Tutorial ed esempi sul Deep Learning - MATLAB e Simulink

Tutorial ed esempi sul Deep Learning con MATLAB

Impara le nozioni base

Primi passi con il Deep Learning utilizzando MATLAB

Svolgi quattro attività base di Deep Learning con MATLAB.

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.

Apertura ed esplorazione di questo esempio interattivo in MATLAB Online

Classificazione con un modello pre-addestrato

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Prova gli esempi

Creazione di una rete di Deep Learning semplice per la classificazione

Migliora le tue competenze

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.

Scheda riassuntiva per il Deep Learning

Questa guida rapida illustra alcuni casi d’uso più diffusi per il Deep Learning con MATLAB.

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.

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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)

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Prova gli esempi

Applica le tue conoscenze

Addestramento di un modello da zero

Addestra una rete neurale convoluzionale (CNN) a identificare cifre scritte a mano.

Modelli di Deep Learning pre-addestrati

Scopri e scarica modelli di Deep Learning da utilizzare direttamente con MATLAB.

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.

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Deep Learning con MATLAB

Crea e modifica reti neurali profonde per la classificazione, la regressione e il rilevamento di oggetti con dati di immagini e sequenze.

Guida Autonoma con MATLAB

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.