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L'apprentissage automatique, l'analyse de signaux, l'analyse d'images et le traitement d'images comptent parmi les domaines d'études non spécialisés les plus complexes et les plus avancés en sciences et en mathématiques. Dans la pratique et la recherche modernes, les techniques et pratiques de deux ou plusieurs de ces domaines sont souvent utilisées ensemble. Afin de vous sentir à l'aise de travailler avec ces pratiques modernes, vous devez d'abord acquérir une compréhension et une expérience de travail avec ces domaines individuellement. Dans ce cours MATLAB Advanced, vous découvrirez comment utiliser divers kits d'outils, applications et fonctions MATLAB afin de mettre en œuvre des techniques complexes et avancées. Vous serez exposé au traitement d'images, à l'analyse d'images, à l'apprentissage automatique, à l'analyse statistique et bien plus encore.
Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure d’appliquer ce que vous avez appris à des projets impliquant la science des données, l'intelligence artificielle, la finance et de nombreux autres sujets. De plus, vous pourrez appliquer ces compétences dans l'industrie, le gouvernement, le milieu universitaire et même des projets et des tâches personnels. Vos nouvelles connaissances et votre compréhension de MATLAB vous permettront de l'utiliser au plus près de son plein potentiel.
Il couvre le traitement d'images, l'analyse d'images, l'apprentissage automatique, l'analyse statistique, etc., en vous apprenant à utiliser divers kits d'outils, applications et fonctions MATLAB pour exécuter des techniques complexes et avancées.
Il s'adresse aux apprenants qui souhaitent utiliser MATLAB plus près de son plein potentiel. Les compétences peuvent être appliquées à des projets impliquant la science des données, l'intelligence artificielle, la finance et de nombreux autres sujets dans l'industrie, le gouvernement, le milieu universitaire et les projets et tâches personnels.
Le cours couvre l'apprentissage automatique automatisé dans MATLAB (AutoML), la sélection de caractéristiques, le réglage d'hyperparamètres, la classification et la régression, y compris la sélection de modèles et les flux de travail de modèles de données.
Vous serez capable d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique dans MATLAB, de reconnaître la différence entre l'analyse de signaux, le traitement d'images et l'analyse d'images, et de déterminer comment exécuter une analyse statistique dans MATLAB à divers niveaux.
Oui. Il inclut des sujets d'analyse de signaux tels que l'analyseur de signaux, la sélection de signaux, le prétraitement, l'exploration et le partage d'analyse, ainsi que des sujets d'analyse et de traitement d'images, notamment la segmentation d'images, l'analyse d'objets, les types d'images et la boîte à outils de traitement d'images.