נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 5

תואר: בוגר

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: מדעי המחשב

סמסטר: סמסטר ב'

שפת ההוראה: אנגלית

קמפוס: קרית א"י ספרא

מורה אחראי על הקורס (רכז): פרופ ג'פרי רוזנשיין

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

שעות קבלה של רכז הקורס: שלישי 10:30am-11:00

מורי הקורס:
פרופ ג'פרי רוזנשיין
מר יוני שר
מר רשף מינץ

תאור כללי של הקורס:
מטרת הקורס היא להקנות לתלמידים ידע בסיסי והיכרות עם הבעיות והטכניקות של הבינה המלאכותית.
רשימת הנושאים: פתרון בעיות, חיפוש,משחקים, ייצוג ידע, מערכות תכנון, למידה.

מטרות הקורס:
חשיפת התלמידים לתחום המחקר של בינה מלאכותית, עם דגש מיוחד על חמישה תחומים בסיסיים בתחום, כלומר: חיפוש; ידע ייצוג; תכנון; למידה; ותורת משחקים המיושמת במערכות multiagent.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
ראה מטרות קורס

דרישות נוכחות (%):
0

שיטת ההוראה בקורס: הרצאה פרונטאלית, בתוספת קבוצות תרגול; התלמידים יעברו שלוש בחינות קטנות במהלך הסמסטר (בחמישה נושאים: חיפוש, ייצוג ידע, תכנון, למידה, ותורת משחקים). תלמידים גבנוסף ידרשו למסור ארבע תרגילי תכנות בPython, חמישה תרגילים רגילים, ולבצע את פרויקט בקנה מידה גדול בסוף הסמסטר.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
1. מבוא לבינה מלאכותית

2. חיפוש: חסר ידע, בעיות סיפוק אילוצים, חיפוש מושכל, יריבות

3. ייצוג ידע: היגיון מסדר הראשון והיגדים, היסק, איחוד, ברזולוציה

4. תכנון: רצועות, SAS, PDDL, מתכנן כSAT, מתכנן כחיפוש, הקלות, הפשטות

5. הסתברות יסוד: אכסיומות של הסתברות, עצמאות, כלל 'Bayes

6. למידה: MDPs, למידת חיזוק, למידה מתצפיות, למידת עצי החלטה

7. תורת משחקים: משחקי סכום שאינו אפס, מכרזים, משא ומתן, הצבעה, מניפולציה, אינדקסים כוח

חומר חובה לקריאה:
The primary textbook for the course is "Artificial Intelligence: A Modern Approach", by Stuart Russell and Peter Norvig, Third Edition, 2010.

חומר לקריאה נוספת:
חומר קריאה אופציונלי נוסף מסופק לכל נושא.

הערכת הקורס - הרכב הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה 0 %
הרצאה0 %
השתתפות 0 %
הגשת עבודה 40 %
הגשת תרגילים 28 %
הגשת דו"חות 0 %
פרויקט מחקר 0 %
בחנים 32 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
הקורס משתייך לתחום "מערכות מחשב"
בתוכנית המוסמך.