למידע ופרטים נוספים מלאו ושלחו את פרטיכם, ואנו נחזור אליכם בהקדם:


    Deep Learning בסביבת MATLAB

    למידה עמוקה (Deep Learning) היא ענף של למידת מכונה (Machine Learning), והיא הפכה בשנים האחרונות לנושא מאוד חם הודות לכך שהטכניקה הזו מאפשרת לפתור בצורה איכותית בעיות מורכבות.

    בלמידה עמוקה ניתן ללמוד ייצוגים שימושיים של פיצ'רים ישירות מתוך תמונות, טקסטים ואותות חד-ממדיים – דבר המקנה לטכניקה הזו יתרונות רבים.

    הלמידה הנ"ל מתבצעת באמצעות שימוש ברשת עצבית אשר מאומנת עם אוסף גדול של מידע, שבעזרתו הרשת לומדת ייצוגים עשירים של פיצ'רים, אשר מניבים ברוב המקרים תוצאות טובות יותר מאלה שמניבים פיצ'רים מסורתיים.

    למה להשתמש בלמידה עמוקה לפתרון בעיות הנדסיות מעשיות. צפו בסרטון.

    מה זה למידה עמוקה?
    צפו בסרטון.

    מדוע לבצע Deep Learning עם MATLAB?

    מזה מספר שנים ניתן להפעיל טכניקות למידה עמוקה בסביבת MATLAB, וליהנות מיתרונות רבים:

    • אפשרות לביצוע סימולציה ובדיקות ברמת המערכת המלאה בעזרת סביבת Simulink, אשר יכולה לסייע גם ביצירה/סימולציה של ה-Data  הדרוש (קישור).
    • תוכנה בעלת שלבי פיתוח "מסודרים" וצוותי הנדסת איכות מקצועיים (בקשות ליכולות חדשות נבחנות, ככל שמתגלים באגים הם מטופלים, וכל הכלים מהתחומים הנוספים שהוזכרו לעיל עובדים יחד זה עם זה).
    • ממשק יציב, תאימות לאחור ותמיכה מלאה במערכת ההפעלה Windows בנוסף לתמיכה במערכות הפעלה אחרות.
    • יכולות ויזואליזציה ודיבאגינג – צפיה ב-Activations, הצגתDeep Dream Images , צפיה במשקולות, בחינה של התקדמות האימון בכיוון הנכון, תצוגה גרפית של הרשת וניתוח שלה לצורך איתור בעיות אפשריות לפני ביצוע האימון, הצגת Class Activation Mapping ושימוש בטכניקתGrad-CAM , ניתוחיOcclusion Sensitivity , שימוש בטכניקת LIME, יצירת Confusion Matrices מתקדמות וכו'…
    • תיעוד מקיף וברור ומאות דוגמאות מוכנות לשימוש במגוון תחומי יישום, כמיטב המסורת של סביבתMATLAB . לעמוד הבית של תחומי היישום השונים, ממנו ניתן להגיע לפקודות חשובות, Apps רלוונטים ודוגמאות שימושיות עבור תחום היישום שלכם – לחצו פה. ול-Repositories ייעודיים לתחום הלמידה העמוקה ב-GitHub  –  לחצו פה.
    • תמיכה טכנית מקצועית בטלפון 03-7660111 או באתר, לבעלי רישיון תחת חוזה שירות, ושירותי ייעוץ לפרויקטים מורכבים.
    • אפשרות להמיר בצורה אוטומטית את קוד ה-MATLAB  ומודלי ה-Simulink  לקוד CUDA  מהיר וחסכוני בזיכרון לצורך מימוש על מערכות Embedded או לקוד C++ עבור מעבדים של אינטל ופלטפורמות ARM או לקוד HDL עבור FPGAs ו-SoCs . ניתן גם לשלוח את האלגוריתם השלם לרוץ על PC אחר, מערכת אנטרפרייז, Edge Device או ענן.
    • אפשרות לייבא לתוך MATLAB מודלים שפותחו ואומנו בסביבות Deep Learning  אחרות ולייצא מודלים מ-MATLAB  אליהן (באמצעות פורמט ONNX או דרך  Importer-ים ישירים, למשל ל-TensorFlow).
    • נוחות עבודה – הודות לשימוש בסביבת פיתוח עשירה המיועדת למהנדסים ומדענים.
    • כל תהליך הפיתוח בתחום הלמידה העמוקה יכול להתבצע בסביבה משולבת אחת (משלב היצירה/ההכנה של ה-Data , דרך אימון הרשת ועד להורדתה אל חומרה), אשר גם כוללת כלים מתחומים נוספים, ובכך מאפשרת לפתח מוצר שלם (כלומר – לא לבצע רקDeep Learning , אלא הרבה מעבר לכך, ולבצע deployment ליישום כולו).

