教师可以充分利用已有的课程模块、入门教程和代码示例，使用 MATLAB 开展深度学习教学。MATLAB 提供一系列领域专用的工具箱和 App，帮助学生轻松学习和执行领域专门的深度学习任务，包括数据预处理、图像标注、网络设计和迁移学习。

MATLAB 支持与开源深度学习框架之间的互操作性，让学生能够在其 MATLAB 深度学习项目中应用 TensorFlow、PyTorch 和其他常用框架。

我们选取了以下课程纲要、教材、代码示例和其他工具，可帮助您使用 MATLAB 开展深度学习教学。

课程纲要

• AI 入门

  • Kanazawa Institute of Technology: Handwritten Digits Recognition
  • Fundamentals of Neural Networks
  • 中山大学: 人工智能实验教学方案研究与实验案例分析

• 图像、音频和信号处理：

  • Florida Atlantic University: Deep Learning for Digital Image Processing
  • Multimedia signal processing using deep learning
  • 斯坦福大学：Signal Processing for Machine Learning

• 生物医学

  • Brain MRI Age Classification using deep learning
  • 麻省理工学院和哈佛医学院：Biomed Signal and Image Processing

• 强化学习

  • teaching modules
  • introduction webinar (22:50)

• 物理学

  • Deep learning for Real-time top quark jet tagging

教材

• 深度学习

  • Deep Learning for Beginners: with MATLAB Examples
  • MATLAB Deep Learning:With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence

• 机器学习

  • MATLAB for Machine Learning
  • A First Course in Machine Learning
  • MATLAB Machine Learning Recipes
  • Machine learning and pattern recognition
  • Machine Learning:A Bayesian and Optimization Perspective
  • Data-Driven Science and Engineering:Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

课程项目

• 面向本科生和研究生的设计或研究项目: Excellence in Innovation Program
  • 用户故事：上海交通大学师生借助 Excellence in Innovation Program 了解工业 AI 应用
  • “AI+”学生项目分享：利用深度学习加速芯片设计

MATLAB 资源

• MATLAB 入门之旅（2 小时入门教程）
• 深度学习入门之旅（2 小时入门教程）
• 使用 MATLAB 进行深度学习（16 小时进阶课程）
• Deep Learning Toolbox（文档）
• 深度学习应用库（代码示例）
• MATLAB Online（在浏览器中使用 MATLAB）
• MATLAB Grader（自动批改 MATLAB 编码作业）
• 数据科学、深度学习和机器学习的最新特性和资源（最新版本产品特性）
• 深度学习（博客）