深度学习

深度学习的bet356平台

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

只需要几行bet356平台® code, 无论您是在设计算法,都可以将深度学习融入到您的应用程序中, 准备和标注数据, 或者生成代码并部署到嵌入式系统.

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、训练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

将人工智能技术应用于激光雷达应用

Wireless

Wireless

将人工智能技术应用于无线通信应用

为什么用bet356平台进行深度学习?

bet356平台使得从深度学习模型到真实的人工智能(AI)驱动的系统变得容易.

数据进行预处理

使用交互式应用程序进行标签, crop, 找出重要的特征, 内置的算法可以帮助实现标签过程的自动化.

了解更多

训练和评估模型

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

通过将深度学习模型包含到系统级的Simulink仿真中来测试它们. 测试边缘用例场景,很难在硬件上测试. 了解深度学习模型如何影响整个系统的性能.

部署训练网络

将经过培训的模型部署在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上. 从Intel生成代码®, NVIDIA®, and ARM® 创建具有高性能推理速度的可部署模型的库.

与基于python的框架集成

bet356平台允许您从任何地方通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能访问最新的研究. 您可以使用预构建模型库, 包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, 和ResNet-101开始. 从bet356平台调用Python(反之亦然)使您能够与使用开源的同事协作.

了解更多

深度学习与bet356平台教程和示例

无论您是深度学习的新手还是寻找端到端的工作流, 探索这些bet356平台资源,以帮助您完成下一个项目.