-development?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XW01WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
🔎7. Introduction to Cybersecurity
✔️این دوره هم همونطور که از اسمش مشخصه در مورد امنیت سایبری هست و 5 هفته زمان میبره تا دوره رو به اتمام برسونین.
https://edx.org/learn/cybersecurity/harvard-university-cs50-s-introduction-to-cybersecurity?irclickid=WhA1hk2lDxyPT1IyXUS9p1tJUkHW8XQY1WyGXQ0&utm_source=affiliate&utm_medium=Guiding%20Tech%20Media&utm_campaign=Online%20Tracking%20Link_&utm_content=ONLINE_TRACKING_LINK&irgwc=1
#آموزش_علمی
#نخبگان_ایران
edX
HarvardX: CS50's Introduction to Computer Science | edX
An introduction to the intellectual enterprises of computer science and the art of programming.
👍3🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔰Linear Control Training Workshop - Session 4
🔵In this MATLAB tutorial video, we dive into the powerful control systems analysis and design capabilities of MATLAB. Learn how to create and interpret root locus plots to analyze system stability and transient response characteristics. We then explore various control system compensation techniques, including lead, lag, and lag-lead compensation, and how to design compensators using the root locus approach.
🔸Generating root locus plots with MATLAB
🔹Effects of poles and zeros on root locus shape
🔸Finding gain values at points on the root locus
🔹Plotting root loci with damping ratio and natural frequency lines
🔸Lead compensator design
🔹Lag compensator design
🔸Lag-lead compensator design
🔹Analyzing compensated vs. uncompensated system responses
🔸Parallel compensation and velocity feedback
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #RootLocus #SystemStability #LeadCompensation #LagCompensation #LagLeadCompensation #ControlSystemDesign
🔵In this MATLAB tutorial video, we dive into the powerful control systems analysis and design capabilities of MATLAB. Learn how to create and interpret root locus plots to analyze system stability and transient response characteristics. We then explore various control system compensation techniques, including lead, lag, and lag-lead compensation, and how to design compensators using the root locus approach.
🔸Generating root locus plots with MATLAB
🔹Effects of poles and zeros on root locus shape
🔸Finding gain values at points on the root locus
🔹Plotting root loci with damping ratio and natural frequency lines
🔸Lead compensator design
🔹Lag compensator design
🔸Lag-lead compensator design
🔹Analyzing compensated vs. uncompensated system responses
🔸Parallel compensation and velocity feedback
🆔Channel: @MATLAB_House
🆔Group:@MATLABHOUSE
#MATLAB #ControlSystems #RootLocus #SystemStability #LeadCompensation #LagCompensation #LagLeadCompensation #ControlSystemDesign
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❇️ساختن ربات تلگرام مخصوص اطلاع اتمام شبیه سازی ها در متلب ❇️
با توجه به زمانبر و پیچیده بودن کدها، ایجاد سیستمی برای اعلام اتمام شبیهسازیها اهمیت زیادی دارد. در این ویدیو، نحوه ساخت ربات تلگرامی سادهای را آموزش میدهیم که از طریق API با متلب ارتباط برقرار میکند و پیغام پایان شبیهسازی را ارسال میکند. این روش به دلیل سادگی و حفظ حریم خصوصی بهتر از ارسال ایمیل است. هنگام اتمام شبیهسازی، تنها کافی است دستور
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #TelegramBot #Simulation #Automation #TechTutorial #Engineering #Coding #SoftwareDevelopment #APIIntegration #TechTips
با توجه به زمانبر و پیچیده بودن کدها، ایجاد سیستمی برای اعلام اتمام شبیهسازیها اهمیت زیادی دارد. در این ویدیو، نحوه ساخت ربات تلگرامی سادهای را آموزش میدهیم که از طریق API با متلب ارتباط برقرار میکند و پیغام پایان شبیهسازی را ارسال میکند. این روش به دلیل سادگی و حفظ حریم خصوصی بهتر از ارسال ایمیل است. هنگام اتمام شبیهسازی، تنها کافی است دستور
sendTelegramMessage('Simulation completed successfully!'); را فراخوانی کنید. همچنین، کدی برای ایجاد هشدار صوتی در سیستمهای شخصی پس از اتمام کد نیز قرار داده شده که در تابع soundtest قرار دارد و قابل فراخوانی است. تمامی کدها در کامنتها شرح داده شدهاند.🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#MATLAB #TelegramBot #Simulation #Automation #TechTutorial #Engineering #Coding #SoftwareDevelopment #APIIntegration #TechTips
❤3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️Deep Belief Network Controller: A Modern Alternative to PID in Simulink
🔰Discover how to replace traditional PID controllers with advanced Deep Belief Network (DBN) controllers in Simulink. This tutorial demonstrates the step-by-step process of implementing a DBN controller, showcasing its advantages over PID in complex control systems. Learn how this cutting-edge AI technique can enhance system performance and adaptability across various engineering applications. Whether you're a control systems engineer, an AI enthusiast, or a student exploring advanced control methods, this video offers valuable insights into the future of intelligent control systems."
