MATLAB for Deep Learning

MATLAB para Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Diseño, creación y visualización de redes neuronales convolucionales

Basta con unas pocas líneas de código de MATLAB^® para crear modelos de Deep learning sin necesidad de ser un experto. Averigüe cómo MATLAB puede ayudarle a realizar tareas de deep learning.

MATLAB es rápido: podrá ejecutar los modelos implementados hasta 7 veces más rápido que con TensorFlow y hasta 4,5 veces más rápido que con Caffe2.
Acceso fácil a los modelos más recientes, incluyendo GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet y ResNet-50.
Uso de GPUs de NVIDIA para la programación con GPUs: aceleración del entrenamiento gracias al uso de múltiples GPUs, la nube o clusters.
Uso de funciones y herramientas para visualizar los resultados intermedios y depurar los modelos de deep learning (aprendizaje profundo).
Automatización del etiquetado de ground-truth mediante aplicaciones.
Utilización de modelos de Caffe y TensorFlow-Keras.

Empiece a utilizar MATLAB para Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Aprenda cómo aplicar Deep learning con MATLAB, una webcam y una red neuronal previamente entrenada a fin de identificar los objetos que hay a su alrededor. Vea el vídeo y continúe con el código:


camera = webcam;                           % Connect to camera
nnet = alexnet;                            % Load neural net
while true  
    picture = snapshot(camera);            % Take picture
    picture = imresize(picture,[227,227]); % Resize
    label = classify(nnet, picture);       % Classify 
    image(picture);                        % Show picture
    title(char(label));                    % Show label
    drawnow;   
end

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Aprenda a utilizar MATLAB para Deep Learning en solo 2 horas

Obtendrá una introducción práctica sobre métodos de Deep learning (aprendizaje profundo) para el reconocimiento de imágenes. Entre los temas tratados están las redes neuronales convolucionales, el uso de redes previamente entrenadas y la transferencia del aprendizaje.

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