    לאור כל זאת ועוד, אין זה מפתיע שחברת המחקר והייעוץ בטכנלוגיית המידע Gartner, אשר מייעצת באופן אובייקטיבי ליותר מ-15,000 חברות ברחבי העולם, קבעה כי MATLAB היא פלטפורמה מובילה בתחום ה-AI (לחצו לקבלת המחקר).

    לצפיה בסיפורי משתמשים ישראלים:

    איך מתחילים?

    הורדת גרסת ניסיון חינמית

    להורדת גרסת ניסיון חינמית ללא התחייבות:

    מדריך hands-on מקוון חינמי

    למדריך hands-on מקוון חינמי עם מגוון דוגמאות מעשיות:

    קורס אינטראקטיבי וחינמי

    לקורס אינטראקטיבי וחינמי של כ-2-3 שעות בנושא ביצוע למידה עמוקה עם MATLAB, שלא מצריך התקנה של MATLAB על המחשב או אפילו רישיון:

    מקורות מידע נוספים:

    וובינרים מוקלטים לצפייה

    גילוי אובייקטים במידע Lidar באמצעות למידה עמוקה

    חיישני Lidar נעשים יותר ויותר פופולרים בשנים האחרונות, כשהשימוש הכי בולט בהם הוא בתחום המערכות האוטונומיות. במכוניות חכמות, למשל, לצד Lidar משתמשים גם בחיישנים מסוגים נוספים, כמו מצלמה ומכ"ם, כדי להבין טוב יותר מה קורה בסביבה של הכלי, אבל להבדיל מהחיישנים הללו, ה- Lidar עובד מעולה גם בחושך או בתנאי מזג אויר גרועים, והוא נותן רזולוזציה טובה ודיוק גם עבור אובייקטים מרוחקים. משתמשים ב- Lidar גם עבור ניווט ומיפוי, ורואים יישומים של Lidar ברובוטיקה, כלי טיס לא מאויישים ועוד...לצפייה>>

    Deep Learning עם MATLAB  או קוד פתוח? או גם וגם? (יוני 2021)

    בהרצאה זו נעמוד על ההבדלים בין הסביבות ה"חינמיות" לבין MATLAB, ונראה מתי נכון להשתמש בכל אחת בנפרד, מתי מומלץ לשלב בין סביבות על מנת ליהנות מכל העולמות, וכיצד לעשות זאת. לצפייה>>

    למידה עמוקה עבור מערכות תקשורת (מרץ 2021)

    בהרצאה זו נדגים איך ניתן להשתמש ביכולות הלמידה העמוקה בסביבת MATLAB על מנת לסווג באופן אוטומטי אפנון של אותות תקשורת הנקלטים באנטנה ועל מנת לזהות ולסווג באופן אוטומטי מטרות מכ"ם. לצפייה>>

    חידושים ומגמות עתידיות בתחום הבינה המלאכותית (מרץ 2021)

    תחום הבינה המלאכותית משתנה בצורה דרמטית מידי יום. בהרצאה זו נסקור חידושים ומגמות עתידיות בכלי MathWorks בעולמות הבאים – למידת מכונה (Machine Learning), למידה עמוקה (Deep Learning), ולמידת חיזוק (Reinforcement Learning). לצפייה>>

    ניתוח תמונות רפואיות באמצעות למידה עמוקה – סגמנטציה סמנטית של החדר השמאלי בתמונות MRI של הלב (אפריל 2021)

    נדגים כיצד אפשר לבצע בצורה אוטומטית סגמנטציה סמנטית (Semantic Segmentation) של החדר השמאלי בתמונות MRI של הלב, ולהוריד במהירות את הרשת המאומנת ל-production. במהלך ההדגמה נדון באתגרים השונים הניצבים בפני כל העוסקים בתחום הלמידה העמוקה, ונסביר כיצד MATLAB מאפשרת להתגבר עליהם ולקבל תוצאות איכותיות יותר, מהר יותר, ובקלות. לצפייה>>

    מימוש בינה מלאכותית על חומרת Embedded (מרץ 2021)

    בהרצאה זו נראה את יכולות ההמרה האוטומטית של קוד MATLAB לקוד C / C++ / CUDA / VHDL המשיגות inference בקצב גבוה יותר מפי 2 מאשר זה שמושג על ידי סביבות למידה עמוקה אחרות. נדגים הלכה למעשה כיצד ניתן לקחת רשתות מאומנות או אלגוריתם הכתוב בשפת MATLAB, וליישם את הכל על חומרה לטובת הרצה בזמן-אמת. לצפייה>>

    Machine Learning workflow with MATLAB (August 2020)

    Machine Learning workflow with MATLAB למידת מכונה היא מנוע לחדשנות בתחומים יישומיים רבים, כולל תחזוקה מונעת, ערכות בריאות דיגיטליות ומעקב אחר מטופלים, חיזוי מגמות פיננסיות וסיוע אוטומטי לנהגים ברכב. לצפייה>>

    Deep Learning for Computer Vision with MATLAB (April 2020)

    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, וידאו ועוד.
    בהרצאה טכנית זו, נראה כיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחום הראיה הממוחשבת, לצורך פיתוח יישומי Deep Learning בעולם האמיתי. לצפייה >>
    Load more

    פוסטים מבלוג MATLAB and Simulink

    MATLAB Compiler Runtime – עכשיו באריזה קומפקטית !

