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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Le lezioni sono disponibili in inglese e giapponese.
Ottieni una panoramica del corso. Classifica le immagini usando reti pre-addestrate. Usa il transfer learning per addestrare reti di classificazione personalizzate.
30 minuti
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
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
Scopri come funzionano gli algoritmi di addestramento. Imposta le varie opzioni per monitorare e controllare il processo di addestramento.
30 minuti
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
15 minuti
Crea reti convoluzionali in grado di prevedere risposte numeriche continue.
30 minuti
Addestra delle reti per individuare ed etichettare oggetti specifici all’interno di immagini.
45 minuti
Costruisci e addestra delle reti per classificare sequenze ordinate di dati, come le serie storiche o i dati dei sensori.
45 minuti
Usa reti ricorrenti per classificare sequenze di dati categoriali, come quelli testuali.
30 minuti
Usa reti ricorrenti per creare sequenze di previsioni.
45 minuti
15 minuti
Scopri le funzionalità base di MATLAB per l’analisi dei dati, la modellazione e la programmazione.
Inizia subito utilizzando i metodi di Deep Learning per eseguire il riconoscimento di immagini.
Esplora i dati e costruisci modelli predittivi.
Deep learning con MATLAB è disponibile anche mediante corsi con istruttore.
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