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十一选五神奇选号法: 小迈步系列直播课程 | 第一课:MATLAB 深度学习入门课程

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MATLAB 基础讨论
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发表于 2019-2-28 15:48:14 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

                               
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本次微直播将通过具体MATLAB代码演示与操作,带领大家学习如何使用MATLAB玩转卷积神经网络,初探深度学习的世界!
无论你是零基础小白,还是正走在深度学习进阶之路上;
无论你是痴迷于计算机视觉、自然语言处理、还是自动驾驶感知、设备预测性维护;
加入“MATLAB 深度学习入门课堂” ,深入了解人工智能、深度学习和神经网络,加速你的研究。

时间:2019 年 3 月 14 日  19:30  微信直播

直播结束后,扫描二维码注册即可获取回看通道:

                               
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课程相关技术问题可以在这里跟帖提问,演讲嘉宾会在直播结束一周内持续在本贴中为大家解答。


课程内容:

1. 简介
  • 深度学习:直接从数据中进行学习
  • 卷积神经网络:用于图像识别、目标检测、语义分割等任务

2. MATLAB的优势
  • 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作
  • 简单易学,高质量的帮助文档和大量示例
  • 高效的开发平台,完整的工具链
  • 实用的数据标注和可视化工具
  • 强大的代码生成功能
  • 支持多平台部署

3. 仅用11行代码实现图像分类
  • 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型
  • 通过摄像头实时采集图像数据,可识别1000种常见物体

4. 迁移学习的力量
  • 基于已有的卷积神经网络进行微调,实现专属图像识别
  • 丰富的预训练模型,包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等

5. 设计复杂网络的利器:Deep Network Designer
  • 图形交互界面,便于设计和修改复杂的网络
  • 支持一键分析,自动修正网络结构中的错误

6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作
  • 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型
  • 支持直接导入Keras和Caffe的模型


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来自 6#
发表于 5 天前 | 只看该作者
课程中涉及到的示例:
点击链接可以直接查看示例说明和 MATLAB 代码

1. Visualize Activations of a Convolutional Neural Network
2. Transfer Learning Using AlexNet
3. Transfer Learning with Deep Network Designer
4. importONNXNetwork

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发表于 2019-2-28 21:26:00 | 只看该作者
Good, Thanks a lot !

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发表于 2019-3-2 11:35:14 | 只看该作者
非常感谢?。。?!

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发表于 2019-3-5 19:41:41 | 只看该作者
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发表于 6 天前 | 只看该作者
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发表于 5 天前 | 只看该作者
ppt能提供吗

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 楼主| 发表于 5 天前 | 只看该作者

课程PPT请在MATLAB微信端获取

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发表于 5 天前 | 只看该作者

不错 谢谢~~

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发表于 5 天前 | 只看该作者
数据标注和可视化工具,标注工具Ground Truth Labeler没找到,Ground Truth Labeler工具下面的那个是啥?
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