icon-jobs-20

וובינרים מקצועיים ב- MATLAB & Simulink

30/9/20, יום ד' 
שעה: 12:30, 16:00, 21:00 – PM IDT
משך: 45 דקות

עקיבה אחר מספר מטרות עבור מערכות אוטונומיות ומערכת אבטחה

לפרטים והרשמה

תיאור:
עקיבה אחר מספר מטרות עבור מערכות אוטונומיות ומערכת אבטחה

Multi-object Tracking for Surveillance Systems 

בוובינר נדגים כיצד לייצר תרחישים מורכבים על מנת לבנות test bench שיוכל לשמש לפיתוח של אלגוריתמי עקיבה אחר מספר מטרות. נבחן כיצד לבחור את העוקב המתאים ביותר עבור הבעיה ולקבל את הביצועים הכי טובים שאפשר להשיג באמצעותו. באמצעות מספר דוגמאות, נראה כיצד לבצע שילוב של גילויים או עקיבות ממגגון חיישנים, כולל מכ"מ, לידאר ומידע ממצלמה רגילה. בנוסף, נחקור דרכים להעריך את ביצועי מערכת העקיבה שבנינו.

הוובינר באתר MathWorks

22/9/20, יום ג' 
שעה: 12:30 PM IDT
משך: 45 דקות

כיצד ללמד סטודנטים ותלמידים את תחום הבינה המלאכותית?

לפרטים והרשמה

תיאור:
כיצד ללמד סטודנטים ותלמידים את תחום הבינה המלאכותית?

Teaching Artificial Intelligence with MATLAB 

מרצים ומחנכים משתמשים ב-MATLAB על מנת ללמד את תחום הלמידה העמוקה תוך שימוש במגוון מודולים של קורסים אשר זמינים לכל, תרגולי hands on חינמיים שאינם מצריכים התקנה כלשהי, ודוגמאות קוד מוכנות אשר מתועדות היטב וניתנות להפעלה באופן מיידי.

MATLAB כוללת תוספים ויישומונים אינטראקטיביים (Apps) במגוון תחומי יישום בעולם הלמידה העמוקה, דבר המקל על הסטודנטים והתלמידים ללמוד וליישם משימות מעולם זה, לרבות עיבוד מקדים (preprocessing) של המידע, תיוג (labelling) תכנון רשתות וביצוע transfer learning. לפעמים לא נדרש לכתוב אפילו שורת קוד אחת על מנת לבצע את המשימה!

ל-MATLAB יש תמיכה גם בסביבות למידה עמוקה אחרות, דבר שמאפשר לכל אחד לשלב מודלים מסביבות כמו TensorFlow ו-PyTorch בתוך הפרויקט שלו.

הוובינר באתר MathWorks

20/10/20, יום ג' 
שעה: 12:30, 16:00 (ITD)
משך: 60 דקות

כיצד ניתן לבנות פרויקטים הנדסיים תוך שימוש בחומרה זולה בסביבת MATLAB & Simulink ? 

Build Something – MATLAB and Simulink for Hardware Projects

לפרטים והרשמה

תיאור:
כיצד ניתן לבנות פרויקטים הנדסיים תוך שימוש בחומרה זולה בסביבת MATLAB & Simulink ? 

Build Something – MATLAB and Simulink for Hardware Projects

מרצים ומחנכים רבים משתמשים בחומרה זולה, כדוגמת Arduino או Raspberry Pi,  כדי ללמד ולהמחיש לסטודנטים שלהם באופן פשוט וחוויתי את המושגים והעקרונות אשר עד לא מזמן נלמדו רק באופן תיאורטי.

היכולת לתכנת כרטיסים זולים הפכה עם השנים ליכולת בסיסית הנדרשת מסטודנטים להנדסה, בעיקר עבור בניית פרויקטי גמר במחלקות האקדמיות השונות (בתחומים כגון רובוטיקה, בקרה, עיבוד אות/תמונה, ראייה ממוחשבת ועוד).

בוובינר זה תוכלו ללמוד כיצד להשתמש בכלי MATLAB &  Simulink כפלטפורמה נוחה, אחודה וחוויתית המאפשרת בין היתר לתכנן ולמדל מערכות כאלה ואף לייצר באופן אוטומטי קוד אשר ייפעל ביעילות על החומרה שעימה תבחרו לעבוד!

