Le aspettative per le applicazioni di elaborazione dei segnali sono sempre più elevate. Gli ingegneri hanno la necessità di creare applicazioni in grado di rispondere in modo intelligente agli input o fare previsioni; spesso, questo richiede l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale nei loro progetti.
Di cosa ha bisogno ogni applicazione di elaborazione dei segnali basata sull’intelligenza artificiale? Molti dati rappresentativi dei segnali, una buona architettura di rete (perché i dati di segnali funzionano particolarmente bene con il Deep Learning) e gli strumenti di elaborazione del segnale giusti per trasformare quei dati in una fonte per l’apprendimento automatico.
Questo e-book tratta i seguenti argomenti:
- Nozioni base del Deep Learning per l’elaborazione dei segnali
- Utilizzo di set di dati ed etichettatura per addestrare e convalidare i modelli
- Applicazione dell’incremento e della sintesi dei dati per migliorare la qualità e la quantità dei dati di addestramento
- Creazione di input per le reti profonde
