教程演示🔗
课程描述
使用 MATLAB 进行人工神经网络和机器学习本课程经过独特设计，既适合寻求跳转到机器学习的经验丰富的开发人员，也适合不完全了解机器学习和人工神经网络的初学者。在本课程中，我们介绍了在 MATLAB 中对多层感知器神经网络或 MLP 进行全面训练，其中除了回顾与 MLP 神经网络相关的理论外，还全面涵盖了此类网络在 MATLAB 环境中的实际实现。 MATLAB 提供专门的工具箱和函数来处理机器学习和人工神经网络，这使您可以更轻松、更快速地开发神经网络。在本课程结束时，您将能够为分类、聚类、模式识别、函数逼近、控制、预测和优化等应用创建神经网络。
你会学到什么
- 使用工具箱在 MATLAB 中开发多层感知器神经网络或 MLP
- 人工神经网络在实践中的应用建立人工神经网络模型
- 机器学习和人工神经网络基础知识
- 了解优化方法
- 理解神经网络的数学模型
- 了解函数逼近方法
- 进行有力的分析Knowledge on Performance Functions
- 机器学习训练方法知识
本课程适合谁
- 任何对学习充满热情的人！
- 任何想在没有编程技能的情况下开发神经网络的人！
- 想要在项目中学习和应用机器学习的学生。
- 电子、计算机、IT 和工业领域的专业人员。
- 希望使用机器学习技术进行探索和研究的研究人员。
- 任何想要了解如何在其业务中利用机器学习的企业主
- 任何在数据科学和机器学习领域寻求薪资增长和新机会的人
使用 MATLAB 的人工神经网络和机器学习规范
- 发行商：Udemy
- 教师：Nastaran Reza Nazar Zadeh
- 英语语言
- 级别 : 所有级别
- 课程数 : 50
- 时长：4 小时 11 分钟
7/2022 的内容
要求
- 数学基础不需要编程经验。你会学到你需要知道的一切。
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