הזמנה לכנס בנושא:
MATLAB עולה על מדים 2020
4.3.2020 בית ציוני אמריקה, ZOA, רח' אבן גבירול 26, תל אביב
המפגש השנתי למשרתים בצה”ל, המאפשר למידה מקצועית, שיפור תהליכי העבודה ומפגש טכני עם עמיתים לצבא.
יום עיון טכני, ללא עלות, למשתמשים קיימים ופוטנציאליים בכלי MATLAB ו-Simulink בצה”ל.
MATLAB ו-Simulink הם כלי התכן המרכזיים בעבודתו של מהנדס, מדען או חוקר בשלל גווני התעשיה, וכמובן – בצה”ל.
במהלך יום עיון זה, תוכלו ללמוד על חידושים שהתווספו לכלי ה- MATLAB וה Simulink על שימושים חדשים בכלים וכיצד הם משתלבים עם צורות העבודה בצה”ל. תשמעו הרצאות בנושאים מתקדמים של חקר ביצועים ושילוב של בינה מלאכותית (Artificial Intelligence, AI) לצורך הפקת תובנות ממידע, ויוצגו תהליכי עבודה מתקדמים מקצה לקצה בתחומים כגון: מידול מערכות מולטידיסציפלינאריות, למידת מכונה (Machine Learning), למידה עמוקה (Deep Learning), עיבוד אותות, עיבוד תמונה, עיבוד אודיו והטמעת אלגוריתמים בסביבות חיצוניות.
בנוסף, בסוף היום תתקיים סדנא טכנית (Technical Session) למתחילים, בה תוכלו ללמוד צעד אחר צעד כיצד לעבוד בסביבת MATLAB.
עם הידע שתרכשו ביום העיון תוכלו לשוב למשרד ולהתחיל לעבוד בצורה יעילה ואיכותית יותר ותרכשו רקע רחב יותר בכלים אשר הפכו לסטנדרט בתעשייה ויוכלו לשרת אתכם בעבודתכם היומיומית בצה”ל ובעתיד בתעשייה.
קהל יעד:
מהנדסים, מפתחי אלגוריתמים, מפתחי תוכנה/חומרה (ספרתי/אנלוגי/מעורב), חוקרים, פיזיקאים, מתמטיקאים, ביולוגים, כימאים ומהנדסי מערכות אשר משתמשים ולא משתמשים עדיין בתוכנות MATLAB ו-Simulink
[ סדר יום ]
הערה:
ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.
| 08:30 | התכנסות, רישום וכיבוד קל |
| 9:15 – 9:00 | דברי פתיחה שלי מרטינוב, Strategic Account Manager – IDF, סיסטמטיקס |
| 9:45 – 9:15 | חשיבות הסימולציה ותהליך ה- (Model-Based Design (MBD היכרות עם Simulinkככלי לסביבת פיתוח רוני פאר, מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס |
| 10:15 – 9:45 | דברים שלא ידעתם שאפשר לעשות בסביבת MATLAB הגר חן, מהנדסת אפליקציה, סיסטמטיקס |
| 10:45 – 10:15 | Predictive Maintenance with MATLAB לורן סממה, מהנדסת אפליקציה בתחום לימוד מכונה, סיסטמטיקס |
| 11:15 – 10:45 | הפסקה וכיבוד קל |
| 11:45 – 11:15 | למידת מכונה באמצעות MATLAB עבור יישומים שונים |
| 12:15– 11:45 | ראיה ממוחשבת באמצעות למידה עמוקה רועי פן, מהנדס יישומי עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה, סיסטמטיקס |
| 12:45- 12:15 | עבודה עם חומרות והתממשקות לסביבות פיסיקליות – הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח רוני פאר, מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, סיסטמטיקס |
| 13:00- 12:45 | עיבוד אותות שמע באמצעות MATLAB ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס |
| 14:00- 13:00 | הפסקת צהריים |
| 15:30 – 14:00 | חלוקה למסלולים מקצועיים בנושאים שונים |
[ פירוט הרצאות מקצועיות ]
מסלול 1 :
14:45 - 13:45 סימולציית מערכת תקשורת (SDR בסביבת MATLAB ו-Simulink)
סימולציית מערכת תקשורת (SDR בסביבת MATLAB ו-Simulink)
ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחומי עיבוד אותות ותקשורת, 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 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 בחינה של 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.
15:30 - 14:45 שימוש ב AI-ולמידה עמוקה לניתוח אותות באמצעות MATLAB
שימוש ב AI-ולמידה עמוקה לניתוח אותות באמצעות MATLAB
ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
טכנולוגיות ה- AI בניתוח ועיבוד אותות תופסות תאוצה בשנים האחרונות, בתחומים רבים ומגוונים כדוגמת זיהוי קולי Digital Health, אותות תקשורת, ועוד.
בהרצאה זו נלמד כיצד ליישם Deep Learning על אותות באמצעות שימוש בכלי פיתוח מבוססי MATLAB .
נציג כלים וגישות בסיסיות לתכנון מודלי חיזוי מתקדמים על ידי שימוש ב- Machine learning ו-Deep learning.
נתמקד בדרכים לרכישת, ייצור וייבוא אותות, טרנספורמציות זמן-תדר, חילוץ תכונות אות (Features) , תכנון Deep Networks מתאימות עבור האותות והכל על ידי שימוש בסביבת MATLAB .
מסלול 2 :
15:30 - 13:45 סדנת MATLAB למתחילים
15:30 – 13:45 סדנת MATLAB למתחילים
לורן סממה, מהנדסת אפליקציה בתחום 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 דוחות המתעדים את הקוד והתוצאות שלנו בקלות. כמו כן, נראה כי ניתן לייצר סקריפטים ופונקציות לצורך הרצת הקוד שלנו שוב ושוב באופן אוטומטי.
