נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 2

תואר: בוגר

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: רפואה

סמסטר: סמסטר א'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: עין כרם

מורה אחראי על הקורס (רכז): פרופ' תומי קפלן

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: tommy@cs.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: בתיאום

מורי הקורס:
פרופ תומי קפלן,
פרופ ניר פרידמן

תאור כללי של הקורס:
קורס היכרות עם עקרונות הבינה המלאכותית והלמידה החישובית ויישומיהם בתחומי הרפואה

מטרות הקורס:
חשיפת רופאי העתיד לפוטנציאל הגלום בבינה מלאכותית לשיפור הרפואה.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
הקניית היכרות בסיסית עם השיטות המובילות בלמידה חישובית, יכולותיהן, ומגבלותיהן. הקניית ניסיון ראשוני במערכות לומדות.

דרישות נוכחות (%):
80%

שיטת ההוראה בקורס: פרונטלית

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
הקדמה - למידת מכונה, בינה מלאכותית, ורפואה.
סיווג - KNN (קוהורט), מסווג לינארי (שאלונים, פונקציה), עצים, מרחבי היפותיזות.
למידה - אופטימיזציה, סוגי Loss, טעויות אימון ומבחן, הכללה.
מדוע בינה מלאכותית ברפואה?
בחינת ובחירת מודלים, הכללה, ניהול דוגמאות.
מניבוי בדיד לרציף. מודלי רגרסיה.
קלאסטרינג. ניתוח מידע unsupervised. אגלומרטיבי ו-K-means.
ניתוח ותיאור הדאטה, הורדת מימד וויזואליזציה.
AI ברדיולוגיה קלינית - סגמנטציה, גילוי אובייקטים, סיווג
סטטיסטיקות, תלויות (פיצ׳רים, דוגמאות), מידע חסר ושגוי.
עיבוד שפה טבעית - שליפת עובדות, סמנטיקה, תיוג
קבלת החלטות, למידה אקטיבית, חוקים אמפיריים מול מודל, Expected Utility
מודלים טמפורליים, מידע לונגיטודינאלי

חומר חובה לקריאה:
NA

חומר לקריאה נוספת:

מרכיבי הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה % 50
מצגת / הצגת פוסטר / הרצאה / סמינר / פרוסמינר / הצעת מחקר % 14
מטלות הגשה במהלך הסמסטר: תרגילים / עבודות / מבדקים / דוחות / פורום / סימולציה ואחרות % 36

מידע נוסף / הערות:
תרגילים - 36% (3 הטובים מבין 4)
פרויקט - 14%
מבחן - 50%
בחנים - מגן 10% (ממוצע k-1 הטובים)