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#DeepBeliefNetwork #ControlSystems #Simulink #MachineLearning #PIDController #AIControl #EngineeringTutorial #AdvancedControl #MATLAB #IntelligentSystems
🔰Discover how to replace traditional PID controllers with advanced Deep Belief Network (DBN) controllers in Simulink. This tutorial demonstrates the step-by-step process of implementing a DBN controller, showcasing its advantages over PID in complex control systems. Learn how this cutting-edge AI technique can enhance system performance and adaptability across various engineering applications. Whether you're a control systems engineer, an AI enthusiast, or a student exploring advanced control methods, this video offers valuable insights into the future of intelligent control systems."
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#DeepBeliefNetwork #ControlSystems #Simulink #MachineLearning #PIDController #AIControl #EngineeringTutorial #AdvancedControl #MATLAB #IntelligentSystems
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️ Deep Network Designer in MATLAB - Quick Guide
🔰 In this tutorial, you’ll learn how to use MATLAB's Deep Network Designer to build and train deep neural networks effortlessly. Whether you're a beginner or advanced user, this step-by-step guide will help you design custom networks, import pre-trained models, adjust layers and hyperparameters, and train/evaluate your models with ease.
Produced by Saeed Heibati and Amirhossein Jalali, with consulting by Naser Pakar.
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#DeepLearning #MATLAB #NeuralNetworks #TransferLearning #AI #MachineLearning #DLInMATLAB #DeepNetworkTutorial
🔰 In this tutorial, you’ll learn how to use MATLAB's Deep Network Designer to build and train deep neural networks effortlessly. Whether you're a beginner or advanced user, this step-by-step guide will help you design custom networks, import pre-trained models, adjust layers and hyperparameters, and train/evaluate your models with ease.
Produced by Saeed Heibati and Amirhossein Jalali, with consulting by Naser Pakar.
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#DeepLearning #MATLAB #NeuralNetworks #TransferLearning #AI #MachineLearning #DLInMATLAB #DeepNetworkTutorial
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✳️ Guidance, Navigation and Control System Design - Matlab / Simulink / FlightGear Tutorial
🔰 In this video, you will learn how to build a complete guidance, navigation, and control (GNC) system for a rocket/missile that starts from a random position and reaches a specified target using LQR/LQG and Kalman filtering methods for control and estimation. You will learn:
1) How to calculate azimuth, latitude, and longitude
2) Calculate guidance commands, range, miss distance, and elevation
3) Design a Linear Quadratic Regulator/Gaussian (LQR) for a 2D state-space model
4) Build a 3-DOF Simulation using the Aerospace Blockset in Simulink
5) Perform simulation with FlightGear
Produced by Hossein Mostafavi with consulting by Naser Pakar.
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#GNC #GuidanceSystem #NavigationAndControl #RocketSimulation #Matlab #Simulink #FlightGear #LQRControl #KalmanFilter #AerospaceEngineering #MissileSimulation #ControlSystemDesign #3DOF
🔰 In this video, you will learn how to build a complete guidance, navigation, and control (GNC) system for a rocket/missile that starts from a random position and reaches a specified target using LQR/LQG and Kalman filtering methods for control and estimation. You will learn:
1) How to calculate azimuth, latitude, and longitude
2) Calculate guidance commands, range, miss distance, and elevation
3) Design a Linear Quadratic Regulator/Gaussian (LQR) for a 2D state-space model
4) Build a 3-DOF Simulation using the Aerospace Blockset in Simulink
5) Perform simulation with FlightGear
Produced by Hossein Mostafavi with consulting by Naser Pakar.
