Deep Learning

 

MATLAB pour le Deep Learning

Concevez, développez et visualisez des réseaux de neurones convolutifs

Quelques lignes de code MATLAB® suffisent pour développer des modèles de Deep Learning, sans être nécessairement un expert du domaine. Découvrez comment MATLAB peut vous aider à exécuter des tâches de Deep Learning.

  • MATLAB est rapide : exécutez des modèles déployés pouvant être 7 fois plus rapides que TensorFlow et 4,5 fois plus rapides que Caffe2.
  • Accédez facilement aux modèles les plus récents, y compris GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet et ResNet-50.
  • Utilisez des GPU NVIDIA pour votre programmation GPU : accélérez l’apprentissage à l’aide de plusieurs GPU, du cloud ou de clusters.
  • Utilisez des fonctions et des outils pour visualiser les résultats intermédiaires et déboguer les modèles de Deep Learning.
  • Automatisez les tâches de labélisation de la vérité terrain (ground-truth labeling) à l’aide d’apps.
  • Travaillez avec des modèles Caffe et TensorFlow-Keras

Commencez à utiliser MATLAB pour le Deep Learning

Découvrez comment exécuter des tâches de Deep Learning à l’aide de MATLAB, d’une simple webcam et d’un réseau de neurones préentraîné pour identifier les objets qui vous entourent. Regardez la vidéo et suivez l’exécution du code associé :

Voir une démonstration

Visionnez cette courte démonstration pour apprendre comment identifier les objets qui vous entourent à l’aide de MATLAB®, d’une simple webcam et d’un réseau de neurones profond. Cette démo utilise AlexNet, un réseau de neurones à convolution (CNN ou ConvNet) préentraîné sur plus d’un million d’images.

Formation en ligne gratuite

Cette formation de deux heures basée sur des exercices pratiques est une introduction aux méthodes de Deep Learning pour la reconnaissance d'images.

GRATUIT

Apprenez à utiliser MATLAB pour le Deep Learning en 2 heures

Suivez une introduction aux méthodes de Deep Learning basée sur des exercices pratiques pour la reconnaissance d’images. Y sont notamment abordés des sujets tels que les réseaux de neurones convolutifs, l’utilisation de réseaux préentraînés, ainsi que l’apprentissage par transfert.

Passez des tâches basiques à des opérations plus avancées en suivant des exemples et des tutoriels interactifs.

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