דילוג לתוכן ראשי

קורסים

  • סמינר בלמידה חישובית (10355)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    סמינר זה מיועד לסטודנטים עם ידע בסיסי בלמידה חישובית, המעוניינים להעמיק וליישם טכניקות בלמידה חישובית 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.
  • 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.
  • סמינר בבינה מלאכותית יוצרת (65025)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    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.
  • 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
  • למידה עמוקה למתקדמים (65030)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    הקורס מתמקד בלמידה מבוססת פרויקטים (PBL) ומציע חקר מעמיק של טכניקות מתקדמות ויישומים פרקטיים מעולם האמיתי. הסטודנטים יחשפו למודלים גנרטיביים, Transfer Learning, Self-Supervised Learning ו-Attention Mechanisms, וירכשו כלים להתמודדות עם אופטימיזציה מתקדמת, אבטחה מפני התקפות, זיהוי חריגות ו-Explainability in Deep Learning.
  • סמינר IOT ערים חכמות (65034)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    סמינר זה מציג חשיבה מעמיקה וחדשנית על ערים חכמות, מרכז העיסוק המרתק והמאתגר של המערכות העירוניות בעידן הטכנולוגיה המתקדמת.

    במסגרת הסמינר, יוצגו אתגרים ובעיות בבניית מערכות מבוססות דאטה ביישוים של ערים חכמות. בהרצאות יובנו יסודות תיאורטיים ומעשיים שמטרתם לזהות, להבין ולפתור את האתגרים המוליכים אל עיר העתיד.

    בנוסף, במסגרת הסמינר יתקיימו הרצאות אורח בהן יוצגו מערכות מבוססות דאטה שכבר קיימות היום.

    ביצוע פרויקטים מעשיים מווה את יקר הסמינר, כאשר הסטודנטים יתמקדו בחקר אתגרים ספציפיים בערים חכמות ויפתחו מודלים חישוביים ייחודיים לפתרון בעיה ספציפית.