יש לכם מחשב נייד עם MATLAB? אל תשכחו להביא אותו על מנת שתוכלו לתרגל יחד איתנו.
אין לכם? אל דאגה, תוכלו לקבל את הקוד שאנו מציגים, ולתרגל בזמנכם החופשי לאחר מכן.
חשיבות הסימולציה ותהליך ה-(Model-Based Design (MBD
היכרות עם Simulink ככלי לסביבת פיתוח
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
חשיבות הסימולציה ותהליך ה-(Model-Based Design (MBD
היכרות עם Simulink ככלי לסביבת פיתוח
רוני פאר, מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, 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 ומערכות 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
הגר חן, מהנדסת אפליקציה, סיסטמטיקס
בסביבת MATLAB ו-Simulink ישנם קרוב למאה כלים שונים, המספקים פונקציות, עזרים גרפיים, ואמצעי תיעוד בנושאים מגוונים. בהרצאה זו נסקור חלק מהיכולות של MATLAB שאולי לא הכרתם, כלים שיכולים לשפר ולייעל את תהליך העבודה שלכם, ומספר דוגמאות המראות כיצד עושים זאת הלכה למעשה.
Predictive Maintenance with MATLAB
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
Predictive Maintenance with MATLAB
לורן סממה, מהנדסת אפליקציה בתחום לימוד מכונה, סיסטמטיקס
כבר מספר שנים שבעולם מתפתח תחום האחזקה המונעת למערכות. האחזקה המונעת מאפשרת לדוגמא לבצע טיפול לרכב רק כשצריך – בהתאם למאפייניי הנסיעה של הנהג, מספר הקילומטרים שנסע הרכב, מצב השמן והרכיבים, במקום לבצע טיפול לרכב כל XXX ק”מ.
מעבר לחסכון הכספי הפוטנציאלי במתן טיפול רק כשיש צורך בכך – 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, על מנת 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.
למידת מכונה באמצעות MATLAB עבור יישומים שונים
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
למידת מכונה באמצעות MATLAB עבור יישומים שונים
לורן סממה, מהנדסת אפליקציה בתחום לימוד מכונה, סיסטמטיקס
למידת מכונה היא מנוע לחדשנות בתחומים יישומיים רבים, כולל תחזוקה מונעת, מערכות 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.
הרצאה זו עוסקת 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 במכשירים embedded
ראיה ממוחשבת באמצעות למידה עמוקה
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
ראיה ממוחשבת באמצעות למידה עמוקה
רועי פן, מהנדס יישומי עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה, סיסטמטיקס
למידה עמוקה (Deep Learning) יכולה להשיג דיוק מעולה במשימות רבות כגון זיהוי אובייקטים, אך לבצע זאת זו אינה משימה קלה…
הדבר כרוך בניהול של מערכי נתונים גדולים, תיוג (labelling) שלהם, בניה או עדכון של רשת נוירונים ואימון שלה, בחינה של התוצאות תוך הערכה של מודלים שונים, ושימוש בחומרה ייעודית אשר לעתים קרובות דורשת יידע תכנותי ייחודי. משימות אלו לרוב אפילו מאתגרות עוד יותר בגלל התאוריה המורכבת שמאחוריהן.
בהרצאה זו נדגים יכולות חדשות של MATLAB אשר מאפשרות לבצע בצורה קלה:
– ניהול סטים גדולים במיוחד של תמונות
– אוטומציה של תהליכי תיוג
– ויזואליזציה ודיבאגינג
– ביצוע איתור אובייקטים, רגרסיה, סיווג וסגמנטציה ברמת הפיקסל.
– ייבוא, שימוש ואף שינוי והתאמה של מודלים שנוצרו ב-TensorFlow-Keras, PyTorch ו- Caffe ורשתות שהוכנו מראש כמו GoogLeNet ו- ResNet.
– האצת אימון הרשת בעזרת GPUs ועיבוד מקבילי בcluster- ובענן.
– המרה אוטומטית של מודל ל- CUDA להפעלה על גבי GPUs ולקוד C/C++
הדוגמאות אשר יוצגו יתמקדו בעולם הראייה הממוחשבת.
עבודה עם חומרות והתממשקות לסביבות פיסיקליות – הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
עבודה עם חומרות והתממשקות לסביבות פיסיקליות – הובלת הסימולציה לשלב הבא בתהליך הפיתוח
רוני פאר, מנהל צוות אפליקציה וייעוץ, 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-בקרים 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.
עיבוד אותות שמע באמצעות MATLAB
לחץ לקבלת פירוט ההרצאה
עיבוד אותות שמע באמצעות MATLAB
ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחומי עיבוד אותות ותקשורת, סיסטמטיקס
Audio System Toolbox (בקיצור AST) היא סביבת MATLAB לעיבוד ופיתוח מערכות אודיו.
סביבה זו מאפשרת:
– להזרים ולמדוד אודיו בזמן אמת מכל כרטיס קול
– להזרים אודיו בזמן אמת מסביבת MATLAB אל ממשקי אודיו סטנדרטיים ובחזרה
– לכוונן פרמטרי אודיו באופן אינטראקטיבי
– לייצר Audio Plugins בצורה אוטומטית
– לבצע מדידות אקוסטיות
– לייצר אותות אודיו
– לחלץ מאפייני אודיו
ועוד
בהרצאה זו נסקור ונדגים את יכולות הכלי המגוונות.
