Deep Learning con MATLAB

Uffici MathWorks, Torino, Italia

Titolo Orario di inizio Orario di fine
Sessione 1 26 mag 2020 - 09:00 26 mag 2020 - 13:30
Sessione 2 26 mag 2020 - 14:00 26 mag 2020 - 17:30

Presentazione

Le tecniche di Deep Learning possono facilmente raggiungere livelli di accuratezza paragonabili a quelle di un essere umano, in molte applicazioni considerate spesso non risolvibili con tecniche più tradizionali di Machine Learning.

Tra le applicazioni si possono trovare, ad esempio, il riconoscimento facciale, la guida autonoma, la classificazione di immagini e la classificazione di segnali.

Punti principali

  • Gestire basi di dati molto grandi
  • Creare, analizzare e visualizzare una rete neurale profonda
  • Classificazione, regressione, e segmentazione semantica con immagini o segnali
  • Accesso ed esplorazione di vari modelli pre-addestrati e importazione da Keras, Caffe e ONNX
  • Sfruttare il calcolo parallelo per accelerare la fase di addestramento

Chi dovrebbe partecipare

  • Ingegneri/Tecnici coinvolti in attività che prevedono tecniche di intelligenza artificiale
  • Manager e responsabili di gruppi in ambito intelligenza artificiale e in particolare riconoscimento automatico

Informazioni sul relatore/sui relatori

Giuseppe Ridinò, Senior Application Engineer MathWorks, si occupa principalmente delle tematiche di processamento di segnali e di immagini, sistemi di comunicazione, visione artificiale, sistemi autonomi e generazione codice C/C++ e HDL.

Prima di entrare in MathWorks nel 2014, ha accumulato esperienze sull'applicazione di MATLAB® e Simulink® in vari settori industriali per la modellazione e simulazione di sistemi complessi.

Esperto di calcolo numerico, sviluppo software, e modellazione fisico-matematica, possiede una laurea in Ingegneria Elettronica del Politecnico di Torino.

Agenda

Ora Session 1 (morning)

09:00

Registrazione

09:15

Introduzione al Deep Learning

10:45

Pausa caffè

11:00

Il flusso di lavoro per Deep Learning

12:30-13:30

Chiusura e buffet

Ora Session 2 (afternoon)

14:00

Registrazione

14:15

Introduzione al Deep Learning

15:45

Pausa caffè

16:00

Il flusso di lavoro per Deep Learning

17:30

Chiusura del workshop

Prodotti interessati

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