Primi passi con il Deep Learning utilizzando MATLAB
Svolgi quattro attività base di Deep Learning con MATLAB.
Deep Learning per ingegneri (5 video)
In questa serie di video vengono trattati degli argomenti relativi al Deep Learning per gli ingegneri, come l’accesso ai dati, l’addestramento di una rete, l’uso del transfer learning e l’integrazione del proprio modello in un progetto più grande.
Reti neurali profonde (4 video)
MATLAB semplifica il processo di creazione e modifica delle reti neurali profonde. Questi video-tutorial spiegano come usare l’app Deep Network Designer, uno strumento point-and-click che consente di lavorare con le proprie reti neurali profonde in modo interattivo.
Specializzazione di Deep Learning per la visione artificiale
In questo corso imparerai ad applicare il Deep Learning e la visione artificiale a progetti del mondo reale.
Per saperne di più
- Transfer learning per l’addestramento di modelli di Deep Learning
- Esempi pratici di Deep Learning con MATLAB (ebook)
- Ispezione ottica automatizzata con il Deep Learning (ebook)
Addestramento di un modello da zero
Addestra una rete neurale convoluzionale (CNN) a identificare cifre scritte a mano.
Tutorial su MATLAB per il Deep Learning
Questo pratico tutorial di due ore è un’introduzione ai metodi pratici di Deep Learning per il riconoscimento di immagini.
Crea e modifica reti neurali profonde per la classificazione, la regressione e il rilevamento di oggetti con dati di immagini e sequenze.
Utilizza MATLAB per eseguire attività essenziali di guida autonoma. Etichetta i dati di verità di base (ground truth), rileva corsie e oggetti, genera scenari di guida e sensori di modellazione e visualizza i dati dei sensori.
Pre-elaborazione di segnali ed estrazione di feature per l’analisi dei dati in MATLAB
Prepara i dati delle serie temporali per l'analisi di Machine Learning. Gli argomenti comprendono l'importazione di segnali, la rimozione degli outlier e l'estrazione di feature nel dominio del tempo e della frequenza.
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