קהל יעד:
מהנדסים, מפתחי אלגוריתמים, מפתחי תוכנה/חומרה (ספרתי/אנלוגי/מעורב), חוקרים, פיזיקאים, מתמטיקאים, ביולוגים, כימאים ומהנדסי מערכות אשר משתמשים ולא משתמשים עדיין בתוכנת MATLAB ו-Simulink. מיועד למשתמשים קיימים ופוטנציאליים בכלי MATLAB ו-Simulink בצה”ל.
[ סדר יום ]
ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.
08:30 | התכנסות, רישום וכיבוד קל |
9:15 – 9:00 | דברי פתיחה מעין לב ארי, Account Manager – IDF, סיסטמטיקס |
9:45 – 9:15 | מידול וסימולציה של מערכות בגישת (Model-Based Design (MBD אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס |
10:15 – 9:45 | דברים שלא ידעתם שאפשר לעשות בסביבת MATLAB רוני פאר,מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס |
10:45 – 10:15 | הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס |
11:15 – 10:45 | הפסקת קפה |
12:15 – 11:15 | Deep Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק א') רועי פן, מהנדס אפליקציה לתחומים עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה, סיסטמטיקס |
13:00 – 12:15 | Deep Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק ב') מיכאל דוננפלד, מהנדס אפליקציה לתחום המרה אוטומטית של קוד MATLAB לקוד C/CUDA, סיסטמטיקס |
14:00 – 13:00 | הפסקת צהריים |
14:45 – 14:00 | איך לבדוק ביצועי מערכת תקשורת מבלי לייצר אותה שלומי שרגא, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות תקשורת, סיסטמטיקס |
15:30 – 14:45 | Predictive Maintenance – לא רק ברכבים של GM רוני פאר,מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס |
15:30 – 14:00 | מסלול מקביל עבור משתמשים מתחילים: סדנת MATLAB למתחילים לורן סממה, מהנדסת אפליקציה בתחום לימוד מכונה, סיסטמטיקס |
15:30 | סיום משוער |
[ פירוט הרצאות מקצועיות ]
מידול וסימולציה של מערכות בגישת ה- (Model-Based Design (MBD
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
מידול וסימולציה של מערכות בגישת ה- (Model-Based Design (MBD
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס
בהרצאה זו נציג את חשיבות כלי הסימולציה לאורך שלבי הפרויקט, נכיר את תהליך
ה-(Model-Based Design (MBD ומשמעותו, מהם השלבים השונים המרכיבים אותו ואת תרומתו בתהליך הפיתוח.
במהלך ההרצאה נתמקד בכלי ה- Simulink המאפשר לנו לתכנן מערכות מתחומים שונים. נראה כיצד ניתן למדל מערכות רציפות, מערכות בדידות, להגדיר את הזרימה של האלגוריתם ולמדל תהליכים שונים בסביבה דינאמית המשתנה בזמן. כמו כן, נסקור יכולות נוספות המאפשרות למדל מערכות מולטי-דיסציפלינאריות בצורה נוחה ומהירה ואת הגדרת התנהגותן במצבים שונים.
דברים שלא ידעתם שאפשר לעשות בסביבת MATLAB
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
דברים שלא ידעתם שאפשר לעשות בסביבת MATLAB
רוני פאר,מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס
מה משותף לטלפון חכם, חומרה זולה כמו Arduino, Raspberry PI ועוד, ול- Apps , Live Script ו-Tables ?
לאלו מכם שלא יודעים, בסביבת MATLAB ו-Simulink יש קרוב למאה (!) כלים שונים, המספקים פונקציות, עזרים גרפיים, Apps וכמובן תיעוד בנושאים שונים. חלק גדול מהכלים הללו, אגב, הוא חינם ברגע שיש לכם רישיון של MATLAB בלבד.
בהרצאה זו נסקור חלק מהיכולות החדשות של MATLAB שאולי לא הכרתם, מספר כלים שיכולים לשפר את תהליך העבודה שלכם, ומספר דוגמאות לאיך עושים זאת הלכה למעשה.
הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס
מהנדסים ומפתחים נעזרים בסביבת MATLAB ו- Simulink בכדי לתכנן אלגוריתמים ומערכות מסוגים שונים. כחלק מתהליך פיתוח המוצר, לרוב נדרש לשלב תוצרים אלו בסביבות חומרה שונות במטרה להפעיל או להתחבר לרכיבי חומרה, כגון: מצלמות, מנועים, חיישנים, בקרים, תקשורת ועוד.
בהרצאה זו נראה מגוון אפשרויות העומדות בפנינו בכדי לקחת את תהליך הפיתוח לשלב הבא. נציג מספר סביבות פיסיקליות המאפשרות לדמות סביבת עבודה מציאותית בה המערכת תפעל (סימולטורים), נכיר אפשרויות לייצור ואינטגרציית קוד ונסקור משפחות חומרה שונות:
- חומרה “ביתית”, למשל: Arduino, LEGO Mindstorm ו- Raspberry PI
- מעבדי DSP ומיקרו-קונטרולרים של יצרנים שונים
- מעגלים משולבים (FPGA/ASIC) וכמובן רכיבי System On Chip
- מחשבי זמן-אמת של חברת SpeedGoat
במהלך ההרצאה נסקור אף תהליכי בדיקות (V&V) המאפשרים לבחון האם הפיתוח שבצענו עד כה אכן עומד בדרישות אשר הוגדרו, ברמות ושלבים שונים בתהליך.
Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת –
מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק א')
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת –
מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק א')
רועי פן, מהנדס אפליקציה לתחומים עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה, סיסטמטיקס
בהרצאה טכנית זו נראה כיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחומי עיבוד האות והראיה הממוחשבת לצורך פיתוח יישומי Deep Learning בעולם האמיתי. נראה כיצד ניתן בקלות:
- לבנות בצורה נוחה רשתות מתקדמות מותאמות-אישית ולאמן אותן לצורך ביצוע סיווג (Classification)
- לייבא רשתות מסביבות כמו Keras-TensorFlow, PyTorch ו- Caffe ולבצע Transfer Learning בסביבת MATLAB
- להשתמש בשיטות גילוי (Detection) מבוססות למידה עמוקה
- לבצע עיבוד מקדים למידע האימון והבדיקה – כמו labeling בצורה נוחה או פעולות גיאומטריות לצורך הגדלת מאגר המידע
- למצוא הגדרות אופטימליות לאימון רשתות עמוקות
כמו כן, נתייחס ליכולות חדשות של סביבת MATLAB בהקשר של למידת חיזוק (Reinforcement Learning).
Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת –
מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק ב')
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
Learning בסביבת MATLAB ליישומי עיבוד אות וראיה ממוחשבת –
מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על חומרה (חלק ב')
מיכאל דוננפלד, מהנדס אפליקציה לתחום המרה אוטומטית של קוד MATLAB לקוד C/CUDA, סיסטמטיקס
בהרצאה טכנית זו נראה כיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחומי עיבוד האות והראיה הממוחשבת לצורך פיתוח יישומי Deep Learning בעולם האמיתי. נראה כיצד ניתן בקלות:
- להאיץ את זמני האימון על ידי ניצול כוח חישובי כמו GPU (אחד או יותר), מחשבים חזקים נפרדים וענן
- להמיר בצורה אוטומטית קוד MATLAB לקוד CUDA אשר יכול לרוץ על מעבדים גרפיים של חברת Nvidia או לקוד C עבור מעבדים של אינטל ופלטפורמותArm . הדבר מאפשר להגיע לזמני ביצוע מהירים במיוחד, תוך ניצול יעיל של זיכרון.
איך לבדוק ביצועי מערכת תקשורת מבלי לייצר אותה
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
איך לבדוק ביצועי מערכת תקשורת מבלי לייצר אותה
שלומי שרגא, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות תקשורת, סיסטמטיקס
אם אתם מפתחים מערכת תקשורת, כעת יש לכם דרך לבדוק כיצד יתנהג האבטיפוס בעולם האמיתי לפני שייצרתם אותו. איך זה ייתכן? באמצעות פיתוח משולב SDR ב- MATLAB ו- Simulink.
בעבר, מפתח שכתב אלגוריתם ב- MATLAB היה צריך לחכות מספר חודשים עד לייצור החומרה בכדי לבדוק כיצד האלגוריתם יתנהג "בעולם האמיתי", קרי, צרוב על חומרה אמיתית ומקבל אותות Over the Air. שיטת פיתוח משולבת SDR חוסכת זמן זה ומאפשרת לכם לבחון את האלגוריתם על חומרה אמיתית עם אותות אמיתיים. במצב זה, אתם יכולים לחסוך חודשים רבים של פיתוח ולבצע אופטימיזציה לקוד שלכם בשלב מאוד מוקדם בפרויקט.
בהרצאה זו נעבור על השלבים של פיתוח משולב SDR באמצעות כלי MathWorks – מסימולציה ב- MATLAB ועד אבטיפוס Standalone, ונבצע הדגמה חיה עם תקשורת אמיתית על הבמה.
Predictive Maintenance – לא רק ברכבים של GM
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
Predictive Maintenance – לא רק ברכבים של GM
רוני פאר,מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס
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.
סדנת MATLAB למתחילים
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
סדנת MATLAB למתחילים
לורן סממה, מהנדסת אפליקציה לתחום לימוד מכונה, סיסטמטיקס
במסלול זה נערוך הכרות בסיסית עם MATLAB, עבור מי שלא מכיר את סביבת העבודה והיכולות של MATLAB (וגם עבור מי שמכיר ורוצה לרענן את הידע).
נתחיל בהכרות של סביבת ה-MATLAB ותהליך הפיתוח בסביבה זו. נלמד כיצד לבצע טעינת נתונים מ- Excel לתוך MATLAB, להציג את הנתונים בלחיצת עכבר, לבצע פעולות עם וקטורים ומטריצות, ולהתאים עקומות ומשטחים לנתונים ממדידות. נראה כיצד אפשר לייצר קוד באופן אוטומטי עבור פעולות שכיחות בעבודה השוטפת, ולהפיק דו”חות המתעדים את הקוד והתוצאות שלנו בקלות. כמו כן, נראה כי ניתן ליצור סקריפטים ופונקציות כך שנוכל להריץ את הקוד שלנו שוב ושוב באופן אוטומטי.
יש לכם מחשב נייד עם MATLAB? אל תשכחו להביא אותו, בכדי שתוכלו לתרגל יחד איתנו.
אין לכם – אל דאגה, תוכלו לקבל את הקוד שאנו מציגים, ולתרגל בזמנכם החופשי לאחר מכן.