MATLAB云端AI工作流程：加速深度学习研究与应用

"使用 MATLAB 的云端 AI 工作流程" 本文档主要介绍了如何利用 MATLAB 进行云端的人工智能（AI）工作流程，适合有一定控制工程背景并希望深入学习深度学习的专业人士。作者通过个人经历展示了如何从免费的深度学习入门课程开始，逐步掌握并应用云端 AI 技术。 首先，文档提到了由云技术启用的 AI 系统，包括在云端进行 AI 工作流程、访问云端数据、在云端训练模型、在云端调整模型以及将模型部署到云端。这些功能使用户能够灵活地扩展计算能力，处理大数据，并快速响应项目需求。 接着，案例研究部分以语义分割为例，展示了 MATLAB 在云端的强大应用。在训练一个557MB的数据集时，大约需要5小时的时间，使用的是配备12GB内存的 NVIDIA Titan X 显卡。这种技术可以应用于自动驾驶的路面分割、多光谱图像监测森林砍伐以及通过MRI进行3D肿瘤检测等。这些复杂的任务在云端运行，可以有效节省本地资源，同时加速训练过程。 MATLAB 结合 AWS（亚马逊网络服务）上的 NVIDIA 硬件，如 Amazon EC2 P3 实例，为生物医学设备领域的研究提供了便利，促进了组织细胞生长研究的进步。用户反馈表明，MATLAB 减少了研究中的技术障碍，使得研究人员能更专注于研究本身，而 AWS 提供的计算能力则在决定扩大规模时免除了购买额外硬件的困扰。 最后，文档探讨了为何要在云端进行 AI 计算的原因。云端计算的需求可以根据需要进行扩展，允许用户在任何地方构建模型，并且能够在云端运行模型，这为远程协作和动态调整计算资源提供了可能。对于那些需要处理大量数据或进行复杂计算的项目来说，这种方式尤其有益，因为它提供了即时的高性能计算资源，而无需预先投入大量的硬件成本。 使用 MATLAB 的云端 AI 工作流程为用户提供了强大的工具和平台，支持从数据预处理、模型训练到模型部署的全过程，而且可以在云端灵活扩展，适应不同规模和复杂度的 AI 项目。这对于科研人员和工程师来说，是一种高效且经济的研究方法。