הרשמה לכנס – הסתיים

צפו בכל האירועים והפרטים של שבוע AI

הזמנה לכנס בנושא:

AI-Driven Systems Conference

for Data Scientists and Algorithm Engineers

19.9.2022, בין השעות 8:30-16:30, מלון דניאל, הרצליה

20.9.2022, בין השעות 8:30-16:30, Yes Planet, באר שבע

הנכם מוזמנים לכנס הבינה המלאכותית המרכזי של סיסטמטיקס לשנת 2022 שיעסוק בכל תחומי הבינה המלאכותית, משלב האלגוריתם ועד ה- Production.

במסגרת הרצאות הכנס :

  • נלמד כיצד נכון לבנות את תשתית סביבת הפיתוח שלנו, לאורך כל שלבי הפיתוח – בין היתר לצורך הטמעת האלגוריתמים והמודלים של הבינה המלאכותית על גבי הענן, ושילובם בתהליכי הבדיקות והפריסה בשטח (DevOps).
  • נסקור מתודות עבודה נפוצות בשוק כגון עבודת צוות נכונה על פרויקטי AI עם ניתוח תלויות ובקרת גרסאות, שילוב פלטפורמות פיתוח שונות, והתאמת המוצר הסופי לעמידה בתקנים.
  • נערוך היכרות עם תחומים שונים בהם מיושמים אלגוריתמי AI, כגון:
    • שימוש ב-AI עבור מערכות אוטונומיות לשיפור התפיסה המרחבית
    • שילוב AI בתהליכים תעשייתיים ובמכונות לאבחון מקדים של זמן האחזקה המדויק
    • יישומים של למידה עמוקה בתחום התקשורת והמכ"ם

עם הידע שירכש ביום זה ניתן יהיה להתחיל לעבוד בצורה יעילה ואיכותית יותר ולקבל רקע רחב בכלים שהפכו לסטנדרט בתעשייה ויכולים לשרת אותך בעבודתך היומיומית.

קהל יעד

  • מהנדסים, מפתחים וחוקרים בתחום AI
  • Data Scientists
  • כל משתמשי MATLAB המעוניינים להיחשף או להרחיב את הידע שלהם בתחום AI
  • חוקרים באקדמיה
  • כלל העוסקים בתחומי Machine Learning, Deep Learning ו-Predictive Maintenance

[ סדר יום ]

הערה:
ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.

הרשמה לכנס ללא עלות
8:30 התכנסות ורישום
9:00 Latest AI Trends in Science and Engineering
Avi Nehemiah, AI Product Marketing Manager, MathWorks
9:30 Building the Right Infrastructure for AI Development
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
10:15 Choosing the Right Work Methods for AI Development
רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב, סיסטמטיקס
מורן גולדמברג, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד וניתוח נתונים, ופתרונות הטמעה, סיסטמטיקס
11:00 הפסקת קפה
11:30 Data-Centric AI: The Key to Improved AI Development
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
12:15 AI for Automotive Systems: Achieving Perception
שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב, סיסמטיקס
13:00 AI for Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction for Anomaly Detection
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
13:45 הפסקת צהריים
14:45 AI for Communications and Radar Systems
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
15:30 Deploying AI to Embedded Systems
מורן גולדמברג, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד וניתוח נתונים, ופתרונות הטמעה, סיסטמטיקס
16:30 סיום משוער
8:30 התכנסות ורישום
9:00 Latest AI Trends in Science and Engineering
Avi Nehemiah, AI Product Marketing Manager, MathWorks
9:30 Building the Right Infrastructure for AI Development
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
10:15 Choosing the Right Work Methods for AI Development
רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב, סיסטמטיקס
מורן גולדמברג, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד וניתוח נתונים, ופתרונות הטמעה, סיסטמטיקס
11:00 הפסקת קפה
11:30 Data-Centric AI: The Key to Improved AI Development
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
12:15 AI for Automotive Systems: Achieving Perception
שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב, סיסמטיקס
13:00 AI for Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction for Anomaly Detection
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
13:45 הפסקת צהריים
14:45 AI for Communications and Radar Systems
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
15:30 Deploying AI to Embedded Systems
מורן גולדמברג, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד וניתוח נתונים, ופתרונות הטמעה, סיסטמטיקס
16:30 סיום משוער

[ פירוט הרצאות ]

יצירת קשר

מחלקת שיווק
חברת סיסטמטיקס
טלפון:  03-7660111

הרשמה לכנס ללא עלות

Latest AI Trends in Science and Engineering

Avi Nehemiah, AI Product Marketing Manager, MathWorks

Learn how engineers and scientists are using AI as a powerful tool in a variety of ways beyond the common applications you see in the media. This talk will provide practical examples and insights into how AI is not only used to solve previously unsolvable problems but also to improve the efficiency of development processes for engineers and scientists.

Building the Right Infrastructure for AI Development

Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס

When developing an AI-based product, you need to consider a solid and suitable infrastructure, that covers the entire development cycle throughout all its stages.

This session will discuss:

  • How engineers and scientists who work on AI projects decide when to move some of or all their development to a cloud-based infrastructure, and what parameters they should take into consideration
  • How teams bridge the gaps between Development and Operations using DevOps practices such as CI/CD, and sync the activities by enforcing automation in building, testing, and deploying applications
  • Providing a framework for managing and governing AI models across the development life cycle

Choosing the Right Work Methods for AI Development

Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס

שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב

The development of an AI-based system can be very long, comprised of many iterations between the various development workflow stages – iterating until the ideal system is achieved.

