הודעה מהמערכת

אתר המרצה ד"ר אפרשטיין יהודית

תוכן ראשי

קורסים

  • סמינר בלמידה חישובית (10355)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    סמינר זה מיועד לסטודנטים עם ידע בסיסי בלמידה חישובית, המעוניינים להעמיק וליישם טכניקות בלמידת מכונה כדי להתמודד עם אתגרים מעשיים מהעולם. הקורס מתמקד בגישה מבוססת פרויקטים (PBL), ומוביל את הסטודנטים משלבי הגדרת הבעיה ועד ליישום הפתרון, כולל ניתוח, אימון מודלים והערכתם. בסיום הקורס, הסטודנטים יציגו את הפרויקטים שלהם ויגישו עבודות מחקר, שידגישו את התרומה המעשית והתאורטית של עבודתם.
  • בינה מלאכותית יוצרת (19103)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    קורס זה מהווה מבוא ליסודות וליישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית. בהתבסס על ידע קודם בלמידת מכונה ובמקביל ללימודי למידה עמוקה, הסטודנטים יעמיקו בתיאוריה ובפרקטיקה של מודלים גנרטיביים, ובכלל זה טרנספורמרים, רשתות GAN, מודלים Normalizing Flows ומודלי דיפוזיה. הקורס משלב הרצאות פרונטליות עם הצגות סטודנטים ופרויקט קבוצתי מתמשך לאורך הסמסטר. הסטודנטים יתנסו בסקירה ביקורתית של ספרות מדעית עדכנית, יתכננו פרויקט, יממשו וחריצו מודלים גנרטיביים על מערכי נתונים מתאימים, ויציגו את ממצאיהם הן בעל פה והן בכתב.
  • ראיה ממוחשבת (65011)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במהלך הקורס יוצגו שיטות לעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת תוך מתן דגש על טכניקות המשמשות כיום באקדמיה ובתעשייה.

    הנושאים יכללו עיבוד בסיסי של תמונה, מציאת מאפיינים של אובייקטים בתמונה, שיפור איכות התמונה, עקיבה אחר אובייקט וסיווג של אובייקטים, זיהוי צבע, עומק, תאורה, והצללה, הבנת סצנה בתמונה ועוד.
  • יסודות למידת מכונה (65028)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    בקורס זה ייחשפו הסטודנטים לעקרונות יסוד של למידת מכונה, תוך הכרת מתודולוגיות עבודה עם מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמיים שונים. הסטודנטים ילמדו כיצד לנתח ולהבין מערכי נתונים מורכבים, לבנות מודלים של רגרסיה וסיווג, וליישם שיטות למידה לא מונחית. במהלך הקורס יינתנו שיעורי בית שמטרתם לתרגל את המושגים הנלמדים, ובסוף הקורס תתקיים בחינה