[MATHWORKS] En Juin : la conception des Radars et l’IA pour les images

 

MathWorks, membre du pôle Aerospace Valley, vous invite à ces prochains événements :

  • Le 22 juin 2021 à 11h00 (CEST) : La conception de systèmes radar avec MATLAB

 

 

Dans ce webinaire, nous verrons comment intégrer les phases de spécification, conception, intégration et tests dans un workflow basé sur la modélisation et la simulation.

A travers une série d’exemples applicables à des radars de surface ou aéroportés, nous aborderons les différentes phases de la conception d’un radar et verrons comment créer des simulations en utilisant des modèles probabilistes ou basés sur la physique (échantillons IQ) pour valider les hypothèses.

A cette occasion, vous pourrez découvrir comment :

  • Utiliser l’application « Radar Designer » pour étudier l’impact de différents compromis sur le bilan de liaison.
  • Rassembler les différentes étapes dans un workflow cohérent : spécifications, architecture, conception et vérification
  • Simulation de radars à partir de modèles statistiques et/ou basés sur la physique (échantillons IQ)
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  • Le 29 juin 2021 à 11h00 (CEST) : L’intelligence Artificielle pour les images

Les techniques d’intelligence artificielle telles que le deep learning sont de plus en plus considérées comme des outils puissants pour résoudre de nombreux problèmes complexes dans de diverses applications en imagerie : la reconnaissance d’objets, la segmentation sémantique d’images hyper-spectrales, ou encore la détection et la segmentation des tumeurs dans des images médicales.

Lors de ce séminaire, nous explorerons le workflow complet du développement d'un algorithme de deep learning pour les images. A l’aide d’exemples concrets dans l’imagerie médicale, nous aborderons ces différentes étapes du workflow :

  • Importation et gestion des gros jeux de données sans les charger dans la mémoire
  • Labélisation semi-automatisée des données
  • Conception des réseaux et entraînement par le biais de l’interface Deep Network Designer
  • Interopérabilité avec d’autres frameworks de deep learning (TensorFlow Keras, Caffe, ONNX, …)
  • Accélération de l’entraînement avec le calcul parallèle sur des clusters
  • Déploiement des réseaux

Public concerné

Les Ingénieurs et les chercheurs qui s’intéressent ou qui travaillent dans le deep learning pour les images (avec un focus sur les images médicales)

À propos du/des présentateur(s)

Valerie Leung est ingénieur d’application chez MathWorks depuis 2012. Elle est spécialisée en vision par ordinateur et en apprentissage automatique pour les systèmes autonomes. Elle a obtenu son doctorat en Ingénierie Electrique et Electronique à l’University of Canterbury en Nouvelle-Zélande. Avant MathWorks, elle a travaillé en tant qu’ingénieur de recherche sur le développement des algorithmes pour les systèmes autonomes et sur des applications de vidéosurveillance chez BAE Systems (UK), à Kingston University à Londres, et à l’ONERA.

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