MATLAB深度学习培训课程

发布者约翰娜平原，2020年7月15日

88意见（过去30天）| 0喜欢| 4评论

与NVIDIA深度学习研究所合作开发

MathWorks很高兴地宣布一门新课程，它与NVIDIA深度学习研究所(DLI)。

自2017年MATLAB开始支持深度学金宝app习以来，我们一直在推广NVIDIA gpu的独家使用。（我的第一个GPU是NVIDIA Tesla K40，今天我的办公室里还留着它——主要是出于情感上的原因）.MATLAB自动查找并使用可用的GPU用于深度学习应用程序，所以你不必显式地编程GPU来体验训练和推理的加速。

与MATLAB容器的深度学习现在可从NVIDIA GPU云注册表(NGC.)，对NVID金宝appIA gpu的支持仍在继续。可以这么说，对于想要在熟悉的高生产率环境中进行gpu加速的工程师和科学家来说，MATLAB是一个很好的选择。

培训内容是什么?

我直接走向源头来了解为什么和训练背后的原因。Renee Bach @Mathworks的培训课程作者之一，回答了一些问题。

问:选修这门课程后，我能期望学到什么?这不仅仅是一门“什么是深度学习”的课程，对吧?

答:这不仅仅是深入学习的介绍。议程包括：

导入图像和序列数据
使用卷积神经网络进行图像分类，回归和其他图像应用
利用长短期记忆网络进行序列分类和预测
修改公共网络架构以解决自定义问题
通过修改训练选项来改善网络的性能

问：需要花多少时间？谁教课程？

答:这两天的课程提供了一个全面的介绍，实际的深度学习使用MATLAB，它是一个教师主导的培训和使用NVIDIA图形处理器加速网络培训。

问：我需要一个GPU来参加课程 ？

答:不!MATLAB讲师指导的课程和所有NVIDIA DLI培训课程都使用基于云的GPU，所以你不需要有自己的GPU。友情提醒，如果你没有GPU资源，你可以使用MATLAB NGC容器租用它们。这是一个链接到Matlab NGC容器A.入门录像教程．

这是MathWorks培训服务主任Craig Santos的内容，不得不对课程说：

“这个带有MATLAB的深度学习课程使工程师、科学家和研究人员能够快速学习并将深度学习技术应用到他们的应用中，而无需成为深度学习专家。该课程是一个为期2天的教师指导的课程，学生完成后，将准备开始使用MATLAB和NVIDIA gpu应用深度学习技术，如图像分类，自主系统，语音识别和物体识别等常见应用。”

问:这对开源开发人员有什么帮助?

答:这是需要注意的一件重要的事情:如果您正在使用开源深度学习工具，您可能仍然会发现使用MATLAB的价值结合开源。

MATLAB有复杂的数据标记工具(如图像贴标器用于像素和区域标记，以及音频贴标签机用于信号标记)，用于可视化网络的功能(如下所示)，以及用于自动生成优化CUDA代码的工具。

另外，一个MATLAB容器来自NGC.是GPU优化AI和HPC软件的集线器，提供了一个完整的深度学习工作流，它使用NVIDIA GPU来加速神经网络培训，以扩展节点的性能。

可能是这些工具可以帮助使用数据预处理和代码生成来增强开源深度学习，以完成工作流程。