MATLAB深度学习入门课堂：小迈步第一课
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简介：
本课程为MATLAB深度学习系列教程的第一部分，旨在引导初学者轻松步入深度学习领域。通过实际案例和操作练习，帮助学员掌握基础概念与工具使用技巧。适合对AI有兴趣的编程爱好者及专业人士。
2019年3月14日的MATLAB公开教程PPT内容如下：
**课程内容：**
1. **深度学习简介**
- 卷积神经网络（CNN）用于图像识别、目标检测及语义分割等任务。
2. **MATLAB的优势**
- 支持与其他开源框架如TensorFlow和PyTorch协作。
- 简单易学，提供高质量的帮助文档与大量示例代码。
- 高效的开发平台，具备完整的工具链支持。
- 提供实用的数据标注及可视化工具。
- 强大的代码生成功能，并且可以部署到多种平台上。
3. **仅用11行代码实现图像分类**
- 一行代码即可导入经典的AlexNet网络模型。
- 可通过摄像头实时采集图像数据，能够识别出一千种常见的物体。
4. **迁移学习的力量**
- 利用已有的卷积神经网络进行微调以完成特定的图像识别任务。
- 拥有丰富的预训练模型库，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201以及Inception-ResNet-v2等。
5. **设计复杂网络的利器：Deep Network Designer**
- 图形用户界面方便地进行复杂的网络设计与修改。
- 支持一键分析并自动纠正网络结构中的错误。
6. **MATLAB与其他开源框架的合作**
- 通过ONNX（开放神经网络交换）共享深度学习模型。
- 可直接导入Keras和Caffe的模型。
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