נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 5

תואר: בוגר

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: מדעי המחשב

סמסטר: סמסטר ב'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: קרית א"י ספרא

מורה אחראי על הקורס (רכז): ד״ר מתן גביש

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: gavish at cs huji ac il

שעות קבלה של רכז הקורס: רביעי 12:00-13:00

מורי הקורס:
ד"ר מתן גביש
מר גדי מינץ
מר גלעד גרין
מר אלעד גרנות
מר אסף יהודאי

תאור כללי של הקורס:
הקורס יעסוק במבוא לתחום של למידה חישובית ויישומיה. הקורס יעסוק בעיקר במודלים של למידה חישובית סטטיסטית, ובפרט במודל הלמידה "קרוב לוודאי, באופן מקורב, נכון". נעסוק בשאלות יסוד כמו: מהי למידה? אילו סוגים של קונספטים למידים? איך ניתן ללמוד מתוך דוגמאות? כמו-כן, נעסוק בלמידה מקוונת, למידה לא מפוקחת, למידת צברורים, מודלים גנרטיביים ושערוך פרמטים.
מעבר ליסודות התאורטיים נקנה כלים שהוכחו כשימושיים לפתרון בעיות אמיתיות. בפרט: עצי החלטה, מפרידים לינארים, רשתות נוירונים עמוקות, שיטות גרעין, לאסו, השכן הקרוב, אלגוריתמי הגבר, אנליזת המרכיבים המרכזיים, למידה עם מומחים, פרספטרון. הקורס יכלול תרגילים תאורטיים ומעשיים.

מטרות הקורס:
הבנה של יסודות תחום הלמידה החישובית והאלגוריתמים המרכזיים

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
להגדיר בצורה פורמלית מהי למידה.
להשתמש באלגוריתמי הלמידה שנלמדו בקורס.
לבחור אלגוריתם מתאים לבעיה נתונה.
להוכיח תוצאות בסיסיות בתאוריה של למידה.

דרישות נוכחות (%):
0

שיטת ההוראה בקורס: הרצאה, תרגול, תרגילי בית

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
ראה באנגלית.

חומר חובה לקריאה:
N.A

חומר לקריאה נוספת:
NA

הערכת הקורס - הרכב הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה 90 %
הרצאה0 %
השתתפות 0 %
הגשת עבודה 0 %
הגשת תרגילים 10 %
הגשת דו"חות 0 %
פרויקט מחקר 0 %
בחנים 0 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
N.A