教員は,利用可能なコースモジュール,入門チュートリアル,コード例を活用し,MATLABを用いてディープラーニングの授業を行うことができます。ドメインに特化したツールボックスとアプリを備えたMATLABを使用すれば,学生はデータの前処理,画像のラベル付け,ネットワーク設計,転移学習を含むドメイン固有のディープラーニングのタスクをスムーズに学習して実行できるようになります。
MATLABは,オープンソースのディープラーニングフレームワークとの相互運用性をサポートしているため,学生はTensorFlow, PyTorch,その他の一般的なフレームワークをMATLABのディープラーニングプロジェクトに適用できます。
以下は,MATLABでディープラーニングの授業を行うためのコースカリキュラム,教科書,コード例,その他のツールのサンプルです。
コースカリキュラム
機械学習・ディープラーニング
音声,信号,画像処理,コンピュータビジョン:
教科書
機械学習
MATLAB関連リソース
- MATLAB入門2時間の入門チュートリアル)
- ディープラーニング入門(2時間の入門チュートリアル)
- MATLABによるディープラーニング(16時間の詳細なコース)
- 深度学习工具箱(ドキュメンテーション)
- ディープラーニングアプリケーションのギャラリー(コード例)
- MATLAB在线(ブラウザーでMATLABを使用)
- MATLAB平地机(MATLABコーディング課題を自動採点)
- データサイエンス、ディープラーニング、機械学習の最新の機能とリソース(最近リリースされた製品の機能)
- ディープラーニング(ブログ)