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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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Mathematical Software
Kategorie: Matlab

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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 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:

Das ist alles enthalten

16 Videos10 Lektüren1 Aufgabe4 App-Elemente

16 VideosInsgesamt 110 Minuten

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations5 Minuten
Introduction to Course 1 and Module 1's Study3 Minuten
MATLAB Basics: The Computing Environment12 Minuten
Tutorial: MATLAB Basics7 Minuten
Tutorial: MATLAB LiveScript7 Minuten
MATLAB Basics: Using Built-in Functions3 Minuten
MATLAB Matrices: Enter a Matrix8 Minuten
MATLAB Matrices: Access Elements in a Matrix5 Minuten
MATLAB Matrices: Manipulate Matrices8 Minuten
MATLAB Built-in Functions: Data Types, Matrix Operations, and Statistics9 Minuten
MATLAB Built-in Functions: Matrix Tiling, Sorting, and Random Number Generation6 Minuten
MATLAB Scripts: Introduction to MATLAB Scripts5 Minuten
Tutorial: MATLAB Debug Example10 Minuten
MATLAB Graphics: Plotting Basics and Customization6 Minuten
MATLAB Graphics: Improving the Plots6 Minuten
Platform to Do Exercises and Assignments7 Minuten

10 LektürenInsgesamt 76 Minuten

Specialization and Course Structure5 Minuten
Specialization Sample Certificate1 Minute
How to Access MATLAB Online5 Minuten
Materials about MATLAB Basics10 Minuten
Materials about MATLAB Matrices10 Minuten
Materials about MATLAB Built-in Functions10 Minuten
Materials about MATLAB Scripts10 Minuten
Materials about MATLAB Graphics10 Minuten
Exercise solutions10 Minuten
Module 1 Recap5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 1 Quiz30 Minuten

4 App-ElementeInsgesamt 90 Minuten

Module 1 Exercise 115 Minuten
Module 1 Exercise 215 Minuten
Module 1 Assignment 130 Minuten
Module 1 Assignment 230 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 Videos6 Lektüren1 Aufgabe4 App-Elemente

7 VideosInsgesamt 48 Minuten

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

6 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Materials about Custom and Anonymous Functions10 Minuten
Materials about Conditionals and Loops10 Minuten
Materials about Kepler's Third Law10 Minuten
Materials about Newton Raphson Method10 Minuten
Exercise Solutions10 Minuten
Module 2 Recap5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 2 Quiz30 Minuten

4 App-ElementeInsgesamt 93 Minuten

Module 2 Exercise 130 Minuten
Module 2 Exercise 230 Minuten
Module 2 Assignment 130 Minuten
Module 2 Assignment 23 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 Videos9 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente

9 VideosInsgesamt 61 Minuten

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

9 LektürenInsgesamt 58 Minuten

Materials about MATLAB Table and Cell Arrays10 Minuten
Materials about Categorical Data10 Minuten
Materials about Objective Functions10 Minuten
Materials about Data Cleaning10 Minuten
CSV file in Exercise 11 Minute
Exercise Solutions10 Minuten
CSV file for Assignment 11 Minute
CSV files for Assignment 21 Minute
Module 3 Recap5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 3 Quiz30 Minuten

3 App-ElementeInsgesamt 90 Minuten

Module 3 Exercise 130 Minuten
Module 3 Assignment 130 Minuten
Module 3 Assignment 230 Minuten

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(5 Bewertungen)

Bo Liu

University of Glasgow

3 Kurse3.913 Lernende

von

University of Glasgow

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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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Geprüft am 22. Nov. 2025

This course is a hidden gem for engineers! It bridged my MATLAB knowledge gap and prepared me for advanced AI topics.

Geprüft am 1. Dez. 2025

The instructor's examples using real world engineering problems made abstract AI concepts feel totally achievable.

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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Häufig gestellte Fragen

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