דילוג לתוכן ראשי

קורסים

  • למידה חישובית (10230)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במסגרת הקורס ינתן בסיס מקיף בטכניקות של למידה חישובית. חלקו הראשון של הקורס יתמקד במושגי למידה יסודיים ואלגוריתמי למידה מונחית. החלק השני יתמקד

    בחלוקה לצברים (clustering), והטלה ליריעות ממד נמוך כגון ניתוח גורמים ראשיים (PCA), ונושאים נוספים כמו מודלים של אנסמבל, רגולריזציה, bootstrap ומבוא למודלים של רשתות נוירונים.
  • סמינר בלמידה חישובית (10355)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    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.

     4. נוכחות בשיעורים בהם הסטודנטים מציגים את עבודת הסמינר.
  • למידה חישובית (65005)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    בקורס יוצג מגוון רחב של שיטות לניתוח נתונים וקבלת החלטות מבוססות נתונים

     

     

     

     

     

     

     

    (למידה מונחית ולא מונחית, קבלת החלטות בייסיאנית, קליסטור, HMM, SVM, רשתות עצביות ועוד).
  • 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.
  • מבוא למידה עמוקה (65021)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במהלך הקורס ילמדו התלמידים שיטות המתקדמות בלמידה חישובית למציאת מאפיינים,

     

     

     

     

     

    שיטות להורדת מימד ועוד. חצי הראשון של הקורס יועבר ע"י המרצה. בחצי השני הסטודנטים יציגו מחקרים מקיפים וחדשניים בתחום.