תהליכי העבודה והעקרונות שיוצגו בוובינר זה יוכלו לשמש אתכם גם מחוץ למסגרת האקדמיה, שכן מהנדסים ומדענים רבים ברחבי העולם משתמשים בהם לתכנון ומימוש מהיר של מערכות מורכבות המשמשות אותנו ביום יום (רכבים, מטוסים, רובוטים תעשייתיים ועוד).

הוובינר באתר MathWorks.

14/10/20, יום ד'
שעה: 10:30
משך: 60 דקות

המרת רשתות למידה עמוקה לקוד CUDA/++C  והפעלתו על רשתות Embedded

לפרטים והרשמה

תיאור:
המרת רשתות למידה עמוקה לקוד CUDA/++C  והפעלתו על רשתות Embedded

בוובינר זה נראה את יכולות ההמרה האוטומטית של קוד MATLAB לקוד C/C++/CUDA המשיגות inference בקצב גבוה יותר מפי 2 מאשר זה שמושג על ידי סביבות למידה עמוקה אחרות.

בוובינר נלמד על:

  • יצירת קוד C/C++/CUDA מרשתות למידה עמוקה וביצוע אופטימיזציות על מנת לשפר את ביצועי הקוד.
  • הרצת הקוד שנוצר על גבי מעבדים גרפים שלNVIDIA כמו לוחות Jetson AGX Xavier ו- NVIDIA DRIVE ועל גבי מעבדים של אינטל ופלטפורמות של
  • שימוש במצלמה של ה-Jetson כחלק מתהליך יצירת אב-טיפוס ב-MATLAB.

מרצה: לורן סממה

4/11/20, יום ד' 
שעה: 10:30,
משך: 60 דקות

טכניקות מתקדמות לאיפיון ושיפור ביצועי קוד MATLAB שרץ בצורה מקבילית

לפרטים והרשמה

תיאור:
טכניקות מתקדמות לאיפיון ושיפור ביצועי קוד MATLAB שרץ בצורה מקבילית

בוובינר זה נראה יכולות מתקדמות להרצה מקבילית של קוד MATLAB.
נציג כיצד ניתן לאפיין ולשפר ביצועים עבור קוד שרץ באופן מקבילי.

הנושאים בהם נתמקד :

  • איפיון ושיפור ביצועים של קוד MATLAB שרץ באופן מקבילי (MPI profile).
  • חלוקת עבודה נכונה בין מספר ליבות הCPU.
  • שליטה בצורת ההרצה המקבילית של קוד MATLAB (SPMD).
  • שילוב יכולות המקבול של MATLAB גם על גבי תצורת Cluster המונה מספר של שרתים/תחנות עבודה.

מרצה: עמית קפלן

** מומלץ לצפות תחילה בוובינר האצת ביצועים של קוד MATLAB באמצעות חישוב מקבילי – לחצו כאן!

27/10/20, יום ג' 
שעה: 10:30
משך: 60 דקות

האצת ביצועי קוד MATLAB באמצעות חישוב מקבילי

לפרטים והרשמה

תיאור:
האצת ביצועי קוד MATLAB באמצעות חישוב מקבילי

הצטרפו אלינו לסדרת וובינרים אשר יעסקו בהאצה ושיפור ביצועים של קוד MATLAB בעזרת חישוב מקבילי.
נבחן כיצד ניתן לפתור בעיות חישוביות אינטנסיביות באופן מיטבי על פני מספר ליבות מעבדים של ה-CPU או בעזרת GPU.
בנוסף, נתעמק בטכניקות המרה של קוד הרץ באופן טורי לחישוב מקבילי ונציג כיצד ניתן להריץ קוד MATLAB בתצורות Cluster מבוזרות על גבי מחשבים, שרתים או בענן.

בוובינר זה נלמד כיצד ניתן לשפר ביצועים וזמני ריצה של קוד MATLAB בעזרת ניצול מקסימלי של כוח מחשוב קיים.

