Deep learning con MATLAB
Apprendi nozioni teoriche e pratiche per costruire delle reti neurali profonde con dati sequenziali e immagini del mondo reale.
Prerequisiti: Fondamenti di MATLAB e Deep Learning Onramp
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Vantaggi del formato autogestito
Istruzioni passo per passo
Esercizi pratici con feedback automatico
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Informazioni sul corso
Le lezioni sono disponibili in inglese e giapponese.
1.
Classificazione di immagini con reti convoluzionali
Ottieni una panoramica del corso. Classifica le immagini usando reti pre-addestrate. Usa il transfer learning per addestrare reti di classificazione personalizzate.
30 minuti
2.
Interpretazione del comportamento delle reti
Ottieni informazioni sulle modalità di funzionamento delle reti visualizzando i dati immagine man mano che passano attraverso la rete. Applica questa tecnica a diversi tipi di immagini.
45 minuti
3.
Creazione di reti
Costruisci reti convoluzionali partendo da zero. Scopri quali informazioni passano attraverso i livelli di una rete e come funzionano i vari tipi di livelli.
45 minuti
4.
Addestramento di reti
Scopri come funzionano gli algoritmi di addestramento. Imposta le varie opzioni per monitorare e controllare il processo di addestramento.
30 minuti
5.
Miglioramento delle performance
Scegli e apporta delle modifiche alle opzioni degli algoritmi di addestramento, all’architettura di rete o ai dati di addestramento per migliorare le prestazioni di una rete.
30 minuti
6.
Progetto
15 minuti
7.
Esecuzione della regressione
Crea reti convoluzionali in grado di prevedere risposte numeriche continue.
30 minuti
8.
Uso del deep learning per la Computer Vision
Addestra delle reti per individuare ed etichettare oggetti specifici all’interno di immagini.
45 minuti
9.
Classificazione di dati sequenziali con reti ricorrenti
Costruisci e addestra delle reti per classificare sequenze ordinate di dati, come le serie storiche o i dati dei sensori.
45 minuti
10.
Classificazione di sequenze categoriali
Usa reti ricorrenti per classificare sequenze di dati categoriali, come quelli testuali.
30 minuti
11.
Generazione di sequenze di output
Usa reti ricorrenti per creare sequenze di previsioni.
45 minuti
12.
Progetto
15 minuti
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