תהליך פיתוח תוכנה הוא נושא שנדון ללא הרף במסגרות המקצועיות של הנדסת תוכנה, ובכל חברה עובר שינויים רבים מתוך מטרה לשפר את איכות התוכנה ואת איכות המוצר בכל. בתעשיות ההייטק כמו התעשיות הרפואיות או תעשיות הרכב, ישנו פרמטר נוסף, והוא הצורך לצפות (predict) את איכות התוכנה והמוצר במהלך תהליך הפיתוח כחלק מההתחייבות ללקוחות.

במסגרת הסמינר נדון בנושא תהליך פיתוח תוכנה (Software Development Process) , תוך שימוש בקריטריונים להערכת איכות תהליך הפיתוח, ומדדי איכות לשימוש בשלבים השונים של תהליך פיתוח התוכנה.

נושאי הלימוד:

• The Pain of Software Development – Dan Berry

• Waterfall Model - (Royce father & son)

• Incremental Models - Bazili

• The Spiral Model & Risk Management – Barry Boehm

• XP

• Agile

• Tropos

• Open Source

• RUP (Rational Unified Process)

• SW- CMMI (SEI)

• IEEE 1074 – Life Cycle Process

• MIL-STD-498 (DoD)

התעשייה עתירת הידע חושפת את עובדיה ללא מעט אתגרים מוסרים והתלבטויות אתיות :

האם לגיטמי לעבוד בחברה ללא קוד מוסרי

מה לגבי חברות שיוצאות נגד ישראל באופן מבוהק ?

האם מוסרי לעבוד בחברה שעוסקת בהימורים

ומה אריסטו וקאנט יגידו על כול זה ?

הקורס עוסק בהתפתחות האפשרית של הבינה המלאכותית מעבר למודלי שפה גדולים, באמצעות בחינת מודלי עולם המסוגלים לייצג סביבות, להבין קשרים סיבתיים, לחזות מצבים עתידיים ולתכנן פעולות. במסגרת הקורס ישוו הסטודנטים בין היכולות, המגבלות ועקרונות הפעולה של LLMs ושל מודלי עולם, ויבחנו את השילוב ביניהם במערכות בינה מלאכותית מתקדמות.

הקורס עוסק בהשפעתה של הבינה המלאכותית על הכלכלה, ארגונים, שוק העבודה ומודלים עסקיים. הסטודנטים יבחנו כיצד AI משנה תהליכי ייצור, פריון, חדשנות, תחרות וקבלת החלטות, וכיצד ערך כלכלי נוצר באמצעות נתונים, מודלים, תשתיות מחשוב והון אנושי.

הקורס יעסוק בין היתר בכלכלת הנתונים, עלויות הפיתוח וההפעלה של מערכות AI, יתרונות לגודל, השפעות רשת, פלטפורמות דיגיטליות, אוטומציה, שינוי מקצועות, אי־שוויון וריכוזיות בשוק. בנוסף, ייבחנו אסטרטגיות תמחור ומודלים עסקיים של מוצרי AI, לצד השלכות חברתיות, רגולטוריות וסביבתיות.

הקורס עוסק בתכנון, בפיתוח ובהערכה של ממשקים דיגיטליים המתאימים את עצמם למאפייני המשתמש, להתנהגותו, להעדפותיו ולהקשר שבו הוא פועל. הסטודנטים יבחנו כיצד מערכות מבוססות AI ונתונים יכולות לשנות באופן דינמי את התוכן, המבנה, אופן האינטראקציה ורמת הסיוע שהן מציעות.

הקורס ישלב בין עקרונות של אינטראקציית אדם–מחשב, חוויית משתמש, למידת מכונה, מערכות המלצה ועיצוב התנהגותי. יידונו שיטות ליצירת פרופילים של משתמשים, התאמה אישית, למידה ממשוב, ניסויים והערכת השפעתן של ההתאמות על שביעות רצון, ביצועים ומעורבות.

הקורס עוסק ביכולת להבין, לפרש ולהסביר את אופן פעולתן של מערכות בינה מלאכותית. הסטודנטים ילמדו להבחין בין פרשנות של מודל — הבנת המנגנונים הפנימיים שלו — לבין הסברתיות, המתמקדת בהצגת הסבר ברור ושימושי לבני אדם.

הקורס יציג שיטות להסברת תחזיות והחלטות של מודלים, לרבות חשיבות מאפיינים, הסברים מקומיים וגלובליים, דוגמאות נגדיות, המחשות חזותיות וניתוח התנהגותם של מודלים. בנוסף, ייבחנו הסברתיות של מודלי שפה ומודלים גנרטיביים, והקשר בין הסברים לבין אמון, קבלת החלטות, אחריות ורגולציה.

הקורס עוסק באופן שבו בני אדם, קבוצות ומערכות בינה מלאכותית משתפים פעולה כדי לפתור בעיות, ליצור ידע ולקבל החלטות. הסטודנטים יבחנו באילו תנאים קבוצה יכולה להפיק תוצאה טובה יותר מיחיד, וכיצד AI עשויה לתרום לתהליך — או לפגוע בו באמצעות הטיה, תלות יתר, אחידות מחשבתית וריכוז כוח.

הקורס ישלב בין מדעי המחשב, אינטראקציית אדם–מחשב, פסיכולוגיה חברתית, התנהגות ארגונית ותורת קבלת החלטות. בין הנושאים שיילמדו: חוכמת ההמונים, קבלת החלטות קבוצתית, שיתוף ידע, תיאום, פתרון בעיות, מנהיגות אלגוריתמית, צוותים היברידיים ומערכות מרובות־סוכנים.