21 октября 2019

С помощью всего лишь нескольких строк кода MATLAB или на основе интерактивного инструмента вы можете создавать модели глубокого обучения.

  • Легко получить доступ к самым последним моделям, включая GoogleNet, VGG-16,  VGG-19, AlexNet, ResNet, ResNet, Inception, InceptionResNet и DenseNet.
  • Ускорение алгоритмов на графических процессорах от Nvidia®, использование облаков и ресурсов центров обработки данных без специализированных программ.
  • Создание, модификация и анализ сложных архитектур глубоких нейронных сетей с помощью MATLAB apps и инструментов визуализации.
  • Автоматизация маркировки изображений, видео и аудио с помощью интерактивных приложений.
  • Работа с моделями Caffe и TensorFlow-Keras.
  • MATLAB поддерживает ONNX, поэтому вы можете сотрудничать с коллегами, использующих такие фреймворки, как PyTorch и MxNet.


Подробнее

История успеха
Применение MATLAB для эффективного распознания цифрового кода продукции Tetra Pak
05.07.2021
Публикация
Видеодетектор огня на основе глубокого обучения
23.06.2021
Видео
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
11.03.2021
Новость
MathWorks стал «выбором клиентов Gartner» в категории «платформы для анализа данных и машинного обучения»
22.09.2020
Видео
Обучение с подкреплением в MATLAB: 01. Введение
13.07.2020
Новость
Новые онлайн курсы ЦИТМ "Экспонента"
29.05.2020
Новость
Внимание! Изменение формата конференции “Технологии разработки и отладки сложных технических систем” на online
18.03.2020
Новость
MathWorks переместилась в категорию «лидеры» в Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learnings Platforms 2020
12.03.2020
Видео
Введение в обучение с подкреплением в MATLAB (reinforcement learning)
31.01.2020
История успеха
Нейросетевой детектор госномера и его портирование на ПЛИС и GPU для устройств Элвис-НеоТек
14.01.2020
Публикация
Проверка AI концепции для КАМАЗ
26.12.2019
Видео
Глубокое обучение
23.11.2019