【本課程為MATLAB應用_影像分析系列課程之一】

一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：MATLAB於影像處理的應用
三、參加對象：適具MATLAB基礎者
四、上課時間：108年11月8日（五）13:30~ 16:30
五、上課地點：成功校區 計網中心75301電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7517

七、課程簡介:
本課程介紹如何使用MATLAB的影像處理工具箱，用於快速實現影像處理演算法，包括圖像內容增強，對準和分割。另外介紹MATLAB內建的GUI Tool (App)，用以縮短使用者影像分析的時間，此外產生出對應的MATLAB程式碼。

八、課程大綱:
1. Images in MATLAB
2. Image Enhancement
3. Edge and Line Detection
4. Segmentation & Extraction

【本課程為MATLAB應用_影像分析系列課程之三】
一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：MATLAB於電腦視覺之深度學習應用
三、參加對象：適具MATLAB基礎者
四、上課時間：108年11月29日（五）13:30 ~ 16:30
五、上課地點：成功校區 計網中心75301電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7522

七、課程簡介:
深度學習技術近年來發展越趨成熟，也在語音辨識及影像辨識應用上有不錯的表現。本課程以影像辨識應用為例，展示MATLAB如何快速開發具有影像辨識能力的深度學習模型，並搭配使用GPU加速模型訓，介紹從使用已訓練過的模型，到自己創建一個新的模型與遷移式學習。

八、課程大綱：
1.Machine Learning Overview
2.How to use Pretrained model
3.Create Deep Learning Model(MNIST)
4.Try to do Transfer Learning

【本課程為MATLAB應用_影像分析系列課程之二】

一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：MATLAB於電腦視覺之應用
三、參加對象：建議曾上過或具備MATLAB影像處理應用基礎者
四、上課時間：108年11月22日（五）13:30~ 16:30
五、上課地點：成功校區 計網中心75301電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7520

七、課程簡介:
本課程介紹MATLAB與電腦視覺系統工具箱來實現多種電腦視覺應用，包括串流影片檢測、影像特徵提取、物件辨識、使用MATLAB內建的檢測器去辨識行人與人臉。

八、課程大綱:
1.Streaming Processing
2.Detecting ,Extracting and Matching Image Features
3.Object Detection

一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：MATLAB進階程式設計
三、參加對象：適上過或具有MATLAB基礎程式者
四、上課時間：108年10月4日（五）10:00 ~ 16:00（5小時）
五、上課地點：成功校區 計網中心75309電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7383

七、課程簡介:
此系列課程為 MATLAB 進階使用者而設計，一開始先介紹如何增進 MATLAB 程式碼的執行效能，接著完整地介紹與 Function 相關的操作方法與使用時機，以及如何撰寫含有防呆機制的程式。

八、課程大綱:
1. 如何產生及呼叫MATLAB Function.
2. 如何建構MATLAB Function Code，介紹各種不同類型的Function Type.
3. 如何撰寫含有防呆機制的程式.
4. 如何針對程式碼進行除錯及如何提升程式碼的執行效率

一、主辦單位：成大計算機與網路中心、鈦思科技
二、課程名稱：MATLAB物聯網校園研討會
三、時間：106年4月6日（四），13:30~16:30
四、地點：成功校區理化大樓B1格致廳小講堂
五、主講者：MATLAB專業講師

六、課程大綱：
1.介紹MATLAB & Simulink在物聯網工作流程扮演的角色
2.利用MATLAB & Simulink進行物聯網資料的存取、分析、視覺化，以及物聯網端 
點裝置開發
3.利用MATLAB 及ThingSpeak平台建立物聯網系統

七、議程：
13:00-13:30 > 報到
13:30-13:40 > 引言介紹
3:40-14:20 > MATLAB於IoT應用流程簡介
14:20-14:40 > 中場休息
14:40-15:40 > 感測器數據解析及其在物聯網(IoT)的應用
15:40-15:00 > 中場休息
15:50-16:20 > MATLAB如何協助實踐IoT解決方案
16:20-16:30 > Q&A

