Deep Learning

MATLAB per il Deep Learning

Preparazione, progettazione, simulazione e distribuzione di dati per reti neurali profonde

Applicazioni di Deep Learning

Con solo poche righe di codice MATLAB®, puoi integrare le tecniche di Deep Learning nelle tue applicazioni per la progettazione di algoritmi, la preparazione e l’etichettatura di dati oppure per la generazione di codice e la distribuzione su sistemi embedded.

elaborazione di segnali

Elaborazione di segnali

Acquisizione e analisi di segnali e dati di serie storiche

Elaborazione di immagini e Computer Vision

Visione artificiale

Acquisizione, elaborazione e analisi di immagini e video

Reinforcement Learning

Deep Reinforcement Learning

Definizione, addestramento e distribuzione dei criteri di Reinforcement Learning

radar

Radar

Uso di tecniche di intelligenza artificiale per le applicazioni radar

LIDAR

LIDAR

Uso di tecniche di intelligenza artificiale per le applicazioni LIDAR

Comunicazioni Wireless

AI for Wireless

Apply AI techniques to wireless communications applications

Perché usare MATLAB per il Deep Learning?

MATLAB facilita il passaggio dai modelli di Deep Learning a sistemi basati sull’intelligenza artificiale (IA) del mondo reale.

Pre-elaborazione dei dati

Pre-elaborazione dei dati

Utilizza applicazioni interattive per etichettare, tagliare e identificare feature importanti e algoritmi integrati per automatizzare il processo di etichettatura.

Per saperne di più
Sviluppo di modelli

Addestramento e valutazione di modelli

Inizia con una serie completa di algoritmi e modelli predefiniti, quindi crea e modifica i modelli di Deep Learning utilizzando l’app Deep Network Designer.

Scopri i modelli
Simulazione di dati

Simulazione di dati

Testa i modelli di Deep Learning includendoli in simulazioni Simulink a livello di sistema. Testa degli scenari limite, difficili da testare sull’hardware. Comprendi l’impatto che i modelli di Deep Learning hanno sulle prestazioni del sistema nel suo complesso.

Distribuzione su sistemi di produzione

Distribuzione di reti addestrate

Distribuisci il tuo modello addestrato su sistemi embedded, enterprise, dispositivi FPGA o sul Cloud. Genera codice da librerie ARM®, Intel® e NVIDIA® per creare modelli distribuibili con velocità di inferenza ad alte prestazioni.

Integrazione con framework basati su Python

MATLAB consente di accedere alle ricerche più recenti indipendentemente dalla posizione, semplicemente importando modelli Tensorflow e usando le funzionalità ONNX. Per iniziare, è possibile utilizzare una libreria di modelli predefiniti come NASNet, SqueezeNet, Inception-v3 e ResNet-101. Richiamare Python da MATLAB e viceversa consente di collaborare con i colleghi che usano risorse open source.

Per saperne di più

Tutorial ed esempi sul Deep Learning con MATLAB

Stai cercando di muovere i primi passi nel mondo del Deep Learning o sei alla ricerca di un workflow end-to-end? Dai un’occhiata a queste risorse MATLAB che ti potranno essere utili per il tuo prossimo progetto.