人工智能 (AI)

  • 人工智能与 MATLAB：教程和示例

    无论您是刚开始接触机器学习和深度学习，希望提高人工智能技能，还是想将人工智能融入您的应用，都可以通过这些教程和示例学习如何使用 MATLAB 实现人工智能工作流。

  • 人工智能与 MATLAB：教程和示例

    无论您是刚开始接触机器学习和深度学习，希望提高人工智能技能，还是想将人工智能融入您的应用，都可以通过这些教程和示例学习如何使用 MATLAB 实现人工智能工作流。

  • 人工智能与 MATLAB：教程和示例

    无论您是刚开始接触机器学习和深度学习，希望提高人工智能技能，还是想将人工智能融入您的应用，都可以通过这些教程和示例学习如何使用 MATLAB 实现人工智能工作流。

人工智能入门

只需几行 MATLAB 代码或使用低代码 App，您就可以创建、训练和调节人工智能模型以用于分类、预测或模式识别。与其从头开始创建深度学习模型，不如使用预训练深度学习模型，将其直接应用或对其进行修改以适用于您的任务。

机器学习与深度学习 | 深度学习简介

机器学习基础 | 机器学习简介，第 1 部分

以交互方式构建、可视化和编辑深度学习网络

使用分类学习器进行数据分类

教程

示例

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提升人工智能技能

MATLAB 提供了相关工具，可用于创建可解释和可扩展的人工智能模型，管理人工智能试验，与 Python® 集成，并最终设计从数据准备到部署的完整人工智能工作流。

面向工程师的 AI：构建 AI 系统

交互式构建试验以调整和比较深度学习网络

在 MATLAB Online 中打开并浏览此交互式示例：Grad-CAM 揭示深度学习决策背后的依据

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应用型机器学习，第 4 部分：嵌入式系统

教程

示例

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将人工智能应用于您的领域

使用 MATLAB，您可以将人工智能集成到现有应用设计中，如计算机视觉、信号处理、预测性维护等。

计算机视觉深度学习专业课程

报名参加教师授课的课程

对于善于通过课堂学习掌握知识的学员，经验丰富的 MathWorks 教师在世界各地以线上和面对面的方式讲授一系列 AI 主题的课程。

使用 MATLAB 进行深度学习

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创建和修改使用图像和序列数据进行分类、回归和目标检测的深度神经网络。

使用MATLAB 进行机器学习

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使用 MATLAB 创建回归、分类和聚类模型，并优化其性能。

使用MATLAB 和 Simulink进行强化学习

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在 MATLAB 中使用强化学习方法以最优方式求解决多元问题。