הנושאים בהם נתמקד :
• האצת ושיפור ביצועים של קוד MATLAB בעזרת חישוב מקבילי.
• שיטות שונות להפעלת חישוב מקבילי על גבי חומרות שונות (CPU,GPU).
• התמודדות עם האתגרים שעומדים בפנינו בעבודה עם מאגרי מידע גדולים מאוד.
• דוגמאות וטיפים להמרת קוד מחישוב טורי למקבילי.

וובינר שני בסדרה בנושא טכניקות מתקדמות לאיפיון ושיפור ביצועי קוד MATLAB שרץ בצורה מקבילית ישודר ב- 4.11 באותה שעה.

מרצה: עמית קפלן

icon-jobs-20

וובינרים שהתקיימו

10.9.20 - 21 MATLAB Features You Need Now

תיאור:

21 MATLAB Features You Need Now

הוובינר באתר MathWorks

8.9.20 - Style Transfer בעזרת Deep Learning בסביבת MATLAB

נושא:
Style Transfer בעזרת Deep Learning בסביבת MATLAB

Style Transfer היא טכניקה שבאמצעותה משנים את הסגנון של תמונה אחת בהתאם לסגנון של תמונה אחרת. למשל – לוקחים תמונה של מגדל אייפל והופכים אותה למעין ציור בסגנון שוינסנט ואן גוך היה מצייר.

מדובר בבעיית אופטימיזציה שבה מנסים לייצר תמונת מוצא שמאפייני התוכן שלה תואמים את אלה של תמונה אחת, ומאפייני הסגנון שלה תואמים את אלה של התמונה האחרת. ואת המאפיינים ניתן לחלץ מהתמונות בעזרת Deep Learning.

בוובינר נראה כיצד ניתן לבצע Style Transfer בסביבת MATLAB בצורה פשוטה, ונלמד, בין היתר, כיצד לבנות ממשק משתמש ידידותי בעזרת ה-App Designer, כיצד להציג בקלות תמונות Deep Dream, וכיצד לנתח רשתות עמוקות בעזרת ה-Network Analyzer.

מרצה ראשי: יואב ברסלר, מומחה צבע.
בשיתוף עם רועי פן, מהנדס יישומים בתחום ה-Deep Learning, סיסטמטיקס.

26.8.20 - 5G Communications Link Analysis with Ray Tracing

לצפייה בוובינר באתר MathWorks לחצו כאן

תיאור:
אנליזת ההשפעה של התפשטות גלי RF במערכות מכ"ם ותקשורת אלחוטית דורשת הבנה מעמיקה של הקשר ההדדי בין האנטנה לסביבה

בוובינר הזה יוצג :

  • כיצד להעריך כיסוי וביצועי המערכת בעזרת MATLAB.
  • נמקם אנטנה ע"ג מפת תלת-מימד, נתחשב בטופוגרפיה, תכסית ומאפיינים אטמוספריים.
  • איך להשתמש ב-beamforming כדי לשפר כיסוי וביצועי מערכות תקשורת הפועלות בתדרי הגלים המילימטריים.
  • איך להשתמש באלגוריתמי Ray-Tracing לניתוח תרחישים אורבניים במערכות 5G.

הוובינר באתר MathWorks

25.8.20 - Deep Learning עם קוד פתוח או עם MATLAB? או גם וגם?

תיאור:

בשנים האחרונות צצו סביבות שונות המאפשרות פיתוח רשתות למידה עמוקה. הסביבות נבדלות ביניהן במגוון היבטים – עלות שימוש, יכולות, מהירות, גודל קהילת המשתמשים ועוד.

בוובינר זה נעמוד על ההבדלים בין הסביבות ה"חינמיות" לבין MATLAB, ונראה מתי נכון להשתמש בכל אחת בנפרד, ומתי מומלץ לשלב בין סביבות על מנת ליהנות מכל העולמות.
אחת הדוגמאות לביצוע שילוב שכזה, היא חברת 1702ai, המשתמשת גם ב-MATLAB וגם ב-TensorFlow עבור תהליך הפיתוח שלה, במטרה לאתר נשקים בסרטונים ממצלמות אבטחה באמצעות Deep Learning.

