הנכם מוזמנים ל-WEBINAR מקצועי

MathWorks Webinars

אנו מזמינים אתכם להצטרף אלינו ל-Webinar בנושאים שונים. ה- Webinars יעסקו במגוון נושאים טכניים ויעבירו אותם מומחי MATLAB & Simulink בסיסטמטיקס.
ה- Webinars מועברים בשפה העברית וניתן לצפות בהם מהמשרד או מכל מקום אחר, דרך המחשב או הסמארטפון, ולתקשר עם המנחה בצורה אינטראקטיבית.
ההשתתפות וכמו כן ההרשמה פשוטה וקלה ואינה מצריכה מכשור מיוחד או ניסיון קודם.
ההשתתפות ב- Webinar אינה כרוכה בתשלום אך מחייבת הרשמה מראש, לאחר ההרשמה תקבלו מאיתנו זימון לוובינר.

וובינרים מוקלטים לצפייה 2019:

23.7.19 - שימוש ב- Deep Learning- לניתוח אותות פיזיולוגיים עבור יישומים רפואיים באמצעות MATLAB

וובינר בנושא:
שימוש ב- 
Deep Learning- לניתוח אותות פיזיולוגיים עבור יישומים רפואיים באמצעות MATLAB

התקיים בתאריך 23.7.19 בין בשעות 11:00-11:30

טכנולוגיות הAI- בניתוח ועיבוד אותות תופסות תאוצה בשנים האחרונות, במיוחד עבור יישומים שונים כדוגמת זיהוי קולי, Digital Health, Healthcare IoT, ועוד.

בוובינר זה נלמד כיצד ליישם Deep Learning על אותות באמצעות שימוש בכליMATLAB-. יש להדגיש כי אין צורך מוקדם בתיאוריה של Deep Learning בכדי ללמוד ולהפיק את המירב מטכנולוגיה זו בסביבת MATLAB.

נציג כלים וגישות בסיסיות לתכנון מודלי חיזוי מתקדמים לאותות פיזיולוגיים ונדגים סיווג אותות EMG ו-EKG על ידי שימוש ב-Machine learning ו-Deep learning.

הנושאים בהם יעסוק הwebinar- יהיו:

  • רכישת, ייצור וייבוא אותות
  • טרנספורמציות זמן-תדר, חילוץ תכונות אות (Features) וחילוץ אוטומטי של תכונות על ידי שימוש ב Invariant Scattering Convolutional Networks.
  • תכנון Deep Networks, אופטימיזציה של היפר-פרמטרים, וייבוא/ייצוא של מודלים ממערכות Deep Learning אחרות (למשל על ידי ONNX).
  • האצת חישובים על ידי שימוש בGPUs-, והטמעת המודלים במערכות Embedded.

והכל על ידי שימוש בסביבת MATLAB.

הצטרפו לינון נוסבאום, מהנדס יישומים בחברת סיסטמטיקס, לחצי שעה של למידה טכנית  Online, ותיווכחו כי הליך הפיתוח יכול להיות קצר ופשוט!

10.4.19 - Predictive Maintenance – שימוש ב-Data בכדי לתכנן מערכות טובות יותר בגישת Digital Twin

Predictive Maintenance – שימוש ב-Data בכדי לתכנן מערכות טובות יותר בגישת Digital Twin  

כבר מספר שנים שבעולם מתפתח התחום של אחזקה מונעת למערכות. במקום לבצע טיפול לרכב כל XXX ק”מ, מדוע לא לבחון את מנהגי הנסיעה של נהג, מספר הקילומטרים שנסע הרכב, מצב השמן והרכיבים, ובהתאם לכך לבצע טיפול רק כשצריך?

מעבר לחסכון הכספי הפוטנציאלי במתן טיפול כשלא צריך – רמת המהימנות של המערכת עולה, ניתן לצפות תקלות לפני שהן קורות, ולהיערך לוגיסטית לפעולות אחזקה בצורה טובה יותר.

