معرفی محصول

در این دوره با Simulink Agentic Toolkit آشنا می‌شوید؛ مجموعه‌ای از ابزارها و مهارت‌های تخصصی که امکان اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به مدل‌های Simulink را از طریق پروتکل MCP فراهم می‌کند. این ابزار بر پایه MATLAB MCP Server توسعه یافته است و به عامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد ساختار مدل، بلوک‌ها، سیگنال‌ها، پارامترها و رفتار شبیه‌سازی را به‌صورت مستقیم بررسی و مدیریت کند.

در طول آموزش یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از زبان طبیعی از یک عامل هوش مصنوعی بخواهید مدل‌های Simulink را بررسی کند، بلوک‌ها و اتصالات را تغییر دهد، پارامترها را تنظیم کند، شبیه‌سازی‌ها را اجرا کند و نتایج را تحلیل نماید. همچنین با روش صحیح تعریف مسئله، تهیه مشخصات فنی و نظارت بر تغییرات پیشنهادی عامل هوشمند آشنا خواهید شد.

Simulink Agentic Toolkit برای فعالیت‌های مختلف طراحی مبتنی بر مدل، از جمله ساخت و ویرایش مدل‌ها، تحلیل خطاها، طراحی آزمون، مدیریت نیازمندی‌ها و اعتبارسنجی تغییرات کاربرد دارد. در این فرایند، عامل هوش مصنوعی پیشنهادها و اقدامات لازم را آماده می‌کند و تصمیم نهایی همچنان در اختیار مهندس باقی می‌ماند.

در این دوره چه می‌آموزید؟

• آشنایی با مفهوم Agentic AI و کاربرد آن در MATLAB و Simulink
• نصب و راه‌اندازی Simulink Agentic Toolkit
• آشنایی با MATLAB MCP Server و پروتکل Model Context Protocol
• اتصال ابزارهایی مانند GitHub Copilot، Claude Code، OpenAI Codex و Gemini CLI به Simulink
• مشاهده و تحلیل ساختار مدل‌های Simulink توسط عامل هوش مصنوعی
• ایجاد و ویرایش بلوک‌ها، اتصالات و زیرسیستم‌ها با دستورات متنی
• جست‌وجو و تنظیم پارامترهای مدل
• اجرای شبیه‌سازی و تحلیل نتایج به کمک عامل هوشمند
• شناسایی خطاها و مشکلات مدل
• طراحی و اجرای آزمون‌های Simulink
• تهیه پیش‌نویس نیازمندی‌ها و برقراری ارتباط میان نیازمندی‌ها و اجزای مدل
• استفاده صحیح از چرخه پیشنهاد، بررسی، اجرا و تأیید در پروژه‌های مهندسی

عامل‌های پشتیبانی‌شده و قابلیت‌های ابزار ممکن است با انتشار نسخه‌های جدید تغییر کنند؛ بنابراین در آموزش، روش بررسی مستندات و نسخه‌های جدید Toolkit نیز توضیح داده می‌شود.

کاربردهای Simulink Agentic Toolkit

با استفاده از این ابزار می‌توانید وظایف زمان‌بر و تکراری مدل‌سازی را به عامل هوش مصنوعی بسپارید. برای مثال، عامل می‌تواند یک مدل موجود را بررسی کند، علت یک خطای شبیه‌سازی را پیدا کند، تغییرات پیشنهادی را ارائه دهد و پس از تأیید شما، مدل را اصلاح و دوباره آزمایش کند.

این Toolkit همچنین می‌تواند در طراحی مدل‌های جدید، ایجاد الگوریتم‌های کنترلی، ساخت مدل‌های فیزیکی، توسعه نمودارهای Stateflow، کار با معماری‌های System Composer و اجرای فرایندهای مهندسی نیازمندی‌ها مورد استفاده قرار گیرد. برخی از این قابلیت‌ها به محصولات جانبی مرتبط MathWorks نیاز دارند.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان رشته‌های برق، کنترل، مکانیک، مکاترونیک، خودرو، هوافضا و مهندسی سیستم‌ها مناسب است.

همچنین افرادی که با MATLAB و Simulink کار می‌کنند و می‌خواهند از ابزارهایی مانند GitHub Copilot، Claude Code، OpenAI Codex یا سایر عامل‌های سازگار با MCP در فرایند مدل‌سازی، شبیه‌سازی و آزمون استفاده کنند، می‌توانند از این آموزش بهره ببرند.

پیش‌نیازهای دوره

آشنایی مقدماتی با MATLAB و Simulink برای استفاده بهتر از این آموزش پیشنهاد می‌شود. برای اجرای Toolkit نیز به نسخه سازگار MATLAB، نرم‌افزار Simulink و MATLAB MCP Server نیاز خواهید داشت. برخی قابلیت‌های تخصصی مانند مدیریت نیازمندی‌ها، آزمون مدل، مدل‌سازی فیزیکی یا طراحی معماری ممکن است به محصولات دیگری مانند Requirements Toolbox، Simulink Test، Simscape یا System Composer نیاز داشته باشند.

با یادگیری Simulink Agentic Toolkit می‌توانید فرایند طراحی مبتنی بر مدل را از یک فعالیت کاملاً دستی به یک جریان کاری تعاملی میان مهندس و عامل هوش مصنوعی تبدیل کنید؛ جریانی که در آن هوش مصنوعی وظایف اجرایی و تکراری را انجام می‌دهد و شما بر تصمیم‌های مهندسی، تحلیل نتایج و کیفیت نهایی مدل تمرکز می‌کنید.

نوشته آموزش Simulink Agentic Toolkit؛ اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به سیمولینک اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.

در طول آموزش، نحوه تبدیل توضیحات متنی به ایده‌های قابل‌پیاده‌سازی، ساخت و تکمیل مدل‌ها، دریافت پیشنهاد برای انتخاب بلوک‌ها، بررسی ساختار سیستم و رفع خطاهای رایج را به‌صورت کاربردی تمرین خواهید کرد. مثال‌های دوره به شکلی طراحی شده‌اند که بتوانید آموخته‌های خود را در پروژه‌های مهندسی، دانشگاهی و صنعتی به کار بگیرید.

در این دوره چه می‌آموزید؟

آشنایی با مفهوم و کاربردهای Simulink Copilot
استفاده از دستورات متنی برای توسعه مدل‌های Simulink
انتخاب و تنظیم بلوک‌های مناسب با کمک هوش مصنوعی
تحلیل، اصلاح و تکمیل مدل‌های موجود
شناسایی خطاها و بهبود ساختار مدل
استفاده مؤثر از Copilot در پروژه‌های کنترلی و شبیه‌سازی
نکات مهم برای نوشتن درخواست‌های دقیق و دریافت نتایج بهتر
این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان رشته‌های برق، کنترل، مکانیک، مکاترونیک، خودرو و سایر حوزه‌هایی مناسب است که با MATLAB و Simulink کار می‌کنند و می‌خواهند از هوش مصنوعی برای افزایش سرعت و کیفیت مدل‌سازی خود بهره ببرند.

با یادگیری Simulink Copilot، به‌جای صرف زمان زیاد برای جست‌وجوی بلوک‌ها و انجام مراحل تکراری، می‌توانید تمرکز خود را بر تحلیل سیستم، طراحی راه‌حل و توسعه پروژه قرار دهید.

نوشته آموزش Simulink Copilot؛ طراحی و توسعه هوشمند مدل‌های سیمولینک اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.