IA con MATLAB: Tutoriales y ejemplos

Si necesita mejorar sus habilidades de IA y aprovecharla en sus aplicaciones, o tiene poca experiencia en Machine Learning y Deep Learning, estos tutoriales y ejemplos le guiarán por los flujos de trabajo de IA con MATLAB.

IA con MATLAB: Tutoriales y ejemplos

Introducción

IA avanzada

Aplicaciones de IA

Introducción a IA

Con tan solo unas pocas líneas de código de MATLAB o mediante el uso de apps de low-code, puede crear, entrenar y ajustar modelos de IA para clasificación, predicción o reconocimiento de patrones. En lugar de crear un modelo de Deep Learning desde cero, puede utilizar un modelo previamente entrenado y aplicarlo directamente o adaptarlo a una tarea.

Comparación entre Machine Learning y Deep Learning | Introducción a Deep Learning

Fundamentos de Machine Learning | Introducción a Machine Learning - parte 1

Creación, visualización y edición interactivas de redes de Deep Learning

Clasificación de datos con la app Classification Learner

Tutoriales

Ejemplos

Más información

Desarrolle habilidades en IA

MATLAB ofrece herramientas para crear modelos explicables y escalables de IA, gestionar experimentos de IA, integrarse con Python^® y diseñar un flujo de trabajo de IA completo desde la preparación de datos hasta el despliegue.

IA en ingeniería: Desarrollo de un sistema de IA

Creación de experimentos interactivos para ajustar y comparar redes de Deep Learning

Ejemplo interactivo en MATLAB Online: Grad-CAM revela el porqué de las decisiones de Deep Learning

Machine Learning aplicado- parte 4: sistemas integrados

Tutoriales

Ejemplos

Más información

Integre IA en su dominio

Con MATLAB, puede integrar IA en el diseño actual de aplicaciones para visión artificial, procesamiento de señales, mantenimiento predictivo, y otras más.