MATLAB으로 일반적인 4가지 딥러닝 작업을 수행할 수 있습니다.
이 비디오 시리즈에서는 데이터에 액세스하고, 신경망을 훈련시키고, 전이 학습을 사용하고, 더 큰 설계에 모델을 통합하는 등 엔지니어를 위한 딥러닝 관련 주제를 다룹니다.
MATLAB으로 심층 신경망을 손쉽게 만들고 수정할 수 있습니다. 이 튜토리얼 비디오에서는 대화형 방식으로 심층 신경망에 대한 작업을 돕는 포인트 앤 클릭 툴인 심층 신경망 디자이너 앱을 사용하는 방법을 소개합니다.
Deep Learning for Computer Vision 특화 과정
이 교육과정에서는 딥러닝과 컴퓨터 비전을 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
손으로 쓴 숫자를 식별하도록 CNN(컨벌루션 신경망)을 훈련시킬 수 있습니다.
이 두 시간 분량의 실습 튜토리얼은 영상 인식을 위한 실용적 딥러닝 방법을 소개합니다.
영상 및 시퀀스 데이터를 사용하여 분류, 회귀 및 객체 탐지를 위한 심층 신경망을 만들고 수정할 수 있습니다.
MATLAB을 사용하여 필수적인 자율주행 작업을 수행할 수 있습니다. ground truth 데이터에 레이블을 지정하고 차선과 사물을 검출하며 주행 시나리오와 모델링 센서를 생성하고 센서 데이터를 시각화할 수 있습니다.
Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB
머신러닝 분석을 위해 시계열 데이터를 준비할 수 있습니다. 신호 가져오기, 이상값 제거, 특징 추출 및 주파수 영역 등의 주제를 다룹니다
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