실제 영상 및 시퀀스 데이터를 사용하여 MATLAB®에서 일반적인 딥러닝 워크플로를 구현할 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘과 표준 신경망 아키텍처의 배경이 되는 개념을 깊게 탐구할 수 있습니다.
Get an overview of the course. Perform image classification using pretrained networks. Use transfer learning to train customized classification networks.
Understand how information is passed between network layers and how different types of layers work.
Train networks from scratch. Understand how training algorithms work. Set training options to monitor and control training.
Choose and implement modifications to training algorithm options and training data to improve network performance.
Bring together image classification concepts that you have learned with a project.
Create convolutional networks that can predict continuous numeric responses.
Train networks to locate and label specific objects within images.
Build and train networks to perform classification on ordered sequences of data, such as time series or sensor data.
Use recurrent networks to create sequences of predictions.
Bring together signal classification concepts that you have learned with a project.
Learn next steps and give feedback on the course.
형식:자기 주도형
언어:한국어
데이터를 탐색하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
MATLAB에서의 실용적인 영상 처리 워크플로에 대해 학습할 수 있습니다.
경험으로부터 학습하는 지능형 제어기를 만들기 위한 기본 사항을 익힐 수 있습니다.
딥러닝 방법을 사용하여 영상 인식을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.