Introducción a Deep Learning con MATLAB
4 tareas frecuentes de Deep Learning con MATLAB.
Deep Learning para ingenieros (5 vídeos)
Esta serie de vídeos aborda temas sobre Deep Learning para ingenieros, tales como acceso a datos, entrenamiento de una red, uso de transferencia del aprendizaje e incorporación del modelo en un diseño más amplio.
Pruebe ejemplos
Redes neuronales profundas (4 vídeos)
MATLAB simplifica la creación y modificación de redes neuronales profundas. Estos vídeos describen cómo usar la app Deep Network Designer, una herramienta de estilo point-and-click, que permite trabajar con redes neuronales profundas de manera interactiva.
Especialización en Deep Learning para visión artificial
En este curso aprenderá a aplicar Deep Learning y visión artificial a proyectos del mundo real.
Entrenamiento de modelos desde cero
Entrene una red neuronal convolucional (CNN) para identificar dígitos escritos a mano.
Tutorial de MATLAB para Deep Learning
Este tutorial práctico de dos horas ofrece una introducción a los métodos prácticos de Deep Learning para el reconocimiento de imágenes.
Cree y modifique redes neuronales profundas para clasificación, regresión y detección de objetos con datos de imágenes y secuencias.
Conducción autónoma con MATLAB
Utilice MATLAB para realizar tareas de conducción autónoma esenciales. Etiquete datos ground-truth, detecte carriles y objetos, genere escenarios de conducción y sensores de modelado, y visualice datos de sensores.
Preprocesamiento de señales y extracción de características para data analytics con MATLAB
Prepare datos de series temporales para analizarlos con Machine Learning. Entre los temas incluidos se encuentran importación de señales, eliminación de valores atípicos, y extracción de características en los dominios del tiempo y la frecuencia.
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