深度学习对比MATLAB
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Este curso de dos días proporciona una amplia introducción清醒的el uso práctico de深度学习con MATLAB®．Los asistentes aprenderán cómo crear, entrar y评估不同tipos de redes neuronales deep。En esta formación dirigida por un instructor, se utilizan GPU NVIDIA para acerar el entrenamiento de la red。
特马incluidos:
- Importación de imágenes y datos secuenciales
- 乌索de las redes神经丛para la clasificación de imágenes, regresión y detección de对象
- 长短期记忆(LSTM) para clasificación de secuencias y predicción
- Modificación de arquitecturas comunes de redes para resolver problems específicos
- 红的中间地带，红的中间地带，红的中间地带
深度学习con MATLAB está avalado porNVIDIA的深度学习研究所．NVIDIA深度学习研究所formación especalizada también basada en GPU。修改观点específico de su industrial y los cursos de programación CUDA avanzada。
Día 1 de 2
转让术para clasificación de imágenes
Objetivo:Clasificación de imágenes para redes pre-entrenadas。移情事权与移情事权clasificación个人行为。
- 红色preentrenadas
- 数据存储(almacenes) de imágenes
- Transferencia de aprendizaje
- Evaluación de redes
Interpretación del comportamiento de las redes
Objetivo:观察者información德拉红的中间部分visualización德拉红的中间部分imágenes según帕桑的través德拉红。Aplicar esta técnica不同的tipos de imágenes。
- Activaciones
- Extracción de características para机器学习(aprendizaje automático)
Construcción de redes
Objetivo:Construcción convolucionales desde cero。Entender cómo la información pasa de unas capas a otras y cómo funcionan los不同的tipos de capas。
- 祝你好运
- 红色的神经元
- Capas convolucionales y filtros
护身符
Objetivo:恩德者cómo恩德者的算法。系统的操作和监控系统的操作。
- 护身符
- Visualización“友谊进程”
- Validacion
Día 2 de 2
红色之旅
Objetivo:Decidir qué修改和实施的方法，在计算中，在计算中，在计算中，在计算中，在计算中，在计算中，在计算中。
- 爱你的人
- Gráficos acíclicos dirigidos
- Incrementar la悬臂de datos
Regresión de imágenes
Objetivo: Cree redes convolucionales que puedan前身respuestas numéricas continuas
- 转移regresión
- Evaluación de métricas para redes de regresión
Uso de Deep Learning para visión artificial
Objetivo:对当地礼仪对象的尊重específicos en imágenes。
- Flujo de trabajo en una aplicación de imágenes
- Detección de objects
Clasificación de datos secuenciales
Objetivo:Construcción与现实有关的故事clasificación与现实有关的故事，与感觉有关的故事。
- 增强长短期记忆(LSTM)
- Clasificación de secuencias
- 安全前处理
- Secuencias categoricas
Generación工薪的安全
Objetivo:Utilización关于反复发生的安全预测。
- Clasificación secuencia一个secuencia
- Predicción de secuencias
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