Fundamental MATLAB Programming for AI

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Fundamental MATLAB Programming for AI

Name: Fundamental MATLAB Programming for AI
Rating: 4.935064935064935 (77 reviews)

Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"

Instructeur : Bo Liu

2 137 déjà inscrits

Inclus avec

3 modules

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77 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Learn MATLAB fundamentals, including variables, matrices, scripts, loops, functions, etc.
Prepare data in MATLAB with tables, cell arrays, categorical data, and encoding methods.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Engineering Analysis
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : Matlab

Détails à connaître

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3 devoirs

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Il y a 3 modules dans ce cours

This beginner-friendly course introduces the core programming concepts used throughout the Specialization and prepares you for later study in AI-based optimization and data analysis. It aims to build the MATLAB skills you need to start working with AI and data-driven science and engineering applications.

You will learn how to work with variables, matrices, scripts, loops, functions, and built-in MATLAB tools. The course also covers practical data handling techniques, including tables, cell arrays, categorical data, encoding, and data visualization. These skills are essential for preparing engineering data and building reliable computational workflows. By the end of the course, you will be able to use MATLAB with greater confidence to organize data, write basic programs, and prepare for more advanced work in AI, evolutionary computation, and machine learning. In partnership with MathWorks, enrolled learners receive access to MATLAB for the duration of the course.

This module introduces the fundamentals of the programming platform of this course, MATLAB. Through MATLAB’s toolboxes for engineering and scientific modeling and AI techniques, students can bypass intricate programming and achieve superior results. After learning this module, students will be able to:

Inclus

16 vidéos9 lectures1 devoir4 éléments d'application1 sujet de discussion

16 vidéosTotal 110 minutes

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations6 minutes
Introduction to Course 1 and Week 1's Study3 minutes
MATLAB Basics: The Computing Environment12 minutes
Tutorial: MATLAB Basics7 minutes
Tutorial: MATLAB LiveScript7 minutes
MATLAB Basics: Using Built-in Functions3 minutes
MATLAB Matrices: Enter a Matrix8 minutes
MATLAB Matrices: Access Elements in a Matrix5 minutes
MATLAB Matrices: Manipulate Matrices8 minutes
MATLAB Built-in Functions: Data Types, Matrix Operations, and Statistics9 minutes
MATLAB Built-in Functions: Matrix Tiling, Sorting, and Random Number Generation6 minutes
MATLAB Scripts: Introduction to MATLAB Scripts5 minutes
Tutorial: MATLAB Debug Example10 minutes
MATLAB Graphics: Plotting Basics and Customization6 minutes
MATLAB Graphics: Improving the Plots6 minutes
Platform to Do Exercises and Assignments7 minutes

9 lecturesTotal 71 minutes

Specialization and Course Structure5 minutes
Specialization Sample Certificate1 minute
How to Access MATLAB Online5 minutes
Materials about MATLAB Basics10 minutes
Materials about MATLAB Matrices10 minutes
Materials about MATLAB Built-in Functions10 minutes
Materials about MATLAB Scripts10 minutes
Materials about MATLAB Graphics10 minutes
Exercise solutions10 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

Module 1 Quiz15 minutes

4 éléments d'applicationTotal 90 minutes

Module 1 Exercise 115 minutes
Module 1 Exercise 215 minutes
Module 1 Assignment 130 minutes
Module 1 Assignment 230 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Module 1 Discussion about MATLAB10 minutes

This module introduces conditionals and program control, loops, and MATLAB custom functions, followed by two case studies. After learning this module, students will be able to:

Inclus

7 vidéos5 lectures1 devoir4 éléments d'application1 sujet de discussion

7 vidéosTotal 48 minutes

Module 2 Introduction to Week 2's Study1 minute
Custom MATLAB Functions: Creating Custom MATLAB Functions10 minutes
Custom MATLAB Functions: Anonymous Functions8 minutes
MATLAB Conditionals and Loops: Conditionals and Program Control in MATLAB8 minutes
MATLAB Conditionals and Loops: Loop in MATLAB Programming8 minutes
Case Study: Kepler's Third Law8 minutes
Case Study: The Newton Raphson Method6 minutes

5 lecturesTotal 50 minutes

Materials about Custom and Anonymous Functions10 minutes
Materials about Conditionals and Loops10 minutes
Materials about Kepler's Third Law10 minutes
Materials about Newton Raphson Method10 minutes
Exercise Solutions10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Module 2 Quiz30 minutes

4 éléments d'applicationTotal 120 minutes

Module 2 Exercise 130 minutes
Module 2 Exercise 230 minutes
Module 2 Assignment 130 minutes
Module 2 Assignment 230 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Module 2 Discussion on functions, conditionals and loops10 minutes

This module introduces MATLAB data types and widely used functions in AI programs. Two case studies that are important for AI algorithms for optimization and machine learning in science and engineering are employed to practice students’ MATLAB programming skills and get ready for learning AI. After learning this module, students will be able to:

Inclus

9 vidéos8 lectures1 devoir3 éléments d'application

9 vidéosTotal 61 minutes

Module 3 Introduction to Week 3's Study1 minute
MATLAB Table and Cell Arrays: MATLAB Table Arrays11 minutes
MATLAB Table and Cell Arrays: Import/Export Tables5 minutes
MATLAB Table and Cell Arrays: MATLAB Cell Arrays9 minutes
Categorical Data: Categorical Data and One Hot Encoding12 minutes
Write an Objective Function: MSE and Rastrigin Benchmark Explained7 minutes
Write an Objective Function: Understanding and Implementing Binary Cross Entropy5 minutes
Data Cleaning: Essentials4 minutes
How to Use MATLAB Online for Module 3 Exercise 16 minutes

8 lecturesTotal 53 minutes

Materials about MATLAB Table and Cell Arrays10 minutes
Materials about Categorical Data10 minutes
Materials about Objective Functions10 minutes
Materials about Data Cleaning10 minutes
CSV file in Exercise 11 minute
Exercise Solutions10 minutes
CSV file for Assignment 11 minute
CSV files for Assignment 21 minute

1 devoirTotal 30 minutes

Module 3 Quiz30 minutes

3 éléments d'applicationTotal 90 minutes

Module 3 Exercise 130 minutes
Module 3 Assignment 130 minutes
Module 3 Assignment 230 minutes

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

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Bo Liu

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Spécialisation

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