Fundamental MATLAB Programming for AI

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Fundamental MATLAB Programming for AI

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations“

Dozent: Bo Liu

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3 Module

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Stufe Anfänger

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1 Woche zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Learn MATLAB fundamentals, particularly those that are useful for applying AI techniques using MATLAB.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Matlab

Wichtige Details

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

This course introduces the fundamentals of the programming platform of this course, MATLAB. Through MATLAB’s toolboxes, engineers can make use of AI techniques bypassing intricate programming and achieve superior results. After learning this course (3 modules), students will be ready to learn AI techniques using MATLAB in terms of programming skills.

In this course, MATLAB fundamentals, particularly those that are useful for applying AI techniques using MATLAB, are introduced. This includes manipulating variables and matrices in MATLAB, MATLAB scripts, graphs, using built-in functions, defining and using custom functions, conditionals and program control, loops, table arrays and cell arrays to manipulate data, categorical data and one-hot encoding of them, etc. Case studies will be provided for writing objective functions in engineering optimization and data cleaning for building machine learning models, which are the fundamentals of Courses 2 and 3. In partnership with MathWorks, enrolled students have 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:

Das ist alles enthalten

16 Videos9 Lektüren1 Aufgabe4 App-Elemente1 Diskussionsthema

16 Videos Insgesamt 110 Minuten

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations 6 Minuten
Introduction to Course 1 and Week 1's Study 3 Minuten
MATLAB Basics: The Computing Environment 12 Minuten
Tutorial: MATLAB Basics 7 Minuten
Tutorial: MATLAB LiveScript 7 Minuten
MATLAB Basics: Using Built-in Functions 3 Minuten
MATLAB Matrices: Enter a Matrix 8 Minuten
MATLAB Matrices: Access Elements in a Matrix 5 Minuten
MATLAB Matrices: Manipulate Matrices 8 Minuten
MATLAB Built-in Functions: Data Types, Matrix Operations, and Statistics 9 Minuten
MATLAB Built-in Functions: Matrix Tiling, Sorting, and Random Number Generation 6 Minuten
MATLAB Scripts: Introduction to MATLAB Scripts 5 Minuten
Tutorial: MATLAB Debug Example 10 Minuten
MATLAB Graphics: Plotting Basics and Customization 6 Minuten
MATLAB Graphics: Improving the Plots 6 Minuten
Platform to Do Exercises and Assignments 7 Minuten

9 Lektüren Insgesamt 71 Minuten

Specialization and Course Structure 5 Minuten
Specialization Sample Certificate 1 Minute
How to Access MATLAB Online 5 Minuten
Materials about MATLAB Basics 10 Minuten
Materials about MATLAB Matrices 10 Minuten
Materials about MATLAB Built-in Functions 10 Minuten
Materials about MATLAB Scripts 10 Minuten
Materials about MATLAB Graphics 10 Minuten
Exercise solutions 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 15 Minuten

Module 1 Quiz 15 Minuten

4 App-Elemente Insgesamt 90 Minuten

Module 1 Exercise 1 15 Minuten
Module 1 Exercise 2 15 Minuten
Module 1 Assignment 1 30 Minuten
Module 1 Assignment 2 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Module 1 Discussion about MATLAB 10 Minuten

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:

Das ist alles enthalten

7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe4 App-Elemente1 Diskussionsthema

7 Videos Insgesamt 48 Minuten

Module 2 Introduction to Week 2's Study 1 Minute
Custom MATLAB Functions: Creating Custom MATLAB Functions 10 Minuten
Custom MATLAB Functions: Anonymous Functions 8 Minuten
MATLAB Conditionals and Loops: Conditionals and Program Control in MATLAB 8 Minuten
MATLAB Conditionals and Loops: Loop in MATLAB Programming 8 Minuten
Case Study: Kepler's Third Law 8 Minuten
Case Study: The Newton Raphson Method 6 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 50 Minuten

Materials about Custom and Anonymous Functions 10 Minuten
Materials about Conditionals and Loops 10 Minuten
Materials about Kepler's Third Law 10 Minuten
Materials about Newton Raphson Method 10 Minuten
Exercise Solutions 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 2 Quiz 30 Minuten

4 App-Elemente Insgesamt 120 Minuten

Module 2 Exercise 1 30 Minuten
Module 2 Exercise 2 30 Minuten
Module 2 Assignment 1 30 Minuten
Module 2 Assignment 2 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Module 2 Discussion on functions, conditionals and loops 10 Minuten

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:

Das ist alles enthalten

9 Videos8 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente

9 Videos Insgesamt 61 Minuten

Module 3 Introduction to Week 3's Study 1 Minute
MATLAB Table and Cell Arrays: MATLAB Table Arrays 11 Minuten
MATLAB Table and Cell Arrays: Import/Export Tables 5 Minuten
MATLAB Table and Cell Arrays: MATLAB Cell Arrays 9 Minuten
Categorical Data: Categorical Data and One Hot Encoding 12 Minuten
Write an Objective Function: MSE and Rastrigin Benchmark Explained 7 Minuten
Write an Objective Function: Understanding and Implementing Binary Cross Entropy 5 Minuten
Data Cleaning: Essentials 4 Minuten
How to Use MATLAB Online for Module 3 Exercise 1 6 Minuten

8 Lektüren Insgesamt 53 Minuten

Materials about MATLAB Table and Cell Arrays 10 Minuten
Materials about Categorical Data 10 Minuten
Materials about Objective Functions 10 Minuten
Materials about Data Cleaning 10 Minuten
CSV file in Exercise 1 1 Minute
Exercise Solutions 10 Minuten
CSV file for Assignment 1 1 Minute
CSV files for Assignment 2 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 3 Quiz 30 Minuten

3 App-Elemente Insgesamt 90 Minuten

Module 3 Exercise 1 30 Minuten
Module 3 Assignment 1 30 Minuten
Module 3 Assignment 2 30 Minuten

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(5 Bewertungen)

Bo Liu

University of Glasgow

3 Kurse 3.499 Lernende

von

University of Glasgow

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Spezialisierung

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4 stars
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Zeigt 3 von 76 an

Geprüft am 22. Nov. 2025

The integration of MATLAB toolboxes with AI techniques is brilliant! I finally feel confident using MATLAB for machine learning projects.

Geprüft am 22. Nov. 2025

The one-hot encoding section clarified a major pain point for me. Now I can preprocess categorical data like a pro!

Geprüft am 22. Nov. 2025

Modules on matrix manipulation and custom functions transformed how I approach data preprocessing for ML models. Highly recommended!

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