IA para procesamiento de señales

Cree y despliegue sistemas de IA específicos de un dominio para procesar y modelar señales

La inteligencia artificial (IA) ofrece nuevas oportunidades para mejorar los sistemas de procesamiento de diversas señales del mundo real, tales como biomédicas y de audio. Con los productos de MATLAB y de forma interactiva, puede explorar, crear y preprocesar datos, crear funcionalidades, desarrollar modelos de IA y desplegar sistemas de IA.

¿Por qué utilizar MATLAB?

Apps para procesamiento de señales y etiquetado

Utilice apps low-code para mejorar la calidad de los datos a través de exploración, análisis, preprocesamiento y etiquetado de validación ground-truth.

App Signal Analyzer

App Signal Labeler

Modelos de IA

Cree modelos de IA con algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, o utilice modelos previamente entrenados.

Modelos de Deep Learning previamente entrenados

Comparación entre Machine Learning y Deep Learning | Introducción a Deep Learning (3:47)

Extracción de características

Cree funcionalidades a partir de señales mediante extracción de características (PCA, dispersión de wavelets) o transformaciones de tiempo-frecuencia (espectrograma, transformada wavelet).

Extractor de características de audio

Preprocesamiento de datos y la transformada de Fourier de tiempo corto | Deep Learning para profesionales de ingeniería - parte 3 (15:31)

Despliegue de sistemas impulsados por IA

Simule y despliegue sistemas de IA específicos de un dominio en hardware integrado, sistemas empresariales o la nube.

IA para dispositivos edge con MATLAB y Simulink

Deep Learning en la nube

Uso de IA para procesamiento de señales con MATLAB

Aun si tiene poca experiencia con IA en procesamiento de señales o diseño de sistemas de IA integrales, estos tutoriales, ejemplos y cursos pueden ayudar a ampliar sus conocimientos para futuros proyectos.