八、報名網站：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=1837

九、聯絡人／分機：計網中心 教學科技組 陳小姐／61024、61029

一、主辦單位：計算機與網路中心
二、課程名稱：Simulink 基礎入門課程
三、時間：106年5月15日(一)10:00 ~ 16:00
四、地點：成功校區計網中心3樓，75309電腦教室
五、主講者：matlab 專業講師
六、參加對象：成大教職員生
七、具公務人員身分者將核給終身學習時數5小時。
八、報名網站：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=1750
九、課程大綱：
1. Simulink 的基本觀念架構以及基礎函式庫功能簡介。
2.如何在 Simulink 建立模型 (Model)、離散系統、連續系統與混合 (Hybird) 系統。
3.Simulink Programming 技巧。
4.除錯功能介紹。
十、聯絡人／分機：計網中心 教學科技組 陳小姐／61024、61029

註：Simulink課程於開課前一週報名不到15人，則取消開班。欲報名本班的學員，若正在修習或已經學過物理學、動力學、工程數學、系統動力學、自動控制、訊號與系統、通訊系統等課程者，學習效果佳。

一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：Simulink入門課程
三、參加對象：欲學習模擬(simulation)工作的初學者
四、上課時間：108年11月13日（三）13:30 ~ 16:30（3小時）
五、上課地點：成功校區 計網中心75309電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7384

七、課程簡介:
本課程為 Simulink 入門，將從 Simulink 的操作環境、基本架構、函式庫功能介紹開始。接著說明如何建立 Simulink 模型以及子系統，利用子系統將模組以階層式結構呈現，並將自訂的子系統設定為可重複使用的 function library。課堂中，您還會學習如何將 Simulink 與MATLAB 的功能做結合，發揮系統模擬的最大功效。課堂最後將介紹 Simulink 的重要程式設計技巧，並教您如何利用其除錯功能減少錯誤發生。

八、課程大綱:
 1。Introduction
 2。Building the Model
 3。 Creating A Simple Model
 4。Masking Subsystem
 5。Working with Subsystems
 6。Working with MATLAB
 7。Modeling Discrete Systems
 8。Modeling Continuous and Hybrid Systems

【本課程為MATLAB應用_資料分析系列課程之三】
註：本課程於開課前一週報名不到15人，則取消開班。

一、主辦單位：成大計算機與網路中心
二、課程名稱：使用MATLAB進行科學與工程運算
三、參加對象：適具MATLAB基礎者
四、上課時間：108年10月30日（三）13:30 ~ 16:30
五、上課地點：成功校區 計網中心75309電腦教室
六、報名網址：https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=7390

七、課程簡介:
本課程讓學員瞭解MATLAB於科學與工程應用領域的優勢，使其成為一個必備的研究工具。此課程將含括五大主題，包含：線性代數、多項式處理與分析、一般數學函數處理與分析、內插法、曲線擬合與迴歸分析。MATLAB是以科學計算為目的的高階語言，將所有的數值都以矩陣的型式看待，透過數學形式的語言撰寫程式，對程式設計來說效率極高，且容易學習，更能廣泛應用到工程問題上，如: 控制系統設計與分析、影像處理、通訊與訊號處理…等。

八、課程大綱:
1. 線性代數
線性代數是基於矩陣的一門學問，其探討的層面很廣泛，包含矩陣的各項數學運算與性質，如：反矩陣、矩陣的特徵值與特徵向量、矩陣的奇異值、線性聯立方程組的解法…等。這些運算常被用在各種科學與工程學門。

2. 多項式處理與分析
本小節將說明MATLAB處理多項式的相關指令，以便用於多項式的計算與分析，包括：多項式的加、減、乘、除、求值、求根、微分、積分、矩陣的特徵多項式、部分展開式、多項式擬合。

3. 一般數學函數處理與分析
除了多項式以外，一般數學函式並無法用一個簡單的向量表示，而是用一個MATLAB的函數(Functions)來表示。本節將說明如何對數學函數進行各種運算與分析，如：求解非線性方程式的根、函數最佳化與數值積分。

4. 內插法
利用已知的資料點來建立平滑連續的函數，以便預測其他點所對應的函數值。其應用範圍相當廣泛，不只用在工程，也用在金融、經濟、生化等各領域。

5. 曲線擬合與迴歸分析
曲線擬合(Curve Fitting)與迴歸分析(Regression Analysis)是資料分析的重要步驟，其目的是要經由有限的取樣點(Sample Points)來建立數學模型，並藉由此模型來進行進一步的預測與分析。