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#GNC #GuidanceSystem #NavigationAndControl #RocketSimulation #Matlab #Simulink #FlightGear #LQRControl #KalmanFilter #AerospaceEngineering #MissileSimulation #ControlSystemDesign #3DOF
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️ آموزش طراحی سیستم هدایت، ناوبری و کنترل - Matlab / Simulink / FlightGear
قسمت اول
🔰در این ویدیو یاد میگیرید چگونه یک سیستم هدایت، ناوبری و کنترل (GNC) کامل برای یک موشک/راکت که از یک موقعیت تصادفی شروع کرده و به هدف مشخصی میرسد، طراحی کنید. در این آموزش از روشهای LQR / LQG و فیلتر کالمن برای کنترل و تخمین استفاده میشود. شما یاد میگیرید:
1) چگونگی محاسبه آزیموت، عرض و طول جغرافیایی
2) محاسبه دستورات هدایت، برد، فاصله از هدف، ارتفاع
3) طراحی تنظیمکننده خطی درجه دو / گاوسی (LQR) برای مدل حالت فضایی ۲ بعدی
4) ساخت شبیهسازی 3 درجه آزادی با استفاده از بلوکهای هوافضا در سیمولینک
5) اجرای شبیهسازی با استفاده از FlightGear
این ویدیو توسط حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی نقش دارد.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#آموزش_سیستم_هدایت
#ناوبری_و_کنترل
#FlightGear #محاسبات_آزیموت #طراحی_LQR #فیلتر_کالمن #مهندسی_هوافضا #شبیهسازی_موشک #کنترل_سیستمMatlab #Simulink
قسمت اول
🔰در این ویدیو یاد میگیرید چگونه یک سیستم هدایت، ناوبری و کنترل (GNC) کامل برای یک موشک/راکت که از یک موقعیت تصادفی شروع کرده و به هدف مشخصی میرسد، طراحی کنید. در این آموزش از روشهای LQR / LQG و فیلتر کالمن برای کنترل و تخمین استفاده میشود. شما یاد میگیرید:
1) چگونگی محاسبه آزیموت، عرض و طول جغرافیایی
2) محاسبه دستورات هدایت، برد، فاصله از هدف، ارتفاع
3) طراحی تنظیمکننده خطی درجه دو / گاوسی (LQR) برای مدل حالت فضایی ۲ بعدی
4) ساخت شبیهسازی 3 درجه آزادی با استفاده از بلوکهای هوافضا در سیمولینک
5) اجرای شبیهسازی با استفاده از FlightGear
این ویدیو توسط حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی نقش دارد.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#آموزش_سیستم_هدایت
#ناوبری_و_کنترل
#FlightGear #محاسبات_آزیموت #طراحی_LQR #فیلتر_کالمن #مهندسی_هوافضا #شبیهسازی_موشک #کنترل_سیستمMatlab #Simulink
❤1👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️ آموزش طراحی سیستم هدایت، ناوبری و کنترل - Matlab / Simulink / FlightGear
قسمت دوم
🔰در این ویدیو، شما با نحوه شبیهسازی یک سیستم هدایت، ناوبری و کنترل (GNC) موشک با استفاده از متلب و سیمیولینک آشنا میشوید. در این آموزش، از روشهای کنترل بهینه و فیلتر کالمن برای تخمین و کنترل استفاده شده است. شما میتوانید مراحل محاسبه پارامترهای ناوبری مانند آزیموت، طول و عرض جغرافیایی و طراحی کنترلکنندههای بهینه با استفاده از LQR/LQG را یاد بگیرید و در نهایت شبیهسازیهای خود را با FlightGear انجام دهید.