המטרה היא להבין ולחזות מתי יופיעו בעיות במערכת, כדי לתכנן את עיתוי טיפולי התחזוקה באופן חכם.

בהרצאה זו נראה כיצד ניתן לבצע תכנון של אחזקה מונעת. ע”י שימוש בדוגמא של מערכת אלקטרו-מכנית, נראה כיצד ניתן לבנות מודל דיגיטלי של המערכת, ולעדכן אותו בהתאם לאופי השימוש במערכת בעולם האמיתי, ונראה כיצד הכלי Predictive Maintenance,  יחד עם שאר כלי MATLAB מאפשרים לנו לחזות בצורה טובה את התנהגות המערכת ולמנוע כשלים עתידיים.

ב-Webinar זה נראה:

  1. איך ניתן לעבוד עם מגוון של Data בסביבת MATLAB
  2. איך עושים שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה (Machine Learning) לצורך אימון מודלים מתמטיים
  3. כיצד עושים שימוש ב-Digital Twin בכדי לחזות כשלים עתידיים

הצטרפו לרוני פאר לחצי שעה של למידה טכנית Online, ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע!

8.4.19 - יצירת מודלים דינאמים של מערכות לינאריות ולא לינאריות מנתוני קלט/פלט מדודים באמצעות System Identification

יצירת מודלים דינאמים של מערכות לינאריות ולא לינאריות מנתוני קלט/פלט מדודים באמצעות System Identification

הכלי System Identification מספק פונקציות MATLAB, בלוקים של Simulink וממשק גרפי (App) לבניית מודלים מתמטיים של מערכות דינמיות מנתוני קלט/פלט אשר נמדדו.
כלי זה מאפשר ליצור מודלים עבור מערכות דינאמיות מסובכות ומורכבות למידול. ניתן ליצר את המודל המתמטי מנתוני קלט/פלט במישור-הזמן או במישור-התדר, זאת בכדי לזהות מערכות רציפות ומערכות בדידות ולהציגן במספר צורות כגון: פונקציית תמסורת (T.F), מודל תהליך (Process) ומרחב-המצב (S.S).

בהרצאה זו נכיר את הכלי System Identification ואת תכונותיו העיקריות, נראה את תהליך העבודה עם הכלי ומהם התוצרים האפשריים אשר הוא נותן: מודלים דינאמים של המערכת, מודל רעשים ועוד.

למי מיועד ה- Webinar?

מהנדסי בקרה,  מהנדסי מידע data scientists העוסקים ב- data analytics, מהנדסי עיבוד אותות וכלל משתמשי MATLAB

הצטרפו לאסף מוזס, מהנדס יישומים בסיסטמטיקס, לחצי שעה של למידה טכנית , ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע! 

סיפור לקוח:

27.2.19 - מידול, גילוי ועקיבה אחרי מטרות בזירת מכ"ם באמצעות Sensor Fusion and Tracking Toolbox

מידול, גילוי ועקיבה אחרי מטרות בזירת מכ”ם באמצעות Sensor Fusion and Tracking Toolbox – ב- 27.2.19 בין השעות 11:00-11:30

זירת מכ”ם מודרנית הפכה להיות מורכבת הן מבחינת מס’ המטרות והן מבחינת מס’ המכ”מים/חוסמים שפועלים בה בו-זמנית.

ה-Sensor Fusion and Tracking Toolbox הינו כלי חדש בסביבת MATLAB, המכיל מודלים מוכנים של חיישנים (IMU, GPS, מכ”מ, סונאר וכו’), יכול לבצע היתוך מידע המגיע ממספר חיישנים בו-זמנית, מודלים לשיערוך תנועה ועקיבה, יכולות מובנות לעקיבה אחר מספר מטרות בו-זמנית, וכמובן אפשרויות מגוונות לתצוגה וניתוח מידע זה.

