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

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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

获取和分析信号和时间序列数据

计算机视觉

获取、处理和分析图像和视频

深入强化学习

定义、训练和部署强化学习策略

Radar

将人工智能技术应用于雷达应用

Lidar

将人工智能技术应用于激光雷达应用

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.

AI for Engineers: Building a AI System (3:40)

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.

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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.

观看视频 (3:45)

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.

观看视频 (15:11)

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.

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