این ویدیو توسط حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی نقش دارد.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#شبیهسازی_موشک #هدایت_موشک #سیستم_کنترل #کنترل_بهینه #فیلتر_کالمن #متلب #سیمیولینک #FlightGear #مهندسی_هوافضا
قسمت دوم
🔰در این ویدیو، شما با نحوه شبیهسازی یک سیستم هدایت، ناوبری و کنترل (GNC) موشک با استفاده از متلب و سیمیولینک آشنا میشوید. در این آموزش، از روشهای کنترل بهینه و فیلتر کالمن برای تخمین و کنترل استفاده شده است. شما میتوانید مراحل محاسبه پارامترهای ناوبری مانند آزیموت، طول و عرض جغرافیایی و طراحی کنترلکنندههای بهینه با استفاده از LQR/LQG را یاد بگیرید و در نهایت شبیهسازیهای خود را با FlightGear انجام دهید.
این ویدیو توسط حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی نقش دارد.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#شبیهسازی_موشک #هدایت_موشک #سیستم_کنترل #کنترل_بهینه #فیلتر_کالمن #متلب #سیمیولینک #FlightGear #مهندسی_هوافضا
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️ آموزش طراحی سیستم هدایت، ناوبری و کنترل - Matlab / Simulink / FlightGear
قسمت سوم
🔰در این ویدیو آموزشی، شما با نحوه کنترل موشک نقطهزن با استفاده از کنترلکنندهی LQG در محیط Simulink آشنا میشوید. این آموزش شامل بررسی مدل فضای حالت یک موشک، نحوه عملکرد سیستم ناوبری و هدایت، و طراحی کنترلکننده برای هدایت دقیق موشک است. همچنین، فیلتر کالمن برای تخمین متغیرهای حالت و محاسبه دستورات هدایت با در نظر گرفتن موانع و موقعیت هدف استفاده میشود. شبیهسازی کامل این سیستم نیز در Simulink انجام شده و نتایج آن نمایش داده میشود.
این ویدیو توسط سید حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی در تهیه ویدیو نقش داشته است.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#کنترل_موشک #LQG #فیلتر_کالمن #سیستم_هدایت #Simulink #مهندسی_کنترل #ناوبری #شبیه_سازی
قسمت سوم
🔰در این ویدیو آموزشی، شما با نحوه کنترل موشک نقطهزن با استفاده از کنترلکنندهی LQG در محیط Simulink آشنا میشوید. این آموزش شامل بررسی مدل فضای حالت یک موشک، نحوه عملکرد سیستم ناوبری و هدایت، و طراحی کنترلکننده برای هدایت دقیق موشک است. همچنین، فیلتر کالمن برای تخمین متغیرهای حالت و محاسبه دستورات هدایت با در نظر گرفتن موانع و موقعیت هدف استفاده میشود. شبیهسازی کامل این سیستم نیز در Simulink انجام شده و نتایج آن نمایش داده میشود.
این ویدیو توسط سید حسین مصطفوی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی در تهیه ویدیو نقش داشته است.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#کنترل_موشک #LQG #فیلتر_کالمن #سیستم_هدایت #Simulink #مهندسی_کنترل #ناوبری #شبیه_سازی
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️کنترل پاندول معکوس با استفاده از یادگیری تقویتی و کنترل پیشبین مدل (MPC) | پروژه عملی
1️⃣. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):
- استفاده شده برای شناسایی اولیه سیستم و پایدارسازی
- پیادهسازی الگوریتم Q-Learning
- یادگیری تعادل پاندول بدون نیاز به مدل اولیه سیستم
2️⃣. کنترل پیشبین مدل (Model Predictive Control):
- طراحی شده پس از شناسایی سیستم
- ارائه کنترل بهینه با در نظر گرفتن محدودیتها
- دستیابی به کنترل دقیق موقعیت و زاویه
3️⃣مشخصات سختافزاری:
- موتور DC با گیربکس ۵۰:۱
- دو انکودر برای اندازهگیری موقعیت و زاویه
- میکروکنترلر STM32 برای کنترل بلادرنگ
- درایور الکترونیک قدرت طراحی شده
4️⃣مشخه کنترلی:
پایدارسازی خودکار پاندول در حالت عمودی
- مقاومت در برابر اغتشاشات خارجی
- کنترل همزمان موقعیت و زاویه
- دقت بالا در تعقیب مسیر مرجع
