小迈步之 MATLAB 助力深度学习系列讲座：
向您介绍如何在各种领域使用 MATLAB 实现深度学习应用（共计三课时）
2022 年 5 月 10、12、17日 19:00-20:00
只需要几行代码或者图形化 App 工具，您就可以轻松地实现很多深度学习任务，从简单的图像识别到高级神经网络的构建！
在这个由三课时组成的深度学习网络研讨会系列中，您将了解如何使用 MATLAB 在您的工程和科研项目中应用深度学习技术。
您同时也会了解到如何实现数据的半自动标注以及如何进行超参数调优。
在每场讲座中，我们都会使用丰富的实际操作案例，来向您介绍如何在各种领域使用 MATLAB 实现深度学习应用。
本系列讲座包含以下亮点：
您可以根据您的需要选择其一，或参与所有课程。
移步至文中，立即进入报名通道。
MATLAB® 和 Deep Learning Toolbox™ 中提供了可以通过调整大小等操作来预处理图像的数据存储和函数。其他 MATLAB 工具箱提供了用于标注、处理和增强深度学习数据的函数、数据存储和 App。
您可以使用其他 MATLAB 工具箱中的专用工具，针对图像处理、目标检测、语义分割、信号处理、音频处理和文本分析等领域处理数据。
Deep Learning Toolbox™ 包含一系列算法、预训练模型和应用程序，为您设计和实现深度神经网络提供框架。您可以使用卷积神经网络 (ConvNet、CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络，对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。
您可以使用自动微分、自定义训练循环和共享权重构建网络架构，例如生成式对抗网络 (GANs) 和孪生网络 (Siamese Network)。
2022 年 5 月 10 日 | 19:00-20:00
第一课：实现数据半自动标注
2022 年 5 月 12 日 | 19:00-20:00
第二课：使用 App 构建网络并寻找最佳超参数
2022 年 5 月 17 日| 19:00-20:00
第三课：深入了解深度学习——高级神经网络
小迈步之 MATLAB 助力深度学习系列讲座（一）：
实现数据半自动标注
2022 年 5 月 10 日（周二） | 19:00-20:00
深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在 MATLAB 中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。
本场作为整个系列的第一课，我们将聚焦数据标记，为后面模型的训练做准备。优秀的训练数据集是获得高准确率训练模型的第一步，也是非常耗时的一步。
如何多快好省地为数据打标签？可否实现真实值标注，甚至是语义分割的半自动化？如何实现大型图像数据库的访问？是否有任何增加数据量的方法？
在本场讲座中我们会对这些问题进行解答。并会通过实际操作，教您手把手的实现真实值标注以及语义分割等操作。
本讲座包含以下亮点：
如何使用 MATLAB 进行语义分割；
MATLAB 图像预处理功能介绍。
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小迈步之 MATLAB 助力深度学习系列讲座（二）：
使用 App 构建网络并寻找最佳超参数
2022 年 5 月 12 日（周四） | 19:00-20:00
深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在 MATLAB 中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。
在本场讲座中，我们将聚焦神经网络模型的建造。通过实例，学习如何简单快速地建造模型、调节参数、以及利用其他框架的模型。
我们将通过具体示例，向您展示如何使用图形化的方式设计、分析和训练网络。
我们还将看到如何在 MATLAB 中管理多个深度学习试验，跟踪训练参数，分析结果，并且比较不同的试验代码。
最后，我们还将看到如何通过 ONNX 格式实现与 PyTorch 间的模型交换，利用在 PyTorch 中训练好的模型。
本讲座包含以下亮点：
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小迈步之 MATLAB 助力深度学习系列讲座（三）：
深入了解深度学习——高级神经网络
2022 年 5 月 17 日（周二） | 19:00-20:00
在本场讲座中，我们将更深入地探讨设计、定制和训练高级神经网络。您可以针对您的问题自定义深度学习层，可以自定义训练循环。
我们将演示 MATLAB 的扩展深度学习框架，它使您能够实现先进的网络架构，如生成对抗网络 (GANs)、变分自编器 (VAEs)、孪生神经网络 (Siamese Network) 等。
本讲座包含以下要点：
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MathWorks 中国高校团队工程师，主要负责高校合作与教师的教学及科研工作。曾从事分子动力学仿真相关研究工作。大连理工大学化学工程专业本科，美国德州理工大学化学工程专业博士。
MathWorks 中国高校团队高级工程师。在 MATLAB 数据分析、Simulink 建模仿真、以及自动代码生成领域有多年工作经验。曾就职于 Altera 和 Nortel Networks。毕业于浙江大学和伦敦帝国理工学院。
MATLAB 数据分析实践；使用 MATLAB 与 Python
电路仿真与混合信号基础；SerDes 设计与高速背板信号完整性分析
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