הרשמה – הסתיים

צפו בכל האירועים והפרטים של שבוע AI

הזמנה לסמינר בנושא:

AI for Industrial Processes and UAV Systems

22.9.2022, בין השעות 8:30-12:00, מלון ליאונרדו, רחובות

הנך מוזמן/ת לסמינר, למהנדסים ומפתחים – בו תוכל/י ללמוד על תכן, סימולציה, בדיקות ומימוש של מערכות מבוססות AI, תוך התמקדות בתהליכים תעשייתיים ומערכות UAV.

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

במסגרת סמינר זה:

  • נערוך היכרות עם יישום אלגוריתמים ומודלים של בינה מלאכותית בפשטות וביעילות
  • נלמד על גישת Data-Centric AI שצוברת תאוצה בקרב קהילת המפתחים, ונראה כיצד ניתן ליישם אותה כדי לשפר את ביצועי המודלים
  • נדגים כיצד ניתן:
    • להשתמש ב- Machine Learning ו- Deep Learning עבור בדיקה חזותית אוטומטית רציפה בזמן הייצור במטרה למצוא פגמים
    • לבצע אבחון רציף ומקדים של זמן האחזקה המדויק של המכונות תוך שימוש בגישת אחזקה חזויה (Predictive Maintenance)
    • להשתמש בנתונים מחיישן LiDAR על מנת לשפר את יכולות התפיסה המרחבית של מערכות UAV

קהל יעד

  • מהנדסים, מפתחים וחוקרים בתחום AI העוסקים בתחום הייצור התעשייתי
  • מהנדסים, מפתחים וחוקרים בתחום AI  העוסקים בפיתוח מערכות UAV
  • 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 לסמינר ללא עלות
8:30 התכנסות ורישום
9:00 Data-Centric AI: The Key to Improved AI Development
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
9:30 AI for Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction and Anomaly Detection
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
10:15 הפסקת קפה
10:30 Automated Visual Inspection for Semiconductors and Electronics
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
11:15 AI-Enhanced LiDAR and Visual Perception for UAVs
Shelly Martinov, Application Engineer, Systematics
12:00 סיום משוער
8:30 התכנסות ורישום
9:00 Data-Centric AI: The Key to Improved AI Development
ינון נוסבאום, מהנדס יישומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
9:30 AI for Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction and Anomaly Detection
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
10:15 הפסקת קפה
10:30 Automated Visual Inspection for Semiconductors and Electronics
Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks
11:15 AI-Enhanced LiDAR and Visual Perception for UAVs
Shelly Martinov, Application Engineer, Systematics
12:00 סיום משוער

[ פירוט הרצאות ]

יצירת קשר

מחלקת שיווק
חברת סיסטמטיקס
טלפון:  03-7660111

הרשמה לסמינר ללא עלות

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 Industrial Processes and Machinery: Data-driven Prediction and 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

Automated Visual Inspection for Semiconductors and Electronics

Sebastian Bomberg, Application Engineer, MathWorks

Semiconductor manufacturing engineers perform metrology, defect inspection, and failure analysis to optimize yield, quality, and reliability. This involves analyzing images captured across different stages of manufacturing.

MATLAB enables you to apply traditional image processing/computer vision techniques as well as AI approaches to automate image analysis for defect inspection, failure analysis, or metrology.

In this session, we will use a wafer defect detection example to provide an overview of the typical steps, techniques, and tools of a workflow to analyze images, detect objects, and perform measurements.

Highlights Include:

  • Data access and image preprocessing techniques
  • Semantic segmentation and labeling of defects and abnormalities
  • Defect detection and visualizing network decisions using deep learning techniques
  • Deployment for prototyping and production

AI-Enhanced LiDAR and Visual Perception for UAVs

Shelly Martinov, Application Engineer, Systematics

Unmanned Aerial Vehicle (UAV), serving as Autonomous systems continue to be developed and deployed at an accelerated pace, and their usage is increasing across a variety of commercial applications such as delivery, agriculture, construction, and others.

The four main components of an autonomous system are sensing, perception, decision making, and action execution and control.

In this session, we will focus on the perception component of an autonomous system.
The UAV’s ability to “see and feel” the surrounding around it, made possible by the vision and depth sensing capabilities, is crucial for gathering the next decision and action.

We will learn about the development workflow of an AI-driven system, with focus to handling data coming from Camera and LiDAR.

נשמח לראותך בסמינר.