신호 처리 응용 프로그램에 대한 기대치는 날로 높아지고 있습니다. 엔지니어는 입력값에 대한 지능적 응답이나 예측이 가능한 응용 프로그램을 만들어 내야 하는데, 이를 위해 AI 시스템이 설계 요소로 종종 포함되곤 합니다.

모든 AI 탑재 신호 처리 응용 프로그램마다 필요한 것으로는 무엇이 있을까요? 여러 신호 데이터, 우수한 신경망 아키텍처(신호 데이터 처리는 딥러닝으로 진행할 때 특히 수월하기 때문), 해당 데이터를 자동화된 학습에 대한 소스로 변환하는 적절한 신호 처리 툴을 꼽을 수 있습니다.

이 eBook에서는 다음 내용을 다룹니다.

  • 신호 처리를 위한 딥러닝의 기본 사항
  • 모델 훈련과 검증을 위한 데이터셋 및 레이블 지정 활용
  • 훈련 데이터의 질적, 양적 개선을 위한 데이터 증대 및 합성 적용
  • 심층 신경망을 위한 입력값 생성

30일 무료 평가판

MATLAB, Simulink 및 기타 제품을 사용해 보세요.

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