סמינר זה, המבוסס על למידה דרך פרויקטים PBL, מתמקד בעקרונות וביישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית במגוון סוגי נתונים, כולל טקסט, תמונות, וידאו, נתונים מובנים ונתונים מולטימודליים. באמצעות שילוב של תיאוריה והתנסות מעשית, הסטודנטים יפתחו פרויקטים יישומיים שממחישים את הבנתם בטכניקות בינה מלאכותית גנרטיבית ואת התאמתן לתרחישים בעולם האמיתי. הקורס מדגיש את מחזור החיים המלא של הפרויקט, החל מסקירת ספרות ותכנון פרויקט ועד ליישום, הערכה ודיווח של מערכות בינה מלאכותית גנרטיבית. הסטודנטים יציגו את עבודתם ויגישו דוח פרויקט.
הקורס עוסק בנושאים מתקדמים בבינה מלאכותית חלקם בעלי השלכה חברתית ופילוסופית. הקורס פותח במספר נושאים חדשים יחסית וביניהם שיטות תקיפה של רשתות נוירונים ודרכי ההגנה עליהן ורשתות נוירונים גראפיות והשימושים שלהם במדע. משם עובר הדיון לנושאים הקשורים לאתיקה כגון ביאס, הוגנות, פרטיות ושקיפות. יש מספר מדדים והגדרות של הוגנות והקורס מביא אותם. לעניין פרטיות, הקורס יעסוק באלגוריתם של differential privacy. משם עובר הדיון לשקיפות כלומר ל Explainable AI. הקורס יציג מספר אלגוריתם המנסים לעשות הנדסה הפוכה לרשת, בין על ידי הנדסה של רכיבי הרשת עצמה ובין על ידי ניתוח חיצוני של מוצא הרשת. מנגד עומד מודל הרשת הגראפית השקוף, הקורס יציג רשתות גראפיות גדולות המשמשות ברפואה ואלגוריתמים בסיסיים לחישוב הסתברויות שוליות של משתנים אקראיים ברשת. משם עובר הדיון לאלגוריתמים מתחום ה Artificial social Intelligence כמו זיהוי רגשות, זיהוי תנועות גוף ועוד. אחת השאלות המעסיקות חוקרים בבינה מלאכותית היא שאלת הבינה המלאכותית הכללית – AGI, הקורס מציג את הרעיונות המרכזיים של ה AGI ואת המחלוקות הפילוסופיות העולות מהם. הקורס מסיים בהצגה של Value alignment שהוא הניסיון להצרין ערכים אנושיים לתוך אלגוריתמים.