MATLAB 和 Simulink 研讨会

2019 MATLAB 和 Simulink技术研讨会 – 智能自主系统开发
(广州)

地点
场地
日期
时间
广州 具体地点待定 2019年4月11日 8:30  – 17:00

活动概述

本次免费技术研讨会将通过上机实践、方案演示、案例分享等方式,紧密结合行业实际应用,分享关于深度学习/增强学习、自主机器人、计算机视觉与自动驾驶等新技术;并为您介绍基于模型设计的方法,帮助您快速地掌握和应用人工智能技术。参加此次活动,您将了解MathWorks产品的最新技术进展和R2019a最新特性,有机会与相关领域应用专家面对面沟通如何高效利用MATLAB 和Simulink进行专业领域研究和产品设计。

技术亮点

  • MATLAB深度学习/增强学习
  • 故障诊断与预测性维护
  • 自主机器人系统的设计、仿真与优化
  • 自动驾驶系统开发
  • 代码自动生成
  • 测试与验证

参会对象

  • 预测性维护、自主系统、自动驾驶、人工智能
  • 仿真优化、算法开发、数据处理、云计算
  • 控制系统设计、嵌入式软件开发、代码生成、测试验证

注意事项: 上午为深度学习上机操作(有MATLAB基础即可),仅限30个机位接入, 机位确认将按照License用户、注册时间和行业应用匹配度顺序予以确认。 本次活动涉及专业领域研究方向和产品开发,将暂时不对在校学生开放,同学们可参加相关主题的网上研讨会。 

请扫描二维码,立即报名! 

演讲者背景

周拥华,MathWorks中国技术经理,熟悉产品研发与工程实践,在电力(许继)、通信(华为)和轨道交通(GE)等领域有二十多年的系统仿真、架构设计、软件开发及研发管理经验。

刘海伟,MathWorks中国应用工程师,毕业于北京航空航天大学和法国马赛中央理工学院,获得信息与通信工程硕士和法国工程师学位,在MATLAB数据分析、机器学习领域有多年工作经验;曾就职于斯伦贝谢(北京)BGC和金风科技,做数据方向的工作。

周玲,MathWorks中国应用工程师,导航制导与控制硕士。毕业于上海航天技术研究院,曾就职于上海航天控制工程研究所、通用电气(GE)能源集团,从事基于模型设计的产品开发,有多年的Simulink®使用经验。

王鸿钧,MathWorks中国应用工程师,毕业于清华大学精密仪器系,专业方向为自动控制;曾任职中国航发商用航空发动机公司和一家智能无人机初创公司。

 

时间 标题

AM

上机实践 – MATLAB深度学习

8:30-9:00

网络测试和云端接入。

参会者需自带笔记本电脑,使用Windows或MacOS,建议安装Chrome浏览器。本次上机实践通过浏览器使用部署在云端的虚拟应用,对笔记本的CPU和GPU及内存均无特别要求。

9:00-12:00  

全面掌握MATLAB深度学习应用开发;并通过与云端GPU配合,体验MATLAB在开发深度学习应用上的方便快捷。MATLAB友好的深度学习API,只需少量代码即可实现深度学习网络的设计、训练,并通过GPU Coder快速部署推断代码到嵌入式设备之中。
  • 通过五行代码实现图像识别
  • 使用一个预训练的网络实现对不同物体的分类
  • 创建CNN网络并从头训练,实现对MINIST图库的识别
  • 迁移学习
  • 增强学习
  • 使用GPU coder生成GPU代码 

12:00-13:30 

午休

PM

MATLAB技术研讨会

13:30-13:50 

开场致辞:人工智能的挑战与方法

人工智能时代,企业面临怎样的挑战,又如何才能利用人工智能,拥抱机遇?MathWorks为您准备了快捷的学习途径、高效率的工具平台,帮助作为专业软硬件工程师或专业领域专家的您掌握使用MATLAB与Simulink, 使您拥有将自己的产品赋予人工智能的能力。

13:50-14:35 

故障诊断与预测性维护——工业数字化典型应用

随着“工业互联网”和“中国制造2025”工业发展战略提出,中国在工业领域开启了智能制造和工业数字化的转型和升级。预测性维护作为智能制造和工业数字化的典型应用受到了广泛关注,MATLAB利用其在工业控制和制造领用的优势,并结合MATLAB机器学习算法,以及MATLAB的大数据处理和并行与分布式计算能力,为广大用户提供了数据驱动的故障诊断和预测性维护功能。

本次演讲着重介绍了如何利用MATLAB开发基于数据驱动的故障诊断和预测性维护算法或应用,并介绍如何实现这些算法与企业系统的集成。

14:35-15:00

茶歇

15:00-15:45

 

使用MATLAB 和Simulink开发自主机器人

从工业仓库到消费品,许多行业都在开发自主机器人。本演讲将展示MATLAB和Simulink中针对机器人技术的不同功能领域的新功能,包括感知、规划和决策以及控制设计。主题将涉及:

  • 开发机器人的运动学和动力学模型
  • 使用深度学习进行感知算法设计
  • 带有避障功能的路径规划
  • 使用Stateflow进行监控逻辑控制
  • 通过基于模型的设计开发和测试机器人系统

15:45-16:30

MATLAB和Simulink用于开发ADAS和自动驾驶的新特性

MATLAB在2019a版本中添加了大量支持ADAS和自动驾驶开发的新特性,本演讲将从感知、规划、控制三个方面展开介绍:

  • 开发激光雷达算法、传感器融合算法并生成C/C++代码
  • 使用实车采集的数据合成虚拟场景
  • 读取HERE高清地图数据
  • 开发路径规划算法并生成C/C++代码
  • 设计增强学习控制算法
  • 与Unreal引擎联合仿真以及自动回归测试
16:30 - 17:00 Q&A