ג'ו לוי, המייסד והמנכ"ל של החברה, יתארח בוובינר ויספר על הניסיון שלו בשילוב בין מספר סביבות, שאיפשר לו לנצל את היתרונות של כל אחת מהן.

מרצה: רועי פן, סיסטמטיקס.

19.8.20 - המרת רשתות למידה עמוקה לקוד C/C++/CUDA והפעלתו על מערכות Embedded

תיאור:

בוובינר זה נראה את יכולות ההמרה האוטומטית של קוד MATLAB לקוד C/C++/CUDA המשיגות inference בקצב גבוה יותר מפי 2 מאשר זה שמושג על ידי סביבות למידה עמוקה אחרות.

בוובינר נלמד על:

  • יצירת קוד C/C++/CUDA מרשתות למידה עמוקה וביצוע אופטימיזציות על מנת לשפר את ביצועי הקוד.
  • הרצת הקוד שנוצר על גבי מעבדים גרפים שלNVIDIA כמו לוחות Jetson AGX Xavier ו- NVIDIA DRIVE ועל גבי מעבדים של אינטל ופלטפורמות של ARM.
  • שימוש במצלמה של ה-Jetson כחלק מתהליך יצירת אב-טיפוס ב-MATLAB.

מרצה: לורן סממה

11.8.20 - ייצור קוד C מקוד MATLAB, זה אפשרי !

תיאור:

כיצד ניתן לקחת קוד MATLAB ולייצר ממנו קוד יעיל ומהיר, שעושה שימוש בכל יכולות המעבד עליו הוא רץ, וכל זאת – בצורה אוטומטית?

מטרת וובינר זה, היא לקחת אתכם דרך השלבים הראשוניים של הפיכת קוד MATLAB לקוד שרץ על סביבת מעבד.

נדון בלמה ואיך עושים זאת, על מה חשוב להסתכל ולעדכן כשנוקטים בגישה הזאת ואיך זה יכול לחסוך זמן,

הנושאים בהם נתמקד :

  • המרה אוטומטית של קוד MATLAB לקוד C/C++/CUDA
  • אינטגרציה עם קוד C קיים
  • שיטות שונות לשליטה בנראות הקוד המיוצר
  • דוגמאות וטיפים ליצירת קוד תוכנה אופטימלי ולשיפור הביצועים שלו.

הצטרפו ללורן סממה, לשעה של למידה בנושא המרת קוד באופן אוטומטי – הדרך הקלה והנוחה ליצירת קוד embedded מתוך MATLAB.

עם הכלים והמידע שתקבלו באירוע זה, תוכלו מיד להתחיל לעבוד עם טכנולוגיה זו ולקדם את תהליך הפיתוח שלכם.

4.8.20 - Machine Learning workflow with MATLAB

תיאור:

למידת מכונה היא מנוע לחדשנות בתחומים יישומיים רבים, כולל תחזוקה מונעת, ערכות בריאות דיגיטליות ומעקב אחר מטופלים, חיזוי מגמות פיננסיות וסיוע אוטומטי לנהגים ברכב.

פיתוח מודלים ללימוד מכונה והטמעתם במערכות embedded או בתשתיות ענן עדיין דורשות מומחיות משמעותית בתחומי עיבוד אותות, Big Data ואופטימיזציה של מודלים.

וובינר זה יעסוק באופן שבו תוכנת MATLAB מאפשרת למהנדסים ולמדענים, גם כאלה שאין להם מומחיות משמעותית בעיבוד אותות ולמידת מכונה, להתמודד עם אתגרים כמו:

  • הערכת מספר מודלים ועבודה עם כמויות גדולות של נתונים
  • ייבוא, ויזואליזציה ועיבוד time-series ונתונים אחרים Feature extraction של אותות
  • ביצוע מודלי קלסיפיקציה עבור אותות
  • שיפור ביצועי המודלים באמצעות כוונון היפר-פרמטרים
  • הטמעת המודלים בעמדות הקצה או במערכות Embedded

מרצה: לורן סממה

28.7.20 - Regression with Deep Learning in MATLAB

תיאור:

במפגש זה נראה כיצד ניתן לעשות שימוש בלמידה עמוקה לצורך ניתוח רגרסיה על מידע בעזרת MATLAB, וכיצד יכולות אלו מפשטות את תהליך העבודה ומאפשרות לכם להגיע לתובנות מהר יותר.

