12/07 ( 三 )

1:30-4:30

此課程專門為 MATLAB 初學者設計，希望藉此幫助使用者充分地了解 MATLAB 程式語言，全程實機操作。課程開始將簡介 MATLAB 操作環境、程式語法、支援的資料型態及使用方式等，並舉例說明常用的資料 I/O 指令使用方式讓初學者熟悉 MATLAB。

接下來說明 MATLAB 常用的繪圖指令及其功能，程式邏輯法則，運算的方式等，讓初學者能更了解 MATLAB 的使用，並協助使用者學會如何使用建立自己的演算法函式於 MATLAB 中並呼叫引用。

1. MATLAB操作介面介紹

2. MATLAB變數型態之介紹與說明

3. MATLAB之程式設計流程簡介

12/14 ( 三 )

1:30-4:30

本課將從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。課堂中介紹Simulink做簡單的Programming架構實現，您還會學習如何將Simulink與MATLAB的資料交互運用，發揮系統模擬的最大功效。課堂最後將介紹Simulink的動態系統模擬設計技巧，並透過簡單範例教您如何利用Simulink模擬差分方程式以及微分方程式。

1.建立基礎模型

2.建立程式化架構

3.Simulink與MATLAB資料互動

4.背景執行程式

5.動態系統模擬

12/21 ( 三 )

1:30-4:30

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，包括基礎數位影像的格式轉換，圖像內容增強，對準和分割。另外介紹MATLAB內建的GUI Tool (App)，快速的使用APP可視化的介面進行操作並生成MATLAB程式碼，用以縮短使用者影像分析的時間。

1.Images in MATLAB

2.Image Enhancement

3.Edge and Line Detection

4. Image Segmentation

12/28 ( 三 )

1:30-4:30

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如何透過Deep Network Designer 與 Transfer Learning APP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加速模型訓練。

1.Machine Learning Overview

2.How to use Oretrained model

3.Creat Deep Learning Model(MNIST)

4.Try to do Transfer Learning5.Object Detection(Faster RCNN & Yolo)