딥러닝을 위한 MATLAB
컨벌루션 뉴럴 네트워크의 설계, 빌드 및 시각화
전문가가 아니어도 MATLAB® 코드 단 몇 줄만으로 딥러닝 모델을 빌드할 수 있습니다. MATLAB으로 딥러닝 작업을 수행해보십시오.
- MATLAB은 빠릅니다: TensorFlow보다 최대 7배 빠르게, Caffe2보다 최대 4.5배 빠르게 배포된 모델을 실행할 수 있습니다.
- GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet, ResNet-50과 같은 최신 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
- NVIDIA GPU를 사용하여 GPU 프로그래밍을 할 수 있습니다. 다수의 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 학습을 가속할 수 있습니다..
- 함수와 툴을 사용하여 중간 결과를 시각화하고 딥러닝 모델을 디버그할 수 있습니다.
- 앱을 이용하여 ground-truth labeling을 자동화할 수 있습니다.
- Caffe와 TensorFlow-Keras의 모델로 작업할 수 있습니다.
딥러닝을 위한 MATLAB 시작하기
MATLAB, 웹캠, 그리고 주변의 사물을 식별하도록 사전 훈련된 신경망을 사용하여 딥러닝을 수행하십시오. 비디오를 시청하고 코드를 사용하여 실습하십시오.
데모 비디오
MATLAB과 간단한 웹캠, 그리고 심층 신경망을 사용해 주변의 사물을 식별하는 방법을 확인하십시오, 본 데모에서는 수 백만개의 이미지에 대해 사전학습된 심층 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크인 AlexNet을 사용합니다.
무료 튜토리얼
무료
MATLAB으로 2시간 만에 배우는 딥러닝
지금 바로 딥러닝 방법을 배워 이미지 인식에 적용할 수 있습니다. 튜토리얼에 컨벌루션 뉴럴 네트워크, 사전 훈련된 네트워크 사용하기, 전이 학습과 같은 주제가 포함되어 있습니다.
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