יישומי AI עם MATLAB & Simulink

הרחבת תהליכי פיתוח שיהיו מבוססי Deep learning אפשרית ב-MATLAB עם תוספת של כמה שורות, ניתן לשלב Deep learning ביישומים הנדסיים רבים, כגון מערכות אוטונומיות ורכבים אוטונומיים בפרט, רדאר ועיבוד אותות, אחזקה מונעת, קבלת Perception באמצעות Lidar ועוד.

בין אם אתם בשלב תכנון האלגוריתמים, מעבדים את הנתונים בעיבוד מקדים, זקוקים לתייג את הנתונים שבידכם או כבר בשלב ההטמעה של הקוד לחומרה או לענן – בעת פיתוח מערכות הנדסיות מתחומים שונים, ניתן לשבץ רכיב AI בכל שלב לאורך תהליך הפיתוח.

Lidar Processing with MATLAB

Labeling Lidar Point Clouds for Object Detection

באמצעות למידה עמוקה LIDAR גילוי אובייקטים במידע

Deep Learning for Lidar

ניתן לעבד באופן אוטומטי את ענני הנקודות באמצעות Deep Learning עבור מגוון רחב של יישומי הדמיה תלת מימדיים. אפשר למשל ליישם את גישות Deep Learning השונות עבור משימות קלאסיפיקציה, זיהוי אובייקטים וביצוע סגמנטציה סמנטית.

Labeling Signals for AI Tasks with Signal Labeler App

R2021b What's New: Pt.3 Signal Labeler App | Timescope Object

Deep Learning for
Radar

ניתן ליישם אלגוריתמים של Deep learning בכל שלבי הפיתוח עבור מערכות רדאר. למשל תיוג אותות מכ"ם באמצעות אפליקציית Signal Labeler , אפשר להגדיל את מערכי הנתונים שברשותנו על ידי הדמיית צורות גלים והדים של מכ"ם עבור אובייקטים בעלי אפיונים גיאומטריים שונים.

ביצוע הדמיות של אובייקטים כגון מסוקים, הולכי רגל ורוכבי אופניים, וכן ביצוע אימון רשתות למידת מכונה ולמידה עמוקה לסיווג יעדים ואותות.

Predictive Maintenance with MATLAB

להורדת EBOOK בנושא:
Predictive Maintenance with MATLAB
מלאו את פרטיכם וקבלו קישור במייל.

Predictive Maintenance, Part 1: Introduction

Deep Learning for
Predictive Maintenance

תחזוקה מונעת משתמשת באלגוריתמים אנליטיים ובנתוני חיישנים כדי לאבחן את הימצאותם של כשלים קיימים במערכת וכן להעריך את הזמן שנותר עד לכשל המערכת.

באלגוריתמים אלו, ניתן גם לזהות את מקור הכשל במערכות מורכבות ואף לזהות אילו חלקים צריכים תיקון או חילוף. בדרך זו, ניתן למזער את זמן ההשבתה של המערכות ולמקסם את חיי המערכת.

Data Labeling with Ground Truth Labeler App

Deep Learning for Automated Driving (Part 1)

Deep Learning for Automated Driving (Part 2)

Deep Learning and the technology behind Self-Driving Cars by Lucas García

Deep Learning for
Autonomous Systems

מערכות אוטונומיות הינן מערכות אשר מתפקדות בצורה עצמאית לחלוטין או בצורה מפוקחת (Supervised) ופועלות בסביבה לא ידועה.

בכדי לעמוד במשימתן, מערכות אוטונומיות יכולות לרכוש מידע מהסביבה בה הן נמצאות, לנוע בצורה עצמאית בסביבתן (וירטואלית או מציאותית), להימנע ממצבים מסוכנים, ולפעול למשך תקופה ארוכה ללא התערבות אדם.

ניתן לקבל טעימה בלינקים השונים כיצד ניתן ליישם אלגוריתמים של AI עבור יישומים שונים בתחום הAutonomous Systems- ו-Automated Driving בפרט.

צפו במבחר סיפורי לקוח מתחומים אפליקטיביים שונים
אשר עשו שימוש ב-AI עם כלי MATLAB & Simulink >>