Derin Öğrenme için MATLAB

Derin sinir ağları için veri hazırlama, tasarım, benzetim (simülasyon) ve dağıtım

Derin Öğrenme Uygulamaları

Yalnızca birkaç satır MATLAB koduyla, algoritma tasarımı, veri hazırlama ve etiketleme ya da gömülü sistemlere kod üretimi ve dağıtımı gibi işlemler yaparken derin öğrenmeyi uygulamalarınıza entegre edebilirsiniz.

Sinyal İşleme

Sinyal ve zaman serisi verilerini elde edin ve analiz edin

Bilgisayarlı Görü

Görüntü ve video oluşturun, işleyin ve analiz edin.

Derin Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme politikalarını tanımlayın, eğitin ve dağıtın

Radar

Radar uygulamalarında yapay zeka tekniklerini uygulayın

Lidar

Lidar uygulamalarında yapay zeka tekniklerini uygulayın

Kablosuz İletişim (Wireless)

Kablosuz iletişim uygulamalarında yapay zeka tekniklerini kullanın

Robotik

Robotik uygulamalarda otonomiyi mümkün kılmak için yapay zekayı kullanın

Doğal Dil İşleme (NLP)

İnsan dillerini anlayan ve bu dillerden bilgi çıkaran yapay zeka sistemleri oluşturun

Derin Öğrenme için Neden MATLAB?

MATLAB makes it easy to move from deep learning models to real-world artificial intelligence-driven systems.

Mühendisler için Yapay Zeka: Bir Yapay Zeka Sistemi Kurmak (3:40)

Veri Ön İşleme

Etkileşimli uygulamalarla verileri etiketleyin, kırpın ve önemli özellikleri belirleyin; etiketleme sürecini otomatikleştirmek için yerleşik algoritmalardan faydalanın.

Daha fazla bilgi edinin

Modelleri Eğitme ve Değerlendirme

Kapsamlı algoritma ve hazır model setiyle başlayın; ardından Deep Network Designer uygulamasıyla kendi derin öğrenme modellerinizi oluşturun ve düzenleyin.

Modelleri keşfedin

Veri Simülasyonu

Derin öğrenme modellerinizi sistem düzeyindeki Simulink simülasyonlarına entegre ederek test edin. Gerçek donanımda test edilmesi zor olan uç durum senaryolarını değerlendirin. Derin öğrenme modellerinizin tüm sistem performansına etkisini anlayın.

Yapay Zekayı Sistem Düzeyinde Tasarıma Entegre Etmek

Eğitilmiş Ağları Dağıtma

Eğitilmiş modellerinizi gömülü sistemlere, kurumsal sistemlere, FPGA cihazlarına veya buluta dağıtın. Intel®, NVIDIA® ve ARM® kütüphanelerinden kod üreterek yüksek performanslı çıkarım hızına sahip dağıtılabilir modeller oluşturun.

Edge AI seçeneklerini keşfedin

Python Tabanlı Çerçevelerle Entegrasyon

MATLAB, TensorFlow modellerini içe aktarma ve ONNX desteği sayesinde en güncel araştırmalara her yerden erişmenizi sağlar. NASNet, SqueezeNet, Inception-v3 ve ResNet-101 gibi hazır modellerden oluşan bir kütüphaneyi kullanarak işe başlayabilirsiniz. MATLAB’den Python çağırmak ve tam tersi şekilde çalışmak, açık kaynak kullanan ekip arkadaşlarınızla kolayca iş birliği yapmanıza olanak tanır.

Daha fazla bilgi edinin

Derin Öğrenme için Neden MATLAB?

MATLAB makes it easy to move from deep learning models to real-world artificial intelligence-driven systems.

Mühendisler için Yapay Zeka: Bir Yapay Zeka Sistemi Kurmak (3:40)

Veri Ön İşleme

Etkileşimli uygulamalarla verileri etiketleyin, kırpın ve önemli özellikleri belirleyin; etiketleme sürecini otomatikleştirmek için yerleşik algoritmalardan faydalanın.

Daha fazla bilgi edinin

Modelleri Eğitme ve Değerlendirme

Kapsamlı algoritma ve hazır model setiyle başlayın; ardından Deep Network Designer uygulamasıyla kendi derin öğrenme modellerinizi oluşturun ve düzenleyin.

Modelleri keşfedin

MATLAB ile Derin Öğrenme Eğitimleri ve Örnekler

Derin öğrenmeye yeni başlıyor olun ya da uçtan uca bir iş akışı arıyor olun, bir sonraki projenizde size yardımcı olacak bu MATLAB kaynaklarını keşfedin.