5 Dias de Matlab, Simulink & SimScape + ChatGPT - Novo 2023!

Construa e Simule Modelos Poderosos em Matlab, Simulink & SimScape. Domine Funções de Transferência, PID, IA/ML e Scripts ao Vivo!

Você quer aprender Matlab, Simulink e Simscape de forma prática, fácil, divertida e envolvente? Você quer construir modelos de simulação poderosos no Simulink & Simscape, mas não sabe por onde começar? Você é um iniciante absoluto que deseja ingressar na modelagem/simulação no Simulink e Simscape e está procurando um curso que tenha tudo o que você precisa? Você quer aproveitar o ChatGPT para automatizar suas tarefas de codificação? Se a resposta for sim para alguma dessas perguntas, então este curso é para você! O Simulink é uma poderosa ferramenta baseada no MATLAB usada para projetar e simular sistemas mecânicos, elétricos, eletromecânicos e hidráulicos usando uma ampla biblioteca abrangente de arrastar e soltar. Este curso é único e excepcional de várias maneiras. Todos os dias, passaremos 1-2 horas juntos e aprenderemos como construir e simular modelos Matlab, Simulink e SimScape. O curso é projetado em uma abordagem única de aprendizado baseado em projetos, e você aprenderá fazendo! O curso inclui várias oportunidades de prática, questionários e projetos finais. Os alunos que se inscreverem neste curso serão capazes de: - Modelar e simular sistemas mecânicos usando técnicas de modelagem física no SimScape - Modelar e simular sistemas no domínio do tempo usando o Simulink - Analisar a resposta do sistema e alterar os parâmetros do modelo usando Scripts ao Vivo do Matlab - Compreender os conceitos básicos de sistemas de controle e desenvolver seus próprios controladores no Simulink - Compreender a teoria de sistemas de controle, desenvolver controladores PID e ajustar controladores no Simulink - Impressionar futuros (ou atuais) empregadores com suas habilidades comercializáveis em MATLAB/Simulink - Converter sistemas do domínio do tempo para o domínio S usando a Transformada de Laplace - Compreender o conceito de funções de transferência - Compreender o impacto dos coeficientes de rigidez e amortecimento em sistemas de segunda ordem - Compreender a teoria e a intuição por trás da inteligência artificial, aprendizado profundo e redes neurais - Treinar modelos de inteligência artificial no Matlab para detectar e classificar doenças como diabetes e câncer - Compreender os indicadores-chave de desempenho do modelo de classificação, como precisão e curva ROC - Compreender como plotar matrizes de confusão usando o Matlab - Aprender a diferença entre conjuntos de dados de treinamento, validação e teste Então, para quem é este curso? O curso é direcionado a qualquer pessoa que queira obter uma compreensão fundamental do Matlab, Simulink e SimScape e resolver problemas práticos do mundo real. Neste curso: (1) você terá uma verdadeira experiência prática de aprendizado baseado em projetos, construiremos mais de 5 projetos juntos (2) Você terá acesso a todos os códigos, modelos do Simulink e slides (3) Você receberá um certificado de conclusão que poderá ser postado em seu perfil do LinkedIn para mostrar suas habilidades em Simulink e SimScape para os empregadores. (4) Tudo isso vem com uma garantia de devolução do dinheiro em 30 dias para que você possa experimentar o curso sem riscos! Confira os vídeos de pré-visualização e o cronograma para ter uma ideia dos projetos que abordaremos. Matricule-se hoje mesmo e vamos aproveitar o poder do Matlab Simulink e SimScape juntos!

O que você aprenderá

- Modelar e simular sistemas mecânicos usando técnicas de modelagem física no SimScape - Modelar e simular sistemas no domínio do tempo usando o Simulink - Analisar a resposta dos sistemas e alterar os parâmetros do modelo usando Scripts ao Vivo do Matlab - Compreender os conceitos básicos de sistemas de controle e desenvolver seus próprios controladores no Simulink - Compreender a teoria de sistemas de controle, desenvolver controladores PID e ajustar controladores no Simulink - Converter sistemas do domínio do tempo para o domínio S usando a Transformada de Laplace - Compreender o conceito de funções de transferência - Compreender o impacto dos coeficientes de rigidez e amortecimento em sistemas de segunda ordem - Compreender a teoria e a intuição por trás da inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais artificiais - Treinar modelos classificadores de inteligência artificial no Matlab para detectar e classificar doenças como diabetes e câncer - Compreender os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) do modelo classificador, como precisão, Área Sob a Curva (AUC) e Curva Característica de Operação do Receptor (ROC) - Aproveitar o ChatGPT para geração de código, depuração e documentação