IA avec MATLAB : tutoriels et exemples

Que vous soyez débutant en Machine Learning et en Deep Learning, que vous aspiriez à perfectionner vos compétences en IA ou que vous désiriez exploiter l'IA pour vos applications, explorez nos tutoriels et exemples qui vous orienteront à travers les workflows d'IA avec MATLAB.

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Applications de l'IA

Formations en classe

Démarrer avec l’IA

Quelques lignes de code MATLAB ou l'utilisation d'applications low-code suffisent pour créer, entraîner et mettre au point des modèles d'IA pour la classification, la prédiction ou la reconnaissance de formes. Au lieu de créer un modèle de Deep Learning en partant de zéro, vous pouvez obtenir un modèle de Deep Learning pré-entraîné, que vous appliquez directement ou que vous adaptez à votre tâche.

Comparaison entre le Machine Learning et le Deep Learning | Introduction au Deep Learning

Fondamentaux du Machine Learning | Introduction au Machine Learning, partie 1

Construire, visualiser et modifier des réseaux de Deep Learning de manière interactive

Classification de données avec l'application Classification Learner

Tutoriels

Exemples

Plus

Améliorer vos compétences en IA

MATLAB offre des outils pour créer des modèles d'IA explicables et évolutifs, gérer des expérimentations en IA, gérer l’intégration à Python^®, et finalement concevoir un workflow d'IA complet, depuis la préparation des données au déploiement.

IA pour les ingénieurs : créer un système d'IA

Construire interactivement des expérimentations pour affiner et comparer des réseaux de Deep Learning

Ouvrir et explorer cet exemple interactif dans MATLAB Online : l'approche Grad-CAM dévoile les raisons des décisions du Deep Learning

Application du Machine Learning, partie 4 : systèmes embarqués

Tutoriels

Exemples

Plus

Appliquer l'IA dans votre domaine

Avec MATLAB, vous pouvez intégrer l'IA à votre design existant dans des applications telles que la Computer Vision, le traitement du signal, la maintenance prédictive, etc.

Application générale

Le Deep Learning pour la Computer Vision avec MATLAB

Détecter des défauts sur des PCB en utilisant le réseau YOLOX

Prédiction de séries temporelles avec le Deep Learning

Compresser un réseau de neurones de reconnaissance de défauts de machine par projection

Segmentation sémantique de données LiDAR aériennes à l'aide de RandLANet Deep Learning

Classification de cibles radar avec le Machine Learning et le Deep Learning

Tutoriels

Exemples

Plus

Traitement du signal

Deep Learning pour les signaux

Étudier les classifications audio à l'aide de techniques d'interprétabilité du Deep Learning

Réseau à convolution temps-fréquence pour la classification des données d'EEG

Tutoriels

Exemples

Plus

Computer Vision

Le Deep Learning pour la Computer Vision avec MATLAB

Détecter des défauts sur des PCB en utilisant le réseau YOLOX

Segmentation sémantique avec le Deep Learning

Tutoriels

Exemples

Plus

Maintenance prédictive

Introduction | Maintenance prédictive, partie 1

Prédiction de la durée de vie des batteries avec le Deep Learning

Détection des anomalies dans des machines industrielles grâce aux données de vibration sur trois axes

Tutoriels

Exemples

Plus

Spécialisation en Deep Learning pour la Computer Vision

S'inscrire à des formations avec instructeur

Pour ceux qui préfèrent les salles de classe, des instructeurs MathWorks expérimentés dispensent des formations sur toute une palette de sujets liés à l'IA, à la fois à distance et en présentiel, dans le monde entier.

Deep Learning avec MATLAB

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.