Deep Learning

 

MATLAB pour le Deep Learning

Concevez, développez et visualisez des réseaux de neurones à convolution

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 jusqu’à 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, ResNet-50, ResNet-101, et Inception-v3.
  • 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 des modèles Deep Learning.
  • Automatisez les tâches de labélisation de la vérité terrain (ground-truth labeling) à l’aide d’applications.
  • Travaillez avec des modèles Caffe et TensorFlow-Keras.

Commencez à utiliser MATLAB pour le Deep Learning

Essayez-le dès maintenant : regardez une démonstration de Deep Learning, étudiez un exemple interactif, suivez la présentation d’un exemple de base et participez à un cours gratuit.

Regardera
une démonstration

Découvrez comment utiliser MATLAB, une simple webcam et un réseau de neurones profond pour identifier les objets qui vous entourent.

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gratuit et interactif

Ce cours interactif de 2 heures est une introduction pratique aux méthodes de Deep Learning pour la reconnaissance d'images

Démarrez par des tâches basiques jusqu’à des opérations plus avancées en suivant des exemples et des tutoriels interactifs.

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