ביום זה נראה כיצד ניתן לעשות שימוש ב-Sensor Fusion and Tracking  בכדי לבנות זירת מכ”ם בה המשתמש, כמו בימאי בסרט הוליוודי, בוחר את מיקום, תנועת וסוג המטרות ומערכות המכ”ם בתרחיש, ויכול לבחון כיצד המערכת תתפקד בתנאים אמיתיים.

ב-Webinar זה נראה:

  1. אילו מטרות, פלטפורמות, סוגי חיישנים ומכ”מים ניתן להגדיר בכלי בצורה מהירה ופשוטה.
  2. איך בונים תרחיש בקוד MATLAB ומקבלים “סרט” מוחשי שלו
  3. דוגמא לתרחיש Demo, שנבחן באמצעותו את שיטות העקיבה השונות והתאמתן לתרחיש.

הצטרפו לשלומי שרגא, מהנדס יישומים בסיסטמטיקס, לחצי שעה של למידה טכנית Online, ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע!

למידע נוסף על פתרון זה, לחצו כאן

26.2.19 - למידה עמוקה – פתרון בעיות מורכבות – בקלות ובמהירות. זיהוי פקודות קוליות באמצעות Deep Learning בסביבתMATLAB

26.2.19 – בין השעות 11:00-11:30

תחום הלמידה העמוקה מאפשר פתרון בעיות מורכבות בצורה איכותית, והוא משותף למגוון רחב מאוד של יישומים. מהנדסים וחוקרים רבים ברחבי העולם עושים שימוש בלמידה עמוקה לצורך מציאת אובייקטי-עניין בתמונות, עיבוד טקסט, זיהוי דיבור ועוד.

במפגש זה נסביר :

  • מהי התיאוריה העומדת מאחורי תחום הלמידה העמוקה,
  • מה האתגרים עימם יש להתמודד בעת שימוש בגישה זו וכיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחום זה לצורך פיתוח יישומי עיבוד אותות בעולם האמיתי.
  • נציג פתרונות, חידושים ושאר התפתחויות אחרונות בתחום,
  • נראה כיצד היכולות החדשות בסביבת MATLAB משמעותיות ביותר לעוסקים בתחום הלמידה העמוקה, מה שמאפשר לפתור בעיות מורכבות – מהר ובקלות.

הצטרפו אלינו לחצי שעה של למידה Online עם רועי פן, מהנדס אפליקציה מחברת סיסטמטיקס המתמחה בכלי MathWorks לתחומים עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה!

 למידע נוסף על פתרון זה, לחצו כאן

20.2.19 - שימוש ב-Polyspace ו-Static Analysis להוכחת נכונות הקוד

שימוש ב-Polyspace ו-Static Analysis להוכחת נכונות הקוד – התקיים ב- 20.2.19 בין השעות 11:00-11:30

אם אתם כותבים קוד C בצורה ידנית, אתם נדרשים לוודא שאין שגיאות או באגים. זאת בכדי להוכיח שהתוכנה תעבוד בצורה תקינה, או בכדי להגיש את הקוד לאישור לטובת רישוי מסוגים שונים.

המוצר Polyspace עושה שימוש בשיטות פורמליות (Formal Methods) וניתוח קוד בצורה סטטית, בכדי לוודא שלתוכנה שנכתבה אין שגיאות. הוא מסייע בגילוי של שגיאות כגון Overflow, חלוקה באפס, גישה למערכים לא מאותחלים, ושגיאות run-time בתוך קוד המקור.

בוובינר זה נראה כיצד :

  • ניתן לעשות שימוש במוצרי Polyspace על מנת לגלות באגים, לדבג ולתקן את הקוד.
  • ניתן להוכיח צתימטית שהקוד הוא בטוח וחסין
  • ניתן לרשיין את הקוד לתקני בטיחות מחמירים כמו DO178, FDA ו-IEC61508.

הצטרפו למיכאל דוננפלד, מומחה בתחום יצירת ובדיקות קוד בסיסטמטיקס, לחצי שעה של למידה ONLINE טכנית, ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע!

