דילוג לתוכן ראשי

קורסים

  • למידה חישובית (10230)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במסגרת הקורס ינתן בסיס מקיף בטכניקות של למידה חישובית. חלקו הראשון של הקורס יתמקד במושגי למידה יסודיים ואלגוריתמי למידה מונחית. החלק השני יתמקד

    בחלוקה לצברים (clustering), והטלה ליריעות ממד נמוך כגון ניתוח גורמים ראשיים (PCA), ונושאים נוספים כמו מודלים של אנסמבל, רגולריזציה, bootstrap ומבוא למודלים של רשתות נוירונים.
  • למידת מכונה (10244)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    למידת מכונה (Machine Learning) לעיתים מכונה גם למידה חישובית היא תת-תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית המשיק לתחומי הסטטיסטיקה והאופטימיזציה.

    התחום עוסק בפיתוח אלגוריתמים המיועדים לאפשר למחשב ללמוד מתוך דוגמאות, ופועל במגוון משימות חישוביות בהן התכנות הקלאסי אינו אפשרי או אינו כדאי.

    למידת מכונה היינו תחום חדש באופן יחסי ולאחרונה אחראי לפריצות דרך משמעותיות בעולמות הבינה המלאכותית, כריית המידע וגילוי אוטומטי של ידע מתוך נתונים.

    בבסיס תחום זה עומדת היכולת לגרום למחשבים לפעול ״עצמאית״ מבלי לתכנת אותם, וזאת ע״י אנליזה וניתוח כמויות גדולות של מידע מהעבר שיאפשר לזהות תבניות ולחזות התנהגותיות בעתיד.

     

     

    התרגולים: מפגשי התרגול ישלימו את החומר התיאורטי בעזרת תרגילים, הדגמות ועבודות תכנות.
  • עיבוד שפה טבעית (10247)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    בתחילה ייסקרו הבעיות המתעוררות כאשר רוצים לעבד שפה טבעית. לאחר מכן, יוצגו מודלים של שפה. בהמשך ייסקרו אלגוריתמים מרכזיים כגון IT-IDF, WORD2VEC, Bag of words, POS ועוד. במקביל, נלמד איך לממש אלגוריתמים לעיבוד שפה באמצעות פייתון וספריות ייעודיות. ייסקרו אפליקציות מרכזיות בעיבוד שפה: summarization, translation ו - keyword, sentiment analysis ועוד. יילמדו העקרונות של LLM, כולל TRANSFORMERS, VAE ושימוש במודלי שפה ובספריות כ GPT, HUGGINGFACE ועוד.
  • סמינר מדעי מחשב (11015)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    הסמינר במדעי המחשב על מאמרים מכוננים בבינה מלאכותית יעסוק במחקרים הבסיסיים שעיצבו את התחום של הבינה המלאכותית. המשתתפים ייחשפו לעבודות פורצות דרך שהציגו מושגים, אלגוריתמים ושיטות מחקר מרכזיות, כגון רשתות נוירונים, למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וreinforcement learning. באמצעות מצגות ודיונים, המשתתפים יעמיקו בהבנת ההקשר ההיסטורי, הרעיונות החדשניים וההשפעה המתמשכת של המאמרים החשובים הללו על ההתפתחויות והיישומים של הבינה המלאכותית המודרנית. מטרת הסמינר היא לעודד חשיבה ביקורתית ולעורר השראה לפרספקטיבות חדשות על הכיוונים העתידיים של מחקר הבינה המלאכותית.
  • פרויקט גמר למדעים1 (11402)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במסגרת הקורס, ייחשף הסטודנט לכל שלבי הפיתוח של אפליקציה או חבילת תוכנה כולל: עיצוב ופיתוח היישום, עיצוב הממשק, יישום אלגוריתם, בחירת ארכיטקטורה ושילוב מסדי נתונים, יישום מתודולגיה, חשיבה ביקורתית, פיתוח ובדיקות מקצה לקצה, תיעוד ומצגת, עבודת צוות וניהול פרויקטים
  • פרויקט גמר למדעים2 (11403)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    זהו קורס המשך אשר במסגרתו ייחשף הסטודנט לכל שלבי הפיתוח של אפליקציה או חבילת תוכנה כולל: עיצוב ופיתוח היישום, עיצוב הממשק, יישום אלגוריתם, בחירת ארכיטקטורה ושילוב מסדי נתונים, יישום מתודולגיה, חשיבה ביקורתית, פיתוח ובדיקות מקצה לקצה, תיעוד ומצגת, עבודת צוות וניהול פרויקטים.
  • מבוא לבינה מלאכותית (19101)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במסגרת הקורס ינתן בסיס מקיף ליסודות של בינה מלאכותית. חלקו הראשון של הקורס יתמקד במושגי בינה מלאכותית של Search & Planning. החלק השני יתמקד בשיטות של Probabilistic reasoning. החומר התאורטי ילווה בדוגמאות