Such a complex development cycle makes it imperative to find the best suited work methodologies to facilitate the process.

In this session we will go over:

  • How to improve collaboration and teamwork in your organization with source control integration
  • Working in a multi-platform architecture, and in particular leveraging the interoperability of MATLAB with other AI platforms, such as PyTorch and TensorFlow
  • Achieving a certifiable product by following suitable design processes and practices

Data-centric AI: The Key to Improved AI Development

Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks

What does every AI-powered signal processing application need? A lot of representative signal data, a good network architecture, and the right signal processing tools to turn that data into a source for automated learning.

In this talk, we show how data-centric workflows driven by domain-specific expertise can be used to significantly improve model performance and enable the adoption of AI in real-world applications. We focus on signal data and discuss specific recipes related to improving data and label quality, reducing variance and dimensionality, and selecting optimized feature-space representations and signal transformations. We also review some popular simulation-based methods for data synthesis and augmentation.

AI for Automotive Systems: Achieving Perception

שלי מרטינוב, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב

מערכות אוטונומיות מניעות ומשנות כל חלק בחיינו, והטכנולוגיה מאחורי ההתקדמות בתחום זה היא למידה עמוקה.

באמצעות למידה עמוקה ניתן להגיע לרמות תפיסה מרחבית (Perception) גבוהות ומתקדמות, אשר מהוות למפתח להצלחת הנהיגה האוטונומית, ממערכות לסיוע לנהג (ADAS) ועד לנהיגה אוטונומית מלאה.

במפגש זה נתמקד ברכיב התפיסה המרחבית של מערכות אוטונומיות. נלמד על תהליך הפיתוח של מערכות ממונעות בינה מלאכותית, תוך התמקדות בטיפול בנתונים המגיעים ממצלמות ומחיישני Lidar.

AI to Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction for Anomaly Detection

Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks

Many industries are looking to AI to deliver increased efficiency and improve product quality by automating production process monitoring and maintenance scheduling. Even when production lines are instrumented with sensors as part of digital transformation, engineering teams often lack the specialized skills required by predictive maintenance and advanced process analytics. This webinar will demonstrate statistical and machine learning techniques in MATLAB on real-world datasets to monitor manufacturing processes and detect equipment anomalies.

Highlights Include:

  • Preprocessing sensor data
  • Identifying condition indicators
  • Using deep learning and machine learning for anomaly detection algorithms
  • Operationalizing algorithms on embedded systems and IT/OT systems

AI for Communications and Radar Systems

ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת

מערכות מכ"מ ומערכות תקשורת אלחוטיות פועלות בסביבות שהופכות למורכבות ומאתגרות יותר ויותר, כאשר למערכות אלו יישומים רבים ומגוונים.
באמצעות דוגמה של בניית רשת נוירונים לסיווג אותות, נראה:

  • כיצד ניתן ליישם טכניקות של רשתות למידה עמוקה ולמידת מכונה עבור מערכות תקשורת אלחוטיות ומערכות מכ"מ באמצעות MATLAB
  • תהליכי העבודה האפשריים ללמידה עמוקה
  • דרכים לביצוע איסוף ותיוג נתונים. בין היתר נדגים איך ניתן לסנתז נתונים לצורך אימון רשתות, ודרכים יעילות לעבודה עם אותות I/Q לצורך שיפור תוצאות הסיווג.

Deploying AI to Embedded Systems

מורן גולדמברג, מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד נתונים ופתרונות הטמעה

יישום של תוכנה מבוססת בינה מלאכותית מעורר אתגרים מעבר לאלה הקשורים בפיתוח מודל AI בעל ביצועים טובים, לדוגמה:

  • עמידה באילוצי החומרה, כגון: זיכרון מוגבל וצריכת חשמל
  • ניטור ושמירה על ביצועי המודל לאורך זמן

בהרצאה זו נלמד על היכולות המורחבות להתמודדות עם האתגרים הללו, הן בשיטה מבוססת compiler והן בשיטה מבוססת embedded  ע"י שימוש ביצירת קוד אוטומטי.

  • קוונטיזציה: המרת Fixed-point עבור מודלים של למידת מכונה (Machine Learning) וקוונטיזציה עבור רשתות נוירונים בלמידה עמוקה (deep neural networks) מאפשרים להם להשתלב בחומרה עם זיכרון וכוח מוגבלים.
  • למידה מצטברת ועדכוני מודלים: יצירת קוד המפריד בין פרמטרים לחיזוי של הקוד ולמידה מצטברת מאפשרים לשפר מודלים באופן מתמיד

האירועים בהשתתפות המומחים שלנו מסיסטמטיקס ומחברת MathWorks:

רוני פאר
CTO, סיסטמטיקס

ינון נוסבאום
מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת
סיסטמטיקס

Avi Nehemiah
AI Product Marketing Manager, MathWorks

Sebastian Bomberg
Application Engineer, MathWorks

מורן גולדמברג,
מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד וניתוח נתונים, ופתרונות הטמעה,
סיסטמטיקס

שלי מרטינוב
מהנדסת אפליקציה בתחומי AI, עיבוד תמונה וראיית מחשב
סיסטמטיקס

נשמח לראותך בכנס.