Deep learning con MATLAB
Aprenda a crear redes neuronales profundas con datos de secuencias e imágenes del mundo real, de forma teórica y práctica.
Requisitos previos: Fundamentos de MATLAB y curso introductorio Deep Learning Onramp
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Ventajas de aprender a su ritmo
Formación paso a paso
Ejercicios prácticos con comentarios automáticos
Acceso a MATLAB a través del navegador web
Informe de progreso y certificado de curso compartibles
Acerca del curso
Las lecciones solo están disponibles en inglés y japonés.
1.
Clasificación de imágenes con redes convolucionales
Obtenga una visión general del curso. Realice la clasificación de imágenes mediante redes previamente entrenadas. Use la transferencia del aprendizaje para entrenar redes de clasificación personalizadas.
30 minutos
2.
Interpretación del comportamiento de la red
Obtenga información sobre cómo funciona una red visualizando los datos de imagen a medida que pasan a través de la red. Aplique esta técnica a diferentes tipos de imágenes.
45 minutos
3.
Creación de redes
Cree redes convolucionales desde cero. Comprenda cómo se transmite la información entre las capas de la red y cómo funcionan los diferentes tipos de capas.
45 minutos
4.
Entrenamiento de redes
Comprenda cómo funcionan los algoritmos de entrenamiento. Defina las opciones de entrenamiento para supervisar y controlar el entrenamiento.
30 minutos
5.
Mejora del rendimiento
Elija e implemente modificaciones en las opciones del algoritmo de entrenamiento, la arquitectura de red o los datos de entrenamiento para aumentar el rendimiento de la red.
30 minutos
6.
Proyecto
15 minutos
7.
Realización de regresión
Cree redes convolucionales que puedan predecir respuestas numéricas continuas.
30 minutos
8.
Uso de deep learning para visión artificial
Entrene redes para localizar y etiquetar objetos específicos en las imágenes.
45 minutos
9.
Clasificación de datos de secuencias con redes recurrentes
Cree y entrene redes para realizar la clasificación en secuencias ordenadas de datos, tales como series temporales o datos de sensores.
45 minutos
10.
Clasificación de secuencias categóricas
Use redes recurrentes para clasificar secuencias de datos categóricos, tales como texto.
30 minutos
11.
Generación de secuencias de salida
Use redes recurrentes para crear secuencias de predicciones.
45 minutos
12.
Proyecto
15 minutos
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