این ویدیو توسط جواد صفایی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی در تهیه ویدیو نقش داشته است.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#پاندول_معکوس #یادگیری_تقویتی #کنترل_پیش_بین #رباتیک #مهندسی_کنترل #اتوماسیون
1️⃣. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):
- استفاده شده برای شناسایی اولیه سیستم و پایدارسازی
- پیادهسازی الگوریتم Q-Learning
- یادگیری تعادل پاندول بدون نیاز به مدل اولیه سیستم
2️⃣. کنترل پیشبین مدل (Model Predictive Control):
- طراحی شده پس از شناسایی سیستم
- ارائه کنترل بهینه با در نظر گرفتن محدودیتها
- دستیابی به کنترل دقیق موقعیت و زاویه
3️⃣مشخصات سختافزاری:
- موتور DC با گیربکس ۵۰:۱
- دو انکودر برای اندازهگیری موقعیت و زاویه
- میکروکنترلر STM32 برای کنترل بلادرنگ
- درایور الکترونیک قدرت طراحی شده
4️⃣مشخه کنترلی:
پایدارسازی خودکار پاندول در حالت عمودی
- مقاومت در برابر اغتشاشات خارجی
- کنترل همزمان موقعیت و زاویه
- دقت بالا در تعقیب مسیر مرجع
این ویدیو توسط جواد صفایی تولید شده و ناصر پاکار به عنوان مشاور علمی در تهیه ویدیو نقش داشته است.
🔹گروه و کانال تلگرام:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#پاندول_معکوس #یادگیری_تقویتی #کنترل_پیش_بین #رباتیک #مهندسی_کنترل #اتوماسیون
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✳️Inverted Pendulum Control: RL + MPC Implementation
1️⃣ Reinforcement Learning Features:
- Q-Learning for system identification
- Self-learning pendulum balancing
- No prior model needed
2️⃣ MPC Implementation:
- Real-time optimization
- Constraint handling
- Precise position/angle control
3️⃣ Hardware:
- DC motor (50:1 gearbox)
- Dual encoders
- STM32 controller
- Custom PWM driver
4️⃣ Performance:
- Upright stabilization
- Disturbance rejection
- Accurate tracking
By: Javad Safaei
Supervisor: Naser Pakar
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#InvertedPendulum #ReinforcementLearning #ModelPredictiveControl #Robotics #ControlSystems #Engineering
1️⃣ Reinforcement Learning Features:
- Q-Learning for system identification
- Self-learning pendulum balancing
- No prior model needed
2️⃣ MPC Implementation:
- Real-time optimization
- Constraint handling
- Precise position/angle control
3️⃣ Hardware:
- DC motor (50:1 gearbox)
- Dual encoders
- STM32 controller
- Custom PWM driver
4️⃣ Performance:
- Upright stabilization
- Disturbance rejection
- Accurate tracking
By: Javad Safaei
Supervisor: Naser Pakar
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#InvertedPendulum #ReinforcementLearning #ModelPredictiveControl #Robotics #ControlSystems #Engineering
❤1
Forwarded from انجمن علمی مهندسی برق دانشگاه نیشابور (🄰🄻🄸🅁🄴🅉🄰 🄱🄰🄳🅂🄰🅁)
📌 انجمن علمی هوش مصنوعی دانشگاه نیشابور با همکاری انجمن های علمی مهندسی پزشکی و مهندسی برق برگزار میکند:
💢 اولین رویداد سالانه هوش مصنوعی کاربردی نیشابور
با افتخار، میزبان شما در یکی از بزرگترین رویداد های علمی تخصصی سال هستیم
✍ با حضور افتخار آفرین پروفسور اکبرزاده، دانشمند برجسته هوش مصنوعی ایران
و حضور متخصصین پزشکی و مدیران شرکت های دانش بنیان
🔴 محور های رویداد:
🎙 سخنرانی ویژه با موضوع AI for every one
⚙ ارتباط با صنعت و کاربرد های هوش مصنوعی در پزشکی
💡 پنل طراحان مسائل تقاضا محور
💬 میزگرد های تخصصی و ارتباط مستقیم با مدیران شرکت ها و متخصصین هوش مصنوعی و پزشکی
🗓 زمان: ۱۸ آذر ماه ۱۴۰۳
📍 مکان: دانشگاه نیشابور، سالن همایش دکتر سخایی
🚀 اینجا شروع یک تحول است، با ما همراه شوید!