 למידע נוסף על פתרון זה, לחצו כאן

19.2.19 - בדיקות בזמן-אמת באמצעות מכשור של Speedgoat באינטגרציה עם Simulink

בדיקות בזמן-אמת באמצעות מכשור של Speedgoat באינטגרציה עם Simulink – התקיים ב- 19.2.19 בין השעות 11:00-11:30

בדיקות הן חלק אינטגרלי מפיתוח של כל מערכת. עם זאת, המעבר מעולם הסימולציה לעולם הבדיקות בזמן-אמת יכול להיות בעייתי וקשה, ואף להצריך מיומנויות מיוחדות.

בוובינר זה נראה כיצד ניתן לעשות זאת בעזרת כלי MathWorks ו-Speedgoat. בין היתר נראה:

  • מהו עולם בדיקות זמן-אמת ומהם האתגרים בשלב זה
  • פתרון לעבודה בסביבת זמן-אמת מתוך כלי הפיתוח של MathWorks
  • דוגמאות ליישומים שנעשה בהן שימוש בפתרון זה

הצטרפו לאיתמר אנגלמן, מהנדס יישומים המומחה למערכות זמן-אמת, לחצי שעה של למידה טכנית Online, ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע!

 למידע נוסף על פתרון זה, לחצו כאן

29.1.19 - סימולציות בדידות בשימוש עם כלי MathWorks

התקיים ב-29.1.19 – סימולציות בדידות בשימוש עם כלי MathWorks – בין השעות 11:00-11:30

בעולם בו אופטימיזציה של מערכות הינו הכרח, יותר ויותר חברות מנסות לטייב את אופן פעולת המערכת.
עקב מספר משתנים שרק הולכים וגדלים מציאת נקודת עבודה אופטימלית נהיה אתגר לא פשוט ודורש כח מחשוב גדול.  לנו נותר למדל את המערכת בצורה המיטבית שאנו יכולים ע”מ שנוכל לבחון את מספר השילובים הגבוה ביותר.
SimEvents – זהו כלי הפועל עם שעון דיסקרטי המונע לפי events שפועלים במערכת.
בצורה זו תוכלו להאיץ את הבדיקות שלכם כך שזמני הדגימה יהיו אך ורק נקודות בעלות עניין.
בין אם אתם ממדלים שרשרת אספקה, תהליך ייצור תהליך שליחת סיגנל או agent based modeling אתם תוכלו להיעזר בכלי זה למימוש הפתרון.
ניתן לשלב ויזואליזציה וגרפים שיעזרו להבין את פעולת המערכת בצורה מיטבית.

ב-Webinar זה נראה:

  • מהו בעצם Event Base Modeling, ואיך ניתן להיעזר בכלים דיסקרטיים לטיוב פעולת המערכת.
  • מה מכיל הכלי SimEvents, וכיצד ניתן להשתמש בו.
  • דוגמא לשימוש בכלי זה.

הצטרפו לאיתמר אנגלמן, מהנדס יישומים בסיסטמטיקס, לחצי שעה של למידה טכנית Online, ותיווכחו כי הליך הפיתוח לא צריך להיות ארוך ומייגע!

למידע נוסף על פתרון זה, לחצו כאן 

וובינרים מוקלטים לצפייה 2018:

23.7.18 - Deep Learning With MATLAB - ליישומי ראיה ממוחשבת – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה

24.5.18 - יצירת דוחות בצורה אוטומטית מתוך MATLAB

25.4.18 - התאמת עקומות ומשטחים ע"י שימוש ב-Curve Fitting בסביבת MATLAB

11.4.18 - לרוץ מהר עם MATLAB – עיבוד מקבילי ו-Parfor

22.3.18 - בדיקות בזמן -אמת באמצעות מכשור של Speedgoat באינטגרציה מלאה עם Simulink

icon-contact-19

צור קשר

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