Gartner 在其 2019 年 1 月的數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限中將 MathWorks 評為卓識遠見者。

對于跟 MathWorks 有合作關(guān)系的許多組織而言，深度學習和人工智能是它們關(guān)注的頭等大事?？吹皆S多工程師和科學家在研究深度學習并將其應用到各種應用程序中，這讓我們深受鼓舞。這些應用程序包羅萬象，無論是在無人機中使用人工智能檢測衛(wèi)星圖像中的對象，還是改進癌癥篩查中早期疾病檢測的病理學診斷，都能看到深度學習的身影。

如果您關(guān)注，就會知道 MATLAB 是如何提供一個全面的深度學習工作流的。

它可以簡化和自動化數(shù)據(jù)合成、標記、訓練、調(diào)優(yōu)以及將深度學習部署到 AI 驅(qū)動的系統(tǒng)中，這些系統(tǒng)可能是企業(yè)應用程序、嵌入式系統(tǒng)或邊緣計算系統(tǒng)。這使得工程師和科學家可以在沒有數(shù)據(jù)科學經(jīng)驗的情況下使用人工智能。這些工具還可以將深度學習的應用從圖像和計算機視覺擴展到多個使用時間序列數(shù)據(jù)的應用，如音頻、語音、金融時間序列和物聯(lián)網(wǎng)時間戳數(shù)據(jù)。

人工智能是高管們一直關(guān)注的重點問題。通過在其組織內(nèi)部推廣以數(shù)據(jù)為中心的文化，首席執(zhí)行官和高管層越來越將實現(xiàn)人工智能視為一項戰(zhàn)略任務。

Gartner 已預見到人工智能的戰(zhàn)略重要性，其在這一領域的研究將幫助企業(yè)領導者在向AI轉(zhuǎn)型中找到提高速度和效率的新方法，并為客戶帶來更好的效益。

如果您對 Gartner 給予 MathWorks 的認可感到驚訝，那么您可能還不夠了解我們。

由于越來越多的工程團隊選擇使用 MATLAB，多年來我們一直在擴展我們的研究焦點，并旨在將 MATLAB 打造成一個由 IT 和 OT 團隊設計和管理的適用于企業(yè)應用的強大工具。我們已簡化了MATLAB 在多個領域的使用，包括在 Azure 和 AWS 上進行的數(shù)據(jù)科學和機器學習，使用多個實例和多個 GPU 硬件進行擴展，以及將基于MATLAB 的應用與企業(yè)系統(tǒng)集成。例如，我們最近與 NVIDIA GPU Cloud 的集成使我們能夠在 DGX 內(nèi)部部署系統(tǒng)以及云端的多個 GPU 實例上進行深入學習訓練。

我們認為 Gartner 的贊譽很好地證明了這一點，我們很榮幸被 Gartner 提名為 2019 年數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限的卓識遠見者。人工智能在改造汽車、航空、油氣、公用事業(yè)、工業(yè)機械等以資產(chǎn)為中心的產(chǎn)業(yè)方面有著巨大的潛力。今天，我們與這些行業(yè)的領導者在計算機視覺、預測性維護、機器人、高級控制、優(yōu)化等領域的應用方面緊密合作。這僅僅是個開始。我們將一如既往地專注于利用 MATLAB，讓人工智能成為一種簡單、愉悅和富有成效的體驗。

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MATLAB R2019a 對 AI 的支持

這些變革技術(shù)背后，都有我在 >>

利用 MATLAB 實現(xiàn)深度學習

利用 MATLAB 實現(xiàn)機器學習

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使用 MATLAB 進行深度學習

本課程全面介紹使用 MATLAB 進行實際的深度學習。參加者將學習如何創(chuàng)建、訓練和評估不同種類的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。內(nèi)容包括：

導入圖像和序列數(shù)據(jù)

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像分類，回歸和目標檢測

使用長短期記憶網(wǎng)絡進行序列分類和預測

修改常見的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)解決自定義問題

修改訓練選項來改善網(wǎng)絡效率