Data preparation
Handling of large data sets (images, signals, text, …)
Partially automated data labeling and synthetic data generation
AI modeling
Create deep learning models from scratch for image and signal data.
Hyperparameters optimization using Bayesian optimization
Tracking and running modeling runs with the Experiment Manager app for rapid, automated iteration
Accelerate training locally or in the cloud by relying on GPUs
Import and export models from Python frameworks such as Keras and PyTorch.
Introducing the extended deep learning framework to customize and train advanced neural networks
Deployment
Automatic generation of CUDA and C++ code for embedded targets.
Deploying your models to production in a variety of formats
Kalite Politikası
Bilgi Güvenliği Politikası
Gizlilik Politikası
Aydınlatma Metni
Kablosuz 5G Bağlantı
Derin Öğrenme
FPGA, ASIC, SoC Geliştirme
Güç Elektroniği Kontrol Tasarımı
Nesnelerin İnterneti
Makine Öğrenmesi
Sanal Makine
Sinyal İşleme
Hesaplamalı Biyoloji
Gömülü Sistemler için MATLAB & Simulink
Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü
Karışık Sinyal Analizi
Kestirimci Bakım
Kontrol Sistemleri
Mekatronik
Robotik
Test ve Ölçüm
Veri Bilimi
Sinirbilimi
Ar-Ge Çalışmalarımız
ARGE DERGİSİ
MATLAB & Simulink
Kariyer
Bülten
Kişisel Verilerin Korunması
İletişim
© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.