Gareth Thomas (MathWorks)
AI, or artificial intelligence, is powering a massive shift in the roles that computers play in our personal and professional lives. Most technical organizations expect to gain or strengthen their competitive advantage through the use of AI. But are you in a position to fulfill that expectation, to transform your research, your products, or your business using AI?
Gareth Thomas looks at the techniques that compose AI (deep learning, computer vision, robotics, and more), enabling you to identify opportunities to leverage it in your work. You will also learn how MATLAB® and Simulink® are giving engineers and scientists AI capabilities that were previously available only to highly-specialized software developers and data scientists.
Michal Blaho (Humusoft)
Zaujímavé zmeny v základných moduloch MATLAB a Simulink, ďalších nadstavbách a nové produkty.
Jaroslav Jirkovský (Humusoft)
Počítačové vidění využívá obrazu a videa k detekci, klasifikaci a sledování objektů nebo událostí za účelem pochopení reálné situace. K tomu je možné využít řadu metod, od segmentace obrazu na základě barev, přes detekce a sledování objektů až po metody deep learning.
Michal Blaho (Humusoft)
Využitie 3D prostredia pre lepšie pochopenie situácií pri návrhu a simulácii algoritmov v robotike a systémoch autonómneho riadenia vozidel. Predstavenie nových možností detekcie kolízií.
Jaroslav Jirkovský (Humusoft)
Využití metody deep Learning založené na konvolučních neuronových sítích (CNN) pro klasifikaci obrazu a regresní úlohy. Učení CNN metodou transfer learning a jejich verifikace vizualizační technikou deep dream. Tvorba sítí s rozvětvenou architekturou (DAG). Detekce objektů v obrazových datech (R-CNN), sémantická segmentace obrazu a příprava dat pro tyto úlohy (grafická aplikace Image Labeler). Deep learning pro klasifikaci časových řad (LSTM sítě). Nasazení deep learning modelů na embedded platformy – generování kódu v jazyce CUDA.
Jan Studnička (Humusoft)
Představení nejnovějších nástrojů v oblasti datové analytiky. V této oblasti se za posledních několik let MATLAB výrazně rozrostl. Nástroje MATLABu umožňují efektivně načítat, analyzovat i předzpracovávat data. V MATLABu lze snadno vytvářet klasifikační a regresní modely, optimalizovat hyperparametry modelů nebo vybírat významné prediktory. Zároveň je možné tytéž funkce volat na data, která se nevejdou do paměti, tzv. Big Data.
Jaroslav Jirkovský (Humusoft), Michal Blaho (Humusoft)
Vytvoření aplikace pomocí blokového schématu a generovaného kódu pro cílové platformy, jako jsou embedded procesory, FPGA, Arduino, Raspberry Pi, Parrot Minidrone, LEGO Mindstorms a jiné. Metodou Model-Based Design můžete navrhnout, simulovat a ladit řídicí systém a pak jej snadno nasadit na koncové zařízení. Návrh a ladění těchto systémů však nemusí končit simulací. Ladění v externím režimu, real-time prototypování, HIL simulace a další nástroje umožní překročit hranice simulačního prostředí. Nové real-time ladicí algoritmy je pak možné nasadit přímo na embedded hardware a řídicí systém trvale upravovat i za provozu koncového zařízení. V rámci praktické ukázky si představíme novou stavebnici Arduino Engineering Kit, která Vás formou atraktivních projektů provede návrhem systémů metodou Model-Based Design.
Martin Kožíšek (Humusoft)
Představení simulačních nástrojů COMSOL Multiphysics a COMSOL Server určených pro matematické simulace fyzikálních dějů. Na přednášku navazuje workshop COMSOL Multiphysics v odpolední části programu.
Jana Sárená (Humusoft)
Predstavenie real-time platformy dSPACE. Využitie hardware-in-the-loop testovania v automobilovom priemysle. Testovanie scenárov autonómneho riadenia.
Jan Daněk (Humusoft), Martina Mudrová (Humusoft)
Stručný přehled aktuálních možností licencování programu MATLAB.
Matěj Pácha (NXP Semiconductors)
Návrh vektorového řízení synchronního motoru s permanentními magnety bez snímače otáček/polohy s využitím Model Based Design Toolbox for S32K - pro automotive mikrokontroléry NXP řady S32K14x.
Martin Hlaváč, Tomáš Sabáček (Performance Solutions s.r.o.)
Představení PS, obecné zkušenosti s Matlabem, Matlab a Formule Student - Návrh podvozkových částí (ARB), Yaw moment diagram, tvorba aeromap pro výpočet kinematiky podvozku, výpočet jízdních výšek v závislosti na rychlosti a podélném zrychlení, výpočet aerodynamických sil působících na vůz, práce s daty pneumatik, vyhodnocení dat - 4 post rig - Martin Hlaváč (Performance Solutions s.r.o.).
Pavel Šedivý (Retia, a.s.)