Deep Learning Onramp

Dieses kostenlose Tutorial bietet eine zweistündige interaktive Einführung in praktische Methoden des Deep Learning. Sie lernen, wie Sie Deep Learning-Techniken in MATLAB® für die Bilderkennung einsetzen können.

Prerequisites: MATLAB Onramp oder Grundkenntnisse in MATLAB

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1.

Einleitung

Machen Sie sich mit den Konzepten des Deep Learning und mit dem Kurs vertraut.

  • Deep Learning für die Bilderkennung
  • Überblick über den Kurs

2.

Verwendung vortrainierter Netze

Führen Sie Bildklassifikationen mit einem Netz durch, das bereits erstellt und trainiert wurde.

  • Kursbeispiel – Identifizieren von Objekten in Bildern
  • Vorhersagen treffen
  • CNN-Architektur (Convolutional Neural Network)
  • Vorhersagen untersuchen
  • Datastores für Bilder

3.

Verwalten von Datensammlungen

Importieren Sie Ordner mit Bildern und machen Sie diese für ein bestimmtes Netzwerk verwendbar.

  • Bild-Datenspeicher
  • Vorbereiten von Bildern zur Verwendung als Eingabe
  • Verarbeiten von Bildern in einem Datenspeicher
  • Erstellen Sie einen Datenspeicher mit Unterordnern

4.

Durchführung von Transfer Learning

Verwenden Sie neue Daten, um ein vortrainiertes Netzwerk zu verändern und Bilder neu zu klassifizieren.

  • Was ist Transfer Learning?
  • Erforderliche Komponenten für Transfer Learning
  • Aufbereitung von Trainingsdaten
  • Verändern von Netzwerkschichten
  • Festlegen von Trainingsoptionen
  • Trainieren des Netzwerks
  • Bewertung der Leistung
  • Transfer Learning: Zusammenfassung
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