MATLAB で 4 つの一般的なディープラーニングのタスクを実行します。
このビデオシリーズでは、データへのアクセス、ネットワークの学習、転移学習の使用、大規模設計へのモデルの組み込みなど、エンジニア向けのディープラーニングのトピックを取り上げます。
MATLAB を使用すると、ディープ ニューラル ネットワークを簡単に作成および変更することができます。これらのチュートリアルビデオでは、ディープ ネットワーク デザイナー アプリを使用する方法をご紹介します。このアプリでは、ポイントアンドクリックによりディープ ニューラル ネットワークを対話的に操作することができます。
このコースでは、ディープラーニングとコンピューター ビジョンを現実世界のプロジェクトに適用する方法について学びます。
手書きの数字を識別するための畳み込みニューラル ネットワークの学習を行います。
この 2 時間のハンズオン形式のチュートリアルでは、画像認識のための実践的なディープラーニング手法の概要をご紹介します。
画像とシーケンスデータを使用して分類、回帰、およびオブジェクト検出を行うためのディープ ニューラル
MATLAB を使用して自動運転の重要なタスクを実行します。グラウンドトゥルースのラベル付け、車線と車両の検出、運転シナリオの生成とセンサーのモデル化、およびセンサーデータの可視化について学びます。
MATLAB による時系列データの前処理と機械学習による特徴抽出
機械学習の解析用に時系列データを準備します。信号のインポート、外れ値の削除、時間および周波数領域の特徴抽出について学びます。
30日間無料トライアル
今すぐ始める
ご質問はこちらへ
ディープラーニングのエキスパートにご質問ください。
