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
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, TCN）
1. 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（GAN）
1、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（AutoEncoder）
1、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。
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