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Deep Learning con Señales y Sonido

Descripción general

Las redes deep learning están demostrando ser herramientas versátiles. Inicialmente destinadas a la clasificación de imágenes, se aplican cada vez más a una amplia variedad de otros tipos de datos. En este webinario, exploraremos los fundamentos de deep learning que proporcionan la base para entender y utilizar las redes deep learning con señales. A través de dos ejemplos, verá deep learning en acción, proporcionando la capacidad de realizar análisis complejos de grandes conjuntos de datos incluso sin ser un experto en la materia.  Descubra  cómo MATLAB aborda los retos comunes que se encuentran al utilizar CNNs y LSTMs para crear sistemas de señales y sonido, y vea las nuevas capacidades de deep learning con señales. 

Lo más destacado

Se mostrará cómo con deep learning puede limpiar señales de voz y generar melodías musicales.  Verá que puede utilizar MATLAB para:

  • Entrenar redes neuronales desde cero utilizando arquitecturas de red LSTM y CNN
  • Usar espectrogramas para crear representaciones tridimensionales de señales
  • Acceder, explorar y manipular grandes cantidades de datos
  • Usar GPUs para entrenar redes neuronales con mayor rapidez 

Acerca del Ponente o ponentes

Paz Tárrega es especialista dentro de MathWorks en estadística, cálculo paralelo, optimización y procesado de imagen, principalmente. Paz es licenciada en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid y Máster en Física y Matemáticas por la Universidad de Granada.

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