深度学习和图像处理

只需几行MATLAB代码，您就可以构建深度学习模型，使用测量数据识别对象并预测异常情况。图像处理工具箱应用程序允许您自动执行常见过程，如分割图像数据和批量处理大型图像数据集。您可以在图像处理应用程序中使用MATLAB，例如设备的热成像、用于健康分析的生物医学分类以及制造质量检查。通过在MATLAB中进行深入学习，您可以直接从图像、视频或信号数据中学习特征表示。

计算能力

MATLAB使您能够使用NVIDIA^®GPU可以加速AI、深度学习和其他计算密集型分析，而无需成为CUDA^®程序员。使用MATLAB和并行计算工具箱，您可以：

• 直接从MATLAB使用NVIDIA GPU，内置500多个函数。
• 使用MATLAB workers和MATLAB并行服务器访问桌面、计算集群和云上的多个GPU。
• 直接从MATLAB生成CUDA代码，以便使用GPU编码器部署到数据中心、云和嵌入式设备。
• 从MATLAB生成NVIDIA TensorRT™代码，以便使用GPU编码器进行低延迟和高吞吐量推理。
• 将MATLAB AI应用程序部署到支持NVIDIA的数据中心，以使用MATLAB Production Server与企业系统集成。

部署数据分析模型并将其集成到企业应用程序中

虽然MATLAB提供了一个开发高级数据分析和机器学习算法的环境，但这些模型和系统通常必须部署到现实世界中。从中提取有意义的信息时尤其如此大数据MATLAB算法的部署有很多不同的选项，包括生成可移植的C/C++代码、编译的可执行文件、基于web的应用程序，甚至集成到移动应用程序。