🔸 انجمن علمی مهندسی برق دانشگاه نیشابور
🆔 @N_U_E_E_S
💢 اولین رویداد سالانه هوش مصنوعی کاربردی نیشابور
با افتخار، میزبان شما در یکی از بزرگترین رویداد های علمی تخصصی سال هستیم
✍ با حضور افتخار آفرین پروفسور اکبرزاده، دانشمند برجسته هوش مصنوعی ایران
و حضور متخصصین پزشکی و مدیران شرکت های دانش بنیان
🔴 محور های رویداد:
🎙 سخنرانی ویژه با موضوع AI for every one
⚙ ارتباط با صنعت و کاربرد های هوش مصنوعی در پزشکی
💡 پنل طراحان مسائل تقاضا محور
💬 میزگرد های تخصصی و ارتباط مستقیم با مدیران شرکت ها و متخصصین هوش مصنوعی و پزشکی
🗓 زمان: ۱۸ آذر ماه ۱۴۰۳
📍 مکان: دانشگاه نیشابور، سالن همایش دکتر سخایی
🚀 اینجا شروع یک تحول است، با ما همراه شوید!
🔸 انجمن علمی مهندسی برق دانشگاه نیشابور
🆔 @N_U_E_E_S
👍2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎬✨ Title:
🚀 How to Run Local AI Models with MATLAB GUI 🖥🤖
📝📌 Description:
Dive into 🌟 local AI using OLLAMA 🦙! Learn to download and run powerful open-source models (DeepSeek-R1 1.5B, Qwen 0.5B) locally and integrate them into an interactive MATLAB GUI chatbot 🛠🎨.
🚀🌟 You'll Learn:
- ⚙️ Install OLLAMA quickly 💻✨
- 📥 Easily download DeepSeek-R1 and Qwen 📂
- 🎨 Build a user-friendly chatbot in MATLAB 🤖💬
- 🧠 Test AI logical reasoning:
- ✅ Logical inference: Apples 🍎 and fruits 🍓
- ✅ Comparative reasoning: Which is smallest? 📏
- 📊 Compare with online models (Claude.ai, ChatGPT, DeepSeek R1)
👥👩💻 For:
- AI enthusiasts exploring private AI solutions 🔐
- Researchers integrating AI and MATLAB 👨💻
- Students & academics in NLP experiments 🎓📚
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#OLLAMA #MATLAB #LocalAI #Chatbot #AIIntegration #MachineLearning #Tutorial
🚀 How to Run Local AI Models with MATLAB GUI 🖥🤖
📝📌 Description:
Dive into 🌟 local AI using OLLAMA 🦙! Learn to download and run powerful open-source models (DeepSeek-R1 1.5B, Qwen 0.5B) locally and integrate them into an interactive MATLAB GUI chatbot 🛠🎨.
🚀🌟 You'll Learn:
- ⚙️ Install OLLAMA quickly 💻✨
- 📥 Easily download DeepSeek-R1 and Qwen 📂
- 🎨 Build a user-friendly chatbot in MATLAB 🤖💬
- 🧠 Test AI logical reasoning:
- ✅ Logical inference: Apples 🍎 and fruits 🍓
- ✅ Comparative reasoning: Which is smallest? 📏
- 📊 Compare with online models (Claude.ai, ChatGPT, DeepSeek R1)
👥👩💻 For:
- AI enthusiasts exploring private AI solutions 🔐
- Researchers integrating AI and MATLAB 👨💻
- Students & academics in NLP experiments 🎓📚
🔹Telegram:
🆔 @MATLAB_House
@MATLABHOUSE
#OLLAMA #MATLAB #LocalAI #Chatbot #AIIntegration #MachineLearning #Tutorial
❤1🔥1👌1