    אז כבר כתבתם אפליקציה מושלמת ב-MATLAB ואתם רוצים שכל העולם יוכל ליהנות ממנה בלחיצת כפתור... אבל איך? איך נדאג לשמור עליה ואיך נאפשר גם למי שאין MATLAB להשתמש בה?
    2 בספטמבר 2021/על ידי מורן גולדמברג

    מה חדש בסביבת MATLAB בגרסת R2021a?

    גרסת R2021a של תוכנת MATLAB מציעה מאות פונקציות ופיצ'רים חדשים ומעודכנים, הכוללים בין היתר פקדים דינאמיים ב-Live Editor ו-Task חדש של יצירת גרפים אינטראקטיביים ללא כתיבת קוד. בפוסט זה, נסקור את היכולות העיקריות שנוספו בגרסה החדשה בסביבת הפיתוח של MATLAB.
    22 באוגוסט 2021/על ידי עמית קפלן

    מה חדש בתחום עיבוד האות בסביבת MATLAB בגרסת R2021a?

    גרסת R2021a של כלי MathWorks כוללת יכולות חדשות בכל הכלים הקיימים בסביבות MATLAB ו-Simulink. בפוסט זה יפורטו היכולות החדשות העיקריות בכלים הבאים:
    Signal processing toolbox, DSP System toolbox, Audio toolbox, Wavelet toolbox.
    15 ביוני 2021/על ידי ינון נוסבאום

    מה חדש בתחום המידול הפיזיקלי בסביבת MATLAB בגרסת R2021a?

    גרסת R2021a של חברת MathWorks כוללת חידושים רבים בתחום המידול הפיזיקלי באמצעות Simscape וההרחבות של Simscape. זה המקום לקרוא על החידושים העיקריים.
    15 ביוני 2021/על ידי אוראל לוי

    מה חדש בתחומי התקשורת והמכ"ם בסביבת MATLAB בגרסת R2021a?

    גרסת R2021a של כלי MathWorks, אשר שוחררה בחודש מרץ, כוללת יכולות חדשות בכלים הקיימים בסביבות MATLAB ו-Simulink, תיקוני באגים ואף מספר כלים חדשים, ביניהם:Radar Toolbox ו-Satellite Communications Toolbox. זה המקום לקרוא עליהם, וכן על היתרונות של MATLAB בתחום זה, ואף למצוא קישורים למקורות מידע מקצועי נוסף.
    19 במאי 2021/על ידי שלומי שרגא

    למידה עמוקה על הענן עם MATLAB

    כיצד קוראים מ-MATLAB למידע שנמצא בענן? איך נעזרים ב-container כדי להתקין ולהפעיל את MATLAB וכל כלי העזר הדרושים על מכונה וירטואלית בענן? כיצד מבצעים מגוון ניסויי למידה עמוקה באמצעות קונפיגורציה חזקה בענן? ואיך מריצים על שרת Production בענן את המודל המאומן האופטימלי?
    18 במאי 2021/על ידי רועי פן

    מה חדש בתחום ה-Deep Learning בסביבת MATLAB בגרסת R2021a?

    חידושים משמעותיים רבים נוספו לכלי ה-Deep Learning של חברת MathWorks בגרסת R2021a! זה המקום לקרוא עליהם, וכן על היתרונות של MATLAB בתחום זה, ואף למצוא קישורים למקורות מידע מקצועי נוסף, כולל קורסי Hands-On חינמיים
    27 באפריל 2021/על ידי רועי פן

    השתלמויות חינמיות Online במגוון כלים בסביבת MATLAB

    רוצה ללמוד בצורה נוחה, מהירה, גמישה ואינטראקטיבית על מגוון תחומים הנדסיים או מדעיים וכיצד לעבוד עם כלי MathWorks בתחומים הללו? בא לך על הכשרה מקצועית בתחומים מתקדמים, אבל לא מתחשק לך להתקין תוכנה, לשלם כסף על קורס, להתחייב למשהו אחר בתמורה או לצאת מהבית/המשרד? אם כן - הפוסט הבא הוא בשבילך!
    17 בפברואר 2021/על ידי רועי פן
    Load more