Künstliche Intelligenz (KI)

  • KI mit MATLAB: Tutorials und Beispiele

    Wenn Sie gerade erst in Machine Learning und Deep Learning einsteigen, Ihre Kenntnisse rund um KI vertiefen oder KI für Ihre Anwendungen nutzen möchten, finden Sie in diesen Tutorials und Beispielen praktische Hilfestellungen zu KI-Workflows mit MATLAB.

  • KI mit MATLAB: Tutorials und Beispiele

    Wenn Sie gerade erst in Machine Learning und Deep Learning einsteigen, Ihre Kenntnisse rund um KI vertiefen oder KI für Ihre Anwendungen nutzen möchten, finden Sie in diesen Tutorials und Beispielen praktische Hilfestellungen zu KI-Workflows mit MATLAB.

  • KI mit MATLAB: Tutorials und Beispiele

    Wenn Sie gerade erst in Machine Learning und Deep Learning einsteigen, Ihre Kenntnisse rund um KI vertiefen oder KI für Ihre Anwendungen nutzen möchten, finden Sie in diesen Tutorials und Beispielen praktische Hilfestellungen zu KI-Workflows mit MATLAB.

Erste Schritte mit KI

Mit einigen wenigen Zeilen MATLAB Programmcode oder mithilfe von Low-Code-Apps können Sie KI-Modelle für die Klassifizierung, Prognose oder Mustererkennung erstellen, trainieren und abstimmen. Statt ein Deep-Learning-Modell komplett neu zu entwickeln, können Sie ein vortrainiertes Deep-Learning-Modell verwenden, das Sie direkt für Ihr Projekt nutzen oder entsprechend anpassen können.

Machine Learning und Deep Learning | Einführung in Deep Learning

Grundlagen des Machine Learning | Einführung in Machine Learning, Teil 1

Deep-Learning-Netze interaktiv erstellen, visualisieren und bearbeiten

Klassifizieren von Daten mithilfe der Classification Learner-App

Tutorials

Beispiele

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Erweitern Sie Ihre KI-Kenntnisse

MATLAB bietet Ihnen Tools für die Erstellung erklärbarer und skalierbarer KI-Modelle, das Management von KI-Experimenten, die Integration mit Python® sowie letztendlich die Entwicklung eines vollständigen KI-Workflows von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung.

KI für Entwickler: Aufbau eines KI-Systems

Interaktives Aufbauen von Experimenten zur Feinabstimmung und zum Vergleich von Deep-Learning-Netzen

Interaktives Beispiel in MATLAB Online zum Ansehen und Ausprobieren: Grad-CAM offenbart die Vorgänge hinter Deep-Learning-Entscheidungen

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Angewandtes Machine Learning, Teil 4: Embedded Systeme

Tutorials

Beispiele

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KI in Ihrer Domäne anwenden

Mit MATLAB können Sie KI in einen vorhandenen Entwurf in Anwendungen wie Computer Vision, Signalverarbeitung, vorausschauende Instandhaltung und vielen weiteren integrieren.

Deep Learning zur Spezialisierung auf Computer Vision

Für Kurse mit Dozenten anmelden

Erfahrene MathWorks Dozenten unterrichten weltweit sowohl virtuell als auch vor Ort verschiedene Kurse zu einer Reihe von KI-Themen für all diejenigen, die Spaß am Präsenzunterricht haben.

Deep Learning mit MATLAB

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Erstellen und modifizieren Sie mithilfe von Bild- und Sequenzdaten tiefe neuronale Netze für die Klassifizierung, Regression und Objekterkennung.

Maschinelles Lernen mit MATLAB

Maschinelles Lernen mit MATLAB

Erstellen Sie mit MATLAB Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Modelle und optimieren Sie deren Leistung.

Reinforcement Learning mit MATLAB und Simulink

Reinforcement Learning mit MATLAB und Simulink

Lösen Sie multivariate Probleme auf optimale Weise mithilfe von Techniken des Verstärkungslernens (Reinforcement Learning) in MATLAB.