深度学习入门之旅


 

直接通过 Web 浏览器访问 MATLAB

 

激发兴趣的视频教程

 

包含实操练习,提供自动批改和反馈功能

 

课程现有英语和日语版本


选择章节,开始课程


1.

简介

熟悉深度学习概念和本课程

  • 应用深度学习执行图像识别
  • 课程概述

2.

使用预训练的网络

使用预先创建和训练的网络进行图像分类

  • 课程示例 - 识别一些图像中的物体
  • 做出预测
  • CNN 架构
  • 调查预测
  • 图像数据存储

3.

管理数据集

导入图像文件夹并使其可用于给定网络。

  • 图像数据存储
  • 准备要作为输入的图像
  • 处理数据存储中的图像
  • 使用子文件夹创建数据存储

4.

进行迁移学习

使用新数据修改预先训练的网络并将图像划分为新类。

  • 什么是迁移学习
  • 迁移学习所需的组件
  • 准备训练数据
  • 修改网络层次
  • 设置训练选项
  • 训练网络
  • 评估性能
  • 迁移学习小结

相关课程

使用 MATLAB 进行深度学习

学习利用真实图像和序列数据构建深度神经网络的理论和实践

使用 MATLAB 进行机器学习

探查数据并构建预测模型

MATLAB 基础课程

学习 MATLAB 基础功能用于数据分析,建模,及编程。