Большинство современных цифровых вычислительных систем задействуют искусственный интеллект (техники машинного и глубокого обучения). Системы цифровой обработки сигналов – не исключение. И если по отдельности процессы разработки алгоритмов ЦОС или обучения и применения глубоких нейросетей давно знакомы инженерам, то их объединение в единый рабочий процесс с последующей реализацией «умной» системы обработки на аппаратной платформе – задача относительно новая.

В данном вебинаре мы продемонстрируем, как на базе MATLAB и Simulink построить сквозной рабочий процесс, включающий этапы анализа и предобработки различных сигналов (цифровая фильтрация, частотно-временные преобразования), использования инструментов классификации и разметки достоверных данных, импорта нейросетей из популярных фреймворков или создания собственной архитектуры, обучения сетей, а также реализации разработанных потоковых алгоритмов на различных аппаратных платформах.

Основные темы вебинара:

  • Основы цифровой обработки сигналов в MATLAB
  • Основы машинного и глубокого обучения в MATLAB
  • Интеграция со сторонними фреймворками для ИИ (Keras, Caffe, TensorFlow, PyTorch и др.)
  • Автоматическая генерация кода для процессоров, GPU, FPGA, SoC
26 января
Вторник
Онлайн

11:00

Прошло

Спикеры

Марат Усс Марат Усс

Марат специализируется на системах цифровой обработки сигналов, системах обработки изображений и компьютерного зрения, а также радиолокационных системах. В 2010 году окончил Московский Энергетический Институт по специальности "Радиотехника". Имеет многолетний опыт разработки в средах MATLAB и Simulink.

Поделиться
Поделиться