בקורס ילמדו הנושאים הבאים: קלט ופלט, ביטויים אריתמטיים ולוגיים משפטי תנאי, לולאות, פונקציות, רשימות, מילונים, מיונים וחיפושים ורקורסיות.

היכולת לעבד מידע ולהסיק מסקנות ממנו ביעילות הינה קריטית בהתמודדות עם כמויות המידע הענקיות של מהפכת האינפורמציה (Big Data).

מכונות לומדות לצורך חיזוי ומציאת תבניות כבר הוכיחו את חשיבותם בתחומים כמו זיהוי דיבור, NLP, ראיה ממוחשבת, זהוי הונאות, ועוד.

מכונות לומדות הם גם הטכנולוגיה בעלת הפוטנציאל הגדול ביותר לחזון יצירת רובוטים או סוכנים אשר מתנהלים בעולם האמיתי ובדומה ליצורים מבוססי פחמן,

מתאימים עצמם ולומדים כדי להשיג מטרתם.

בעזרת רשתות נוירונים מלאכותיות שהינן מודלים אדפטיביים המקבלים את השראתם מהמוח וממערכת העצבים המרכזית.

רשתות נוירונים עמוקות הינן היום בחזית הטכנולוגיה של למידת מכונה ומשמשות במערכות מסחריות רבות

כמו זיהוי ספרות בצ'קים או מיקוד על מעטפות דואר, זיהוי רגש בקול או בתמונה, ראיה ממוחשבת ומכוניות אוטונומיות, תירגום אוטומטי ועוד....

בקורס זה נלמד את היסודות האלגוריתמיים והסטטיסטיים של רשתות נוירונים ונלמד סוגי למידה שונים, כגון למידה מונחית, ולמידה שאינה מונחית (unsupervised).

נראה כיצד רשתות נוירונים עמוקות ומייצרים היררכיה של features "טובים", המאפשרים למידה מונחית מדויקת יותר.

נלמד את אלגוריתם חלחול השגיאה אחורה ומגוון ארכיטקטורות המאפשרות להתגבר על בעיות באלגוריתם הבסיסי.

נסקור רשתות קונוולוציה עמוקות המשמשות בראיה ממוחשבת, רשתות Recurrent ומנגנוני Attention, , לעיבוד שפה טבעית.

בקורס הסטודנטים ילמדו את יסודות תכנות המונחה עצמים: מחלקות ואובייקטים, בנאים, ירושה, פולימורפיזם וממשקים.