本次内容涵盖MATLAB基础编程与图像处理入门详解BP神经网络、支持向量机(SVM)、决策树与随机森林等经典机器学习算法并详细剖析了变量降维与特征选择如PCA、PLS的核心技巧。更重要的是聚焦于深度学习领域从卷积神经网络(CNN)的经典架构(LeNet/AlexNet/Vgg/GoogLeNet/ResNet)讲起逐步深入到网络优化调参、迁移学习、循环神经网络(RNN/LSTM)、时间卷积网络(TCN)、生成式对抗网络(GAN)、目标检测(YOLO v1-v5)、语义分割(U-Net)以及自编码器等最前沿的技术专题。专题一 MATLAB基础编程1、MATLAB 2021b基础操作包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等2、文件导入mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式3、MATLAB编程习惯、编程风格与调试技巧4、MATLAB数字图像处理入门5、案例基于手机摄像头的心率计算专题二 BP神经网络1、人工智能基本概念辨析2、BP神经网络的工作原理3、数据预处理归一化、异常值剔除、数据扩增技术等4、交叉验证与模型参数优化5、模型评价与指标的选择回归拟合问题vs. 分类识别问题6、案例手写数字识别、人脸朝向识别、回归拟合预测专题三 支持向量机、决策树与随机森林1. 支持向量机的基本原理2. 决策树的基本原理3. 随机森林的基本原理4. 知识扩展支持向量机、决策树除了建模型之外还可以帮我们做什么事情怎样解读随机森林的结果5. 案例鸢尾花Iris分类识别SVM、决策树、基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型专题四 变量降维与特征选择1. 变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)在概念上的区别与联系2. 主成分分析PCA的基本原理3. 偏最小二乘法PLS的基本原理4. PCA与PLS的代码实现5. PCA的启发集与测试集划分合理性的判断6. 经典特征选择方法前向选择法与后向选择法、无信息变量消除法、基于二进制遗传算法的特征选择专题五 卷积神经网络1、深度学习与传统机器学习的区别与联系2、卷积神经网络的基本原理3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系4、MATLAB深度学习工具箱简介5、deepNetworkDesigner交互式设计工具演示6、预训练模型Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等的下载与安装7、案例 CNN预训练模型实现物体识别、利用卷积神经网络抽取抽象特征、自定义卷积神经网络拓扑结构、1D CNN模型解决回归拟合预测问题专题六 网络优化与调参技巧1、网络拓扑结构优化2、优化算法梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等3、调参技巧参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等4、案例卷积神经网络模型优化专题七 迁移学习算法1、迁移学习算法的基本原理2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法专题八 循环神经网络与长短时记忆神经网络1. 循环神经网络RNN的基本原理2. 长短时记忆神经网络LSTM的基本原理3. RNN与LSTM的区别与联系4. 案例时间序列预测、序列-序列分类专题九 时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN1. 时间卷积网络TCN的基本原理2. TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系3. 案例时间序列预测新冠肺炎疫情预测、序列-序列分类人体动作识别专题十 基于深度学习的视频分类案例1、基于深度学习的视频分类基本原理2、读取视频流文件并抽取图像帧3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图4、自定义构建LSTM神经网络模型5、案例HMDB51数据集视频分类专题十一 生成式对抗网络GAN1、GAN的基本原理及GAN进化史2、案例GAN的MATLAB代码实现向日葵花图像的自动生成专题十二 目标检测YOLO模型1、什么是目标检测目标检测与目标识别的区别与联系2、YOLO模型的工作原理3、从YOLO v1到v5的进化之路4、案例使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测、训练自己的数据集新冠疫情佩戴口罩识别专题十三 U-Net模型1、语义分割Semantic Segmentation简介2、U-Net模型的基本原理3、案例基于U-Net的多光谱图像语义分割专题十四 自编码器AutoEncoder1、自编码器的组成及基本工作原理2、自编码器的变种栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等及其工作原理3、案例基于自编码器的图像分类推荐MATLAB 2024b深度学习新特性全面解析与AI大模型集成开发随着人工智能技术向多学科交叉融合与工程实践领域纵深发展MATLAB 2024b深度学习工具箱通过架构创新与功能强化为科研创新和行业应用提供了全栈式解决方案。本次内容基于该版本工具链的三大革新方向展开一是构建覆盖经典模型与前沿架构的体系化涵盖从CNN、LSTM等基础网络到Transformer、GNN、PINN等新兴技术的完整知识图谱二是强化工业级应用场景落地方案通过YOLO目标检测模型、U-Net语义分割模型、TCN时间序列模型等实战案例贯通数据清洗、模型设计、训练优化到模型压缩的全生命周期管理三是首创多模态协同开发模式深度整合Model Hub预训练生态库、实验管理器超参优化模块并突破性地实现与TensorFlow/PyTorch框架互操作、大语言模型本地化部署等关键技术。核心技术突破体现在四个方面首先物理信息神经网络PINN模块实现微分方程约束与深度学习框架的耦合建模为科学计算开辟新范式其次深度网络设计器新增模型剪枝与量化工具链结合FPGA部署方案大幅提升边缘计算效率再次Transformer技术专题纵向解析BERT/GPT/ViT架构演变横向打通NLP与CV领域迁移应用最后大语言模型本地部署接口支持Ollama与DeepSeek的无缝集成构建智能对话系统开发闭环。★ 点 击 下 方 关 注获取海量教程和资源↓↓↓
MATLAB机器学习、深度学习：BP神经网络、SVM、随机森林、PCA降维，再到CNN、LSTM、TCN、GAN、YOLO、U-Net、自编码器在内的深度学习核心技术
