Practical MATLAB Deep Learning: A Project-Based Approach
Langue : anglais
Edité par Apress, 2020
- Livre broché
- Occasion

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N° de réf. du vendeur S_433717718
- Titre
- Practical MATLAB Deep Learning: A Project-Based Approach
- Auteur
- Paluszek, Michael
- Éditeur
- Apress
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Good
- Reliure
- paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484251237
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484251232
Along the way, you'll learn to model complex systems, including the stock market, natural language, and angles-only orbit determination. You’ll cover dynamics and control, and integrate deep-learning algorithms and approaches using MATLAB. You'll also apply deep learning to aircraft navigation using images.
Finally, you'll carry out classification of ballet pirouettes using an inertial measurement unit to experiment with MATLAB's hardware capabilities.
What You Will Learn
- Explore deep learning using MATLAB and compare it to algorithms
- Write a deep learning function in MATLAB and train it with examples
- Use MATLAB toolboxes related to deep learning
- Implement tokamak disruption prediction
Engineers, data scientists, and students wanting a book rich in examples on deep learning using MATLAB.
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À propos de l’auteur
Stephanie Thomas is the co-author of MATLAB Recipes, published by Apress. She received her bachelor's and master's degrees in Aeronautics and Astronautics from the Massachusetts Institute of Technology in 1999 and 2001. Ms. Thomas was introduced to PSS' Spacecraft Control Toolbox for MATLAB during a summer internship in 1996 and has been using MATLAB for aerospace analysis ever since. She built a simulation of a lunar transfer vehicle in C++, LunarPilot, during the same internship. In her nearly 20 years of MATLAB experience, she has developed many software tools including the Solar Sail Module for the Spacecraft Control Toolbox; a proximity satellite operations toolbox for the Air Force; collision monitoring Simulink blocks for the Prisma satellite mission; and launch vehicle analysis tools in MATLAB and Java, to name a few. She has developed novel methods for space situation assessment such as a numeric approach to assessing the general rendezvous problem between any two satellites implemented in both MATLAB and C++. Ms. Thomas has contributed to PSS' Attitude and Orbit Control textbook, featuring examples using the Spacecraft Control Toolbox, and written many software User's Guides. She has conducted SCT training for engineers from diverse locales such as Australia, Canada, Brazil, and Thailand and has performed MATLAB consulting for NASA, the Air Force, and the European Space Agency.
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