Cette série de vidéos aborde des sujets relatifs au Deep Learning destinés aux ingénieurs, tels que l'accès aux données, l'apprentissage d'un réseau, l'utilisation de l'apprentissage par transfert et l'intégration de votre modèle dans un design plus large.
MATLAB permet de créer et de modifier facilement des réseaux de neurones profonds. Ces tutoriels vidéos expliquent comment utiliser l'application Deep Network Designer, un outil de type pointer-cliquer qui vous permet de travailler de manière interactive avec vos réseaux de neurones profonds.
Créez et modifiez des réseaux de neurones profonds pour la classification, la régression et la détection d’objets, avec des images et des données séquentielles.
Utilisez MATLAB pour effectuer les tâches essentielles de la conduite autonome. Labellisez les données de vérité-terrain, détectez les voies et les objets, générez des scénarios de conduite, modélisez des capteurs, et visualisez les données des capteurs.
Préparez des données de séries temporelles pour une analyse utilisant le Machine Learning. Les sujets abordés comprennent l'importation de signaux, la suppression des valeurs aberrantes et l'extraction de caractéristiques dans les domaines temporel et fréquentiel.
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