Deep Learning

Erlernen Sie die Grundlagen

In dieser Videoreihe werden Deep-Learning-Themenfelder für Ingenieure behandelt, beispielsweise der Datenzugriff, das Trainieren eines Netzwerks, die Nutzung von Transfer Learning und die Integration Ihres Modells in ein übergreifendes Design.

Weitere Informationen

Beispiele ausprobieren

  • Erstellen von einfachen Deep-Learning-Netzen für die Klassifikation

Erweitern Sie Ihre Kenntnisse

MATLAB erleichtert die Erstellung und Anpassung von tiefen neuronalen Netzen. Diese Tutorial-Videos bieten einen Überblick über die Verwendung der Deep Network Designer-App, eines grafischen Tools, mit dem Sie interaktiv mit Ihren tiefen neuronalen Netzen arbeiten können.
Sehen Sie sich Beispiele für Deep Learning an und informieren Sie sich über den richtigen Einstieg in MATLAB.

Wenden Sie Ihr Fachwissen an

Trainieren Sie ein neuronales Faltungsnetz (Convolutional Neural Network, CNN) für die Identifizierung handgeschriebener Zahlen.
Dieses zweistündige praxisorientierte Tutorial dient als Einführung in praktische Deep-Learning-Methoden für die Bilderkennung.

Tutorials zum gemeinsamen Programmieren

Üben Sie das Programmieren für Deep-Learning-Anwendungen in Video-Tutorials mit Schritt-für-Schritt-Erläuterung.

Erfahren Sie, wie Sie Daten laden und vorverarbeiten, ein Netz importieren, Transfer Learning anwenden und dann mit Bildern auf Deep Learning testen.
Erfahren Sie, wie Sie Punktwolkendaten laden, Datensätze vorverarbeiten, Netze definieren und trainieren sowie Detektionen generieren.