Las expectativas en torno a las aplicaciones de procesamiento de señales son cada vez mayores. Los ingenieros necesitan crear aplicaciones que puedan responder a datos de entrada o realizar predicciones de forma inteligente, lo que implica incorporar sistemas de IA en sus diseños.

¿Qué necesitan todas las aplicaciones de procesamiento de señales con tecnología de IA? Una gran cantidad de datos de señales representativos, una arquitectura de red sólida (dado que los datos de señales funcionan particularmente bien con Deep Learning) y las herramientas de procesamiento de señales adecuadas para convertir esos datos en una fuente de aprendizaje automático.

Este e-book abarca los siguientes temas:

  • Conceptos básicos sobre Deep Learning para el procesamiento de señales
  • Uso de conjuntos de datos y etiquetas para entrenar y validar modelos
  • Uso de aumento y síntesis de datos para mejorar la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento
  • Creación de entradas para redes profundas

30 días de exploración a su alcance.

Cree modelos de Deep Learning con MATLAB.