亮点包括
课程内容：
4. 迁移学习的力量
- 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别
- 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等
5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer
- 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络
- 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误
6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作
- 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型
- 支持直接导入Keras和Caffe的模型
关于演示者
杜文涛，MathWorks中国技术支持工程师，专注于深度学习、机器学习、计算机视觉等领域，拥有多年基于MATLAB算法开发方面的经验。德国亚琛工业大学硕士学位，同济大学本科学位。
