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:

    פוסטים מבלוג MATLAB and Simulink

    להמריא עם MATLAB – כל מה שצריך לדעת על הקורסים של MathWorks

    בין אם אתם עושים את הצעדים הראשונים בעולם של MATLAB ובין אם אתם מהנדסים מנוסים שרוצים להעמיק בתחומים מתקדמים כמו למידת מכונה, עיבוד אותות או סימולציה פיזיקלית – לחברת MathWorks יש מגוון רחב של אפשרויות למידה, שמתאימות לכל רמה וסגנון.
    11 במאי 2025/על ידי שלי מרטינוב

    גילוי כשלים בייצור בשלבים מוקדמים בעזרת Visual Inspection

    במאמר זה נצלול לעולם ה-Visual Inspection האוטומטי בתעשיות הייצור, ומראים כיצד ניתן לגלות תקלות בצורה חכמה, מדויקת ומהירה – עוד לפני שהן הופכות לבעיה אמיתית. נראה איך משלבים בין ראייה ממוחשבת, בינה מלאכותית ויכולות MATLAB כדי לפתח מערכות בדיקה מתקדמות, החל מהכנת הדאטה, דרך בניית מודלים מבוססי AI ועד לפריסה שלהם על חומרה ייעודית.
    כל זה בליווי כלים פרקטיים, דוגמאות מהתעשייה, וטיפים שיקצרו לכם את זמן הפיתוח משמעותית. אם אתם עוסקים בייצור, בקרת איכות או פיתוח אלגוריתמים – זה פוסט שאתם לא רוצים לפספס.
    27 באפריל 2025/על ידי ענבר לוי

    תאום דיגיטלי להאצת בדיקות בקרת ההינע של מנועים חשמליים

    במאמר היום, נתמקד בבדיקות מערכת הבקרה וההנעה של מנועים חשמליים ונראה כיצד ניתן לשלב בדיקות בצורה אופטימלית ע"י שימוש בתאומים דיגיטליים. כל זאת באמצעות מימוש תהליך העבודה השלם על גבי פלטפורמה אחת - המשלבת בין סימולציה דיגיטלית לרכיבים פיסיים.
    7 באפריל 2025/על ידי איתמר אנגלמן

     AI בעולם המכשור הרפואי: פיתוח מודלים שעומדים בדרישות הרגולציה

    העולם הרפואי עובר מהפכה – יותר ויותר מכשירים רפואיים מבוססי בינה מלאכותית מקבלים אישור רגולטורי ומגיעים לשוק. אבל איך אפשר לוודא שהמודלים האלו בטוחים, ניתנים לאישור, ושקופים מספיק כדי שרגולטורים, רופאים ומטופלים יסמכו עליהם?
    9 במרץ 2025/על ידי שלי מרטינוב

    CI/CD עם MATLAB – מהפכת האוטומציה למעבר לפרודקשן

    מדוע CI/CD חשוב לפיתוח?
    17 בפברואר 2025/על ידי שלי מרטינוב

    דחיסת רשתות נוירונים באופן חכם ויעיל באמצעות MATLAB

    עולם הבינה המלאכותית מדבר על שימוש במודלים מהעולם של Machine Learning וDeep Learning כדי ללמוד תבניות סטטיסטיות בדאטה ולאחר מכן להשתמש במודלים אלו כדי להסיק מסקנות בזמן אמת לגבי דאטה חדש שהמודלים לא ראו מעולם.
    13 בפברואר 2025/על ידי ענבר לוי

    כיצד משלבים כלי שפה מבוססי AI בעבודה שלנו? 

    כלים מבוססים מודלי שפה הפכו בשנים האחרונות להיות כלים אינטגרליים בתהליך פיתוח האלגוריתמים וכלים תומכים בעבודה היום יומית של המפתחים.
    ChatGPT הוא צ'טבוט בינה מלאכותית של OpenAI הבנוי על מודלים גדולים של שפה (Large Language Models - LLM). הוא יכול לסייע במשימות כמו כתיבת קוד, סיכום מסמכים, מתן מידע, כתיבת קוד MATLAB, סיכום מסמכים, ועוד.
    29 בדצמבר 2024/על ידי ענבר לוי

    מהפכת תעשיית הרכב: פיתוח מערכות אוטונומיות באמצעות MATLAB ו- Simulink

    מאמר זה עוסק בהשפעה המהפכנית של מערכות אוטונומיות על תעשיית הרכב, תוך הדגשת תפקידה המכריע של סימולציה בתהליך הפיתוח. באמצעות MATLAB ו-Simulink, ניתן לתכנן, לבדוק ולשפר את המערכות המתקדמות ברכבים אוטונומיים, החל ממודלים חכמים ועד בדיקות וירטואליות מתקדמות.
    22 בדצמבר 2024/על ידי אסף מוזס
    Load more