למידה חישובית זהו תחום העוסק בבניית שיטות לפתרון בעיות אופטימיזציה לפי קריטריונים שונים באמצעות דוגמאות וניסיון העבר.

אנו זקוקים ללמידה חישובית במקרים בהם לא ניתן לכתוב תוכנה הפותרת בעיה מסוימת באופן ישיר.

אחד המצבים בו הלמידה הכרחית הוא כאשר מומחים מתקשים לתרגם דרך בה הם פותרים בעיה מסוימת לצעדים חישוביים פשוטים.

במהלך הקורס ילמדו התלמידים שיטות בסיסיות בלמידה חישובית מונחית ולא מונחית.

בחלק הראשון של הקורס יוצגו שיטות לפתרון לבעיות סיווג ורגרסיה ושיטות קליסטור.

התלמידים יקבלו הנחיות לביצוע מטלה מסכמת בקורס.

בחלק השני של הסמסטר יתקיימו מפגשים פרטניים עם סטודנטים,בהם הסטודנטים יציגו התלמידים את התקדמותם בביצוע המטלה, ובשיעורים האחרונים כל קבוצה תציג מול הכיתה את תוצריה.

בתחילת הסמסטר התלמידים התחלקו לקבוצות. כל קבוצה תבחר נושא לביצוע מטלת הקורס מתוך הרשימה הקיימת.

בעבודה זו יעשה שימוש בשיטות שהוצגו בכיתה או/ו- נלמדו באופן עצמאי מתוך המחקרים הקיימים.

תנאים להצלחה בקורס:

 1. אישור הצעת הסמינר לא יאוחר מהשיעור הרביעי.

 2. ציון על עבודת הסמינר 60 לפחות.

 3. ציון על מצגת הסמינר 60 לפחות.

הקורס ילווה את הסטודנטים בשלבי בחירת נושא לפרויקט הגמר ויסייע בהגדרה מפורטת של מהות הפרויקט, הגדרת הבעיה, סקירת ספרות, המטרות, קביעת מדדים והערכתם, ניתוח מתחרים, תכן ראשוני. בהמשך הסטודנטים יפתחו את קוד האלגוריתם ויבחנו אותו בהתאם למדדים שיציגו.