使用 MATLAB 执行四个常见的深度学习任务。
本系列视频介绍有关工程师深度学习的各种主题，例如访问数据、训练网络、使用迁移学习以及将模型集成到整体设计中。
MATLAB 可以轻松创建和修改深度神经网络。以下视频教程概要介绍了深度网络设计器的使用方法，借助这一点选式工具，您可以对深度神经网络进行交互式操作。
在本课程中，您将学习如何将深度学习和计算机视觉应用于真实项目。
训练卷积神经网络 (CNN) 来识别手写数字。
通过两小时的入门实操教程，学习针对图像识别的深度学习实用方法。
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
执行基本的自动驾驶任务。标注真实值数据，检测车道和目标，生成驾驶场景和建模传感器，以及可视化传感器数据。
为机器学习分析准备时间序列数据。主题包括导入信号、删除离群值以及在时域和频域中提取特征。
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