בתחילת המפגש תתקיים סקירה קצרה של מהי רגרסיה ולמה מיועדת, ובהמשך נראה דוגמא הלכה למעשה -הרשת תלמד לזהות מה הזווית בה יש לסובב תמונה על מנת שהיא תהיה מיושרת.
לסיום, נעשה שימוש בממשק ניהול ניסויים חדש, אשר מקל על אימון של מספר רב של רשתות והשוואה של ביצועיהן.

מרצה: רועי פן

24.7.20 - 5G Beamforming Design

לצפייה בוובינר באתר MathWorks לחצו כאן

תיאור:

5G Beamforming Design  

Beamforming מסתמן כפתרון החסכוני ביותר מבין טכניקות ה-MIMO למערכות 5G

בוובינר הזה יוצג פתרון Beamforming למערכת 5G מקצה לקצה:

  • ייצור מהיר של אותות 5G תקניים
  • מידול ערוץ
  • תכן מערכי אנטנות
  • גישת מידול ל-Hybrid Beamforming
  • תכן ראש RF ורשתות תאום למערכי אנטנות

הוובינר באתר MathWorks

Object detection with Deep Learning in MATLAB

תיאור:

בוובינר זה נלמד כיצד לאמן רשת למידה עמוקה לבצע גילוי של אובייקטי עניין בתמונות. נסקור שיטות דוגמת SSD, YOLO ומשפחת גלאי RCNN. כחלק מהתהליך יודגמו גם ממשקי משתמש לביצוע תיוג נוח של תמונות וסרטוני וידאו, אשר מאוד מקלים על התהליך.

מרצה: רועי פן

6.7.20 - הטמעת אלגוריתמי עיבוד אות על FPGA ע"י יצירת קוד HDL אוטומטית

תיאור:

כיצד להאיץ את תהליך הטמעת קוד החומרה ובדיקת האלגוריתם שלך על FPGA

בוובינר זה נסביר :

כיצד לייצר בקלות קוד HDL קריא וסינתזבילי מאלגוריתמים. קוד ה-HDL זה מתאים הן לבניית אבטיפוס על ASIC או FPGA, והן עבור ייצור.

התהליך שיוצג כולל:

כיצד לייצר אלגוריתם שכולל סטרימינג של מידע בעזרת Simulink
מימוש ארכיטקטורת חומרה
המרה אוטומטית (או ידנית) ל-Fixed Point
יצירה וסינתזה של קוד HDL בכמה לחיצות עכבר.

14.7.20 - Training Deep Neural Networks with MATLAB for Computer Vision

תיאור:

בוובינר זה נלמד כיצד לאמן רשת למידה עמוקה לבצע סיווג של תמונות. נחקור מספר שיטות עבודה:

  • אימון של רשת חדשה "מאפס"
  • Transfer Learning לרשת קיימת – בין אם רשת שניתן לטעון ל-MATLAB באמצעות פקודה אחת, או בין אם רשת שנייבא אל MATLAB מסביבת למידה עמוקה אחרת.
    כחלק מהתהליך יודגמו גם Apps שימושיים כמו Deep Network Designer ו-Network Analyzer. הראשון הינו ממשק גרפי בו ניתן לבנות רשת מאפס (או לטעון רשת מוכנה), לערוך אותה, לנתח את הארכיטקטורה שלה (באמצעות ה-App השני) ולבצע את האימון שלה – מבלי לכתוב קוד

מרצה: רועי פן

icon-contact-19

צור קשר

סיסטמטיקס בע"מ
טלפון: 03-7660111
tcmbd-button-phonetcmbd-button-quotetcmbd-button-contact

תכנית סמינרים ואירועים למוצרי MathWorks שהסתיימו

שם האירוע (לחץ לקבלת פרטים) מועד מיקום הרשמה
הזמנה לכנס
Model For Every Project with MATLAB & Simulink
23.3.20 הרצליה  אירוע בוטל
MATLAB  עולה על מדים 2020 4.3.20 בית ציוני אמריקה,
ZOA , ת"א
הסתיים