深度学习

BG大游app用于深度学习

深度神经网络的数据准备、设计、仿真和部署

深度学习的应用

只用了BG大游app的几行代码® code, 无论你是在设计算法,你都可以将深度学习融入到你的应用程序中, 准备和标注数据, 或者生成代码并部署到嵌入式系统中.

信号处理

信号处理

获取和分析信号和时间序列数据

图像处理和计算机视觉

计算机视觉

获取、处理和分析图像和视频

强化学习

深入强化学习

定义、培训和部署强化学习策略

radar

Radar

将人工智能技术应用于雷达应用

Lidar

Lidar

在激光雷达应用中应用人工智能技术

Wireless

人工智能的无线

将人工智能技术应用于无线通信应用

为什么用BG大游app进行深度学习?

BG大游app使得从深度学习模型到真实世界的人工智能(AI)驱动系统的转变变得很容易.

数据进行预处理

数据进行预处理

使用交互式应用程序标签, crop, 并识别重要的特征, 以及内置的算法,以帮助自动标记的过程.

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模型开发

培训和评估模型

从一套完整的算法和预先构建的模型开始, 然后使用deep Network Designer应用程序创建和修改深度学习模型.

探索模型
模拟数据

模拟数据

通过将深度学习模型包含到系统级Simulink仿真中来测试它们. 测试难以在硬件上测试的边缘用例场景. 了解您的深度学习模型如何影响整个系统的性能.

部署到生产系统

部署训练网络

将您训练过的模型部署到嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上. 从Intel生成代码®, NVIDIA®, and ARM® 库来创建具有高性能推理速度的可部署模型.

与基于python的框架集成

BG大游app可以通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能从任何地方访问最新的研究. 您可以使用预构建模型库, 包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, 和ResNet-101开始. 从BG大游app调用Python,反之亦然,这使您能够与使用开放源码的同事进行协作.

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深度学习与BG大游app教程和示例

无论您是深度学习新手还是正在寻找端到端工作流程, 探索这些BG大游app资源,以帮助您的下一个项目.

看看其他人如何使用BG大游app进行深度学习

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