深度学习con MATLAB

Este curso de dos días proportion ciona una amplia introducción sobre el uso práctico de deep learning con MATLAB^®．作者:aprenderán cómo crear, entrenar，评估神经元深度的不同tipos。在formación的指导下，我们可以使用GPU NVIDIA来帮助我们更好的理解这个问题。特马incluidos:

Importación de imágenes y datos secuenciales
我们读了旋回神经细胞，para clasificación de imágenes, regresión y detección de objetos
关于长短期记忆(LSTM)的介绍clasificación de secuencias y predicción
Modificación de arquitecturas comunes de redes para resolver problems mas específicos
我的名字是红色的，我的名字是红色的

深度学习con MATLAB está avalado porNVIDIA深度学习研究所．NVIDIA Deep Learning Institute ofrece formación especializada también basada en GPU。修改内容específico de su industria y los cursos de programación CUDA avanzada..

你要走你想走的路

Prerrequisitos

Fundamentos de MATLAB
深度学习斜坡弯道

我们可以在这里输入también está。

Detalles e inicio

Día 1 de 2
转移到clasificación到imágenes	Objetivo:Clasificación de imágenes para redes prerenadas。将病人的病情转移到病人自己的病情。红色preentrenadas 数据存储(almacene) imágenes Transferencia de aprendizaje Evaluacion de红
Interpretación del comportamiento de las redes	Objetivo:请注意información del funcionamiento de la red mediante visualización de los datos en imágenes según pasan a través de la red。适用于técnica和imágenes的不同tipos。 Activaciones Extracción de características para machine learning (aprendizaje automático)
Construccion de红	Objetivo:Construcción de redes convolucionales desde cero。Entender cómo la información pasa de unas capas a other tras y cómo funcionan los tipos de capas。 Entrenamiento desde大马鲛红色的神经元盘绕和滤过
Entrenamiento de红	Objetivo:Entender cómo funcionan los algoritmos de renamento。对肠道的监测和控制。 Entrenamiento de红 Visualización del proceso de entrenamiento Validacion

Día 2 de 2
我想要一杯红酒	Objetivo:决定qué的修改和实施，我们可以在这个算法上选择，在这个算法上，在这个红色的建筑上，在这个红色的建筑上，在这个红色的建筑上。各种de entrenamiento Graficos aciclicos dirigidos 增量就是悬臂
Regresion de画像	Objetivo:construct redes convolucionales que puuestas numéricas continuas。转移到regresión段 Evaluación de métricas para redes de regresión
关于深度学习，请参见visión人工	Objetivo:我们要遵守当地的礼仪:específicos en imágenes。 Flujo de trabajo en una aplicación de imágenes Deteccion de objetos
Clasificación de datos secuenciales	Objetivo:Construcción y entrenamiento de redes para realar clasificación en secuencias de datos ordenados, tales como series temporales o datos de sentos。长短期记忆(LSTM) Clasificacion de secuencias Preprocesado de secuencias Secuencias categoricas
Generación de secuencias de salida	Objetivo:Utilización我们可以重复我们的预测。 Clasificación secuencia a secuencia Prediccion de secuencias

Descuento academico

如有必要，请向我们的客户académicos。

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Garantizado

我们可以在网站上写下我们的想法，tendrá la seguridad de que no serán cancelados ni se cambiarán las fechas por ningún motivo。

Calendario de cursos

结果是1 - 11de 11

Fechas	Ubicacion	语言	Precio
终于demanda	一个苏ritmo 180 días de acco complete to a part r día de adquisición	日本	350美元
终于demanda	一个苏ritmo 180 días de acco complete to a part r día de adquisición	单身	350美元
09年9月2021年 2021年9月10日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora Estándar del Este de Australia	单身	1500美元
2021年9月14日- 2021年9月15日	虚拟上午9点-下午5点欧罗巴中心	的话	1500美元
2021年9月29日- 2021年9月30日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora estándar de Japón	日本	1500美元
2021年10月20日 2021年10月21日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora estándar de China	斜纹棉布裤	1500美元
2021年10月20日 2021年10月21日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Horario de verano del Pacífico de los EE。UU。	单身	1500美元
2021年11月03 - 2021年11月04	虚拟上午9时至下午5时，欧罗巴中心 Inscríbase hoy: solo queda(n) 4 plaza(s)	单身	1500美元
2021年11月18日- 2021年11月19日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora Estándar de India	单身	1500美元
16 dic 2021 - 2021年dic 17日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora estándar de Japón	日本	1500美元
16 dic 2021 - 2021年dic 17日	虚拟上午9:00 -下午5:00 Hora estándar de Corea	Coreano	1500美元

结果是1 - 11de 11

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