发布时间：2026/7/17 8:45:58
本次内容涵盖MATLAB基础编程与图像处理入门详解BP神经网络、支持向量机(SVM)、决策树与随机森林等经典机器学习算法并详细剖析了变量降维与特征选择如PCA、PLS的核心技巧。更重要的是聚焦于深度学习领域从卷积神经网络(CNN)的经典架构(LeNet/AlexNet/Vgg/GoogLeNet/ResNet)讲起逐步深入到网络优化调参、迁移学习、循环神经网络(RNN/LSTM)、时间卷积网络(TCN)、生成式对抗网络(GAN)、目标检测(YOLO v1-v5)、语义分割(U-Net)以及自编码器等最前沿的技术专题。专题一 MATLAB基础编程1、MATLAB 2021b基础操作包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等2、文件导入mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式3、MATLAB编程习惯、编程风格与调试技巧4、MATLAB数字图像处理入门5、案例基于手机摄像头的心率计算专题二 BP神经网络1、人工智能基本概念辨析2、BP神经网络的工作原理3、数据预处理归一化、异常值剔除、数据扩增技术等4、交叉验证与模型参数优化5、模型评价与指标的选择回归拟合问题vs. 分类识别问题6、案例手写数字识别、人脸朝向识别、回归拟合预测专题三 支持向量机、决策树与随机森林1. 支持向量机的基本原理2. 决策树的基本原理3. 随机森林的基本原理4. 知识扩展支持向量机、决策树除了建模型之外还可以帮我们做什么事情怎样解读随机森林的结果5. 案例鸢尾花Iris分类识别SVM、决策树、基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型专题四 变量降维与特征选择1. 变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)在概念上的区别与联系2. 主成分分析PCA的基本原理3. 偏最小二乘法PLS的基本原理4. PCA与PLS的代码实现5. PCA的启发集与测试集划分合理性的判断6. 经典特征选择方法前向选择法与后向选择法、无信息变量消除法、基于二进制遗传算法的特征选择专题五 卷积神经网络1、深度学习与传统机器学习的区别与联系2、卷积神经网络的基本原理3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系4、MATLAB深度学习工具箱简介5、deepNetworkDesigner交互式设计工具演示6、预训练模型Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等的下载与安装7、案例 CNN预训练模型实现物体识别、利用卷积神经网络抽取抽象特征、自定义卷积神经网络拓扑结构、1D CNN模型解决回归拟合预测问题专题六 网络优化与调参技巧1、网络拓扑结构优化2、优化算法梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等3、调参技巧参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等4、案例卷积神经网络模型优化专题七 迁移学习算法1、迁移学习算法的基本原理2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法专题八 循环神经网络与长短时记忆神经网络1. 循环神经网络RNN的基本原理2. 长短时记忆神经网络LSTM的基本原理3. RNN与LSTM的区别与联系4. 案例时间序列预测、序列-序列分类专题九 时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN1. 时间卷积网络TCN的基本原理2. TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系3. 案例时间序列预测新冠肺炎疫情预测、序列-序列分类人体动作识别专题十 基于深度学习的视频分类案例1、基于深度学习的视频分类基本原理2、读取视频流文件并抽取图像帧3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图4、自定义构建LSTM神经网络模型5、案例HMDB51数据集视频分类专题十一 生成式对抗网络GAN1、GAN的基本原理及GAN进化史2、案例GAN的MATLAB代码实现向日葵花图像的自动生成专题十二 目标检测YOLO模型1、什么是目标检测目标检测与目标识别的区别与联系2、YOLO模型的工作原理3、从YOLO v1到v5的进化之路4、案例使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测、训练自己的数据集新冠疫情佩戴口罩识别专题十三 U-Net模型1、语义分割Semantic Segmentation简介2、U-Net模型的基本原理3、案例基于U-Net的多光谱图像语义分割专题十四 自编码器AutoEncoder1、自编码器的组成及基本工作原理2、自编码器的变种栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等及其工作原理3、案例基于自编码器的图像分类推荐MATLAB 2024b深度学习新特性全面解析与AI大模型集成开发随着人工智能技术向多学科交叉融合与工程实践领域纵深发展MATLAB 2024b深度学习工具箱通过架构创新与功能强化为科研创新和行业应用提供了全栈式解决方案。本次内容基于该版本工具链的三大革新方向展开一是构建覆盖经典模型与前沿架构的体系化涵盖从CNN、LSTM等基础网络到Transformer、GNN、PINN等新兴技术的完整知识图谱二是强化工业级应用场景落地方案通过YOLO目标检测模型、U-Net语义分割模型、TCN时间序列模型等实战案例贯通数据清洗、模型设计、训练优化到模型压缩的全生命周期管理三是首创多模态协同开发模式深度整合Model Hub预训练生态库、实验管理器超参优化模块并突破性地实现与TensorFlow/PyTorch框架互操作、大语言模型本地化部署等关键技术。核心技术突破体现在四个方面首先物理信息神经网络PINN模块实现微分方程约束与深度学习框架的耦合建模为科学计算开辟新范式其次深度网络设计器新增模型剪枝与量化工具链结合FPGA部署方案大幅提升边缘计算效率再次Transformer技术专题纵向解析BERT/GPT/ViT架构演变横向打通NLP与CV领域迁移应用最后大语言模型本地部署接口支持Ollama与DeepSeek的无缝集成构建智能对话系统开发闭环。★ 点 击 下 方 关 注获取海量教程和资源↓↓↓
