שינוי שפה
שינוי שפה
התחברות \ הרשמה
התחברות \ הרשמה
קטלוג
קטלוג
צור קשר
צור קשר

מבוא לבינה מלאכותית: מתאוריה לפרקטיקה

תחום הבינה המלאכותית התפתח בקצב מסחרר בעשור האחרון, אבל מה צופן לו העתיד? הצטרפו לקורס בו נסקור את התחום מהתיאוריה, דרך האתיקה ועד לפרקטיקה. נלמד שיטות מתקדמות וכלים מעשיים. בנוסף נדון בסוגיות הפילוסופיות והאתיות שבמרכז השיח הציבורי היום.
icon-degrees
icon-price
long course
4 | 12
video play

  • להכיר את המושגים והאתגרים המרכזיים בתחום הבינה מלאכותית.
  • ללמוד מגוון שיטות לפתרון בעיות בבינה מלאכותית, בדגש על אלגוריתמים הניתנים ליישום בפועל.
  • להבין את המודלים התיאורטיים לייצוג ידע ובעיות בעולם הבינה מלאכותית ולדעת ליישמם על בעיות אמיתיות.
  • להתנסות בפועל במימוש של שיטות בינה מלאכותית.
  • להבין את הסוגיות האתיות המרכזיות העלות מהמחקר בבינה מלאכותית והגישות הפילוסופיות הרלוונטיות.

היחידה הראשונה של הקורס היא מבוא לתחום וכוללת סקירה מ”מעוף הציפור” על האתגרים וההצלחות של בינה מלאכותית כיום. כמו כן, נדון בסוגיות האתיות שעולות מהשימוש ההולך ומתרחב בבינה מלאכותית.

ביחידה השנייה נלמד על אלגוריתמים לפתרון בעיות בעזרת חיפוש בגרפים. בחלק זה נסקור שיטות חיפוש עיוור (blind search) וחיפוש המתבסס על אומדנים (heuristic search). כמו כן, נבחן מספר שיטות ליצירת אומדנים אלו באופן אוטומטי או חצי-אוטומטי.

ביחידה השלישית נראה כיצד ניתן לייצג בעיות רבות כבעיות לסיפוק אילוצים (constraints satisfaction problems), ונסקור מספר שיטות מקובלות כדי לפתור בעיות אלו, כולל שיטות המתבססות על אלגוריתמי חיפוש יוריסטי שנלמדו ביחידה השנייה.

ביחידה הרביעית נכנס לתחום התכנון האוטומטי. נלמד כיצד אפשר להגדיר בעיית תכנון בעזרת מודלים סטנדרטיים כגון STRIPS, ואת האתגרים הקיימים בפתרון בעיות תכנון בעזרת שיטות חיפוש שנלמדו עד כה. נלמד מספר שיטות על מנת ולהתמודד עם אתגרים אלו.

ביחידה החמישית והשישית נלמד כיצד אפשר להציג ידע בעזרת לוגיקה ובעזרת מודלים גרפיים כדוגמת רשתות בייסיאניות (Bayesian Networks) ואיך ניתן ללמד מחשב להסיק מסקנות באמצעות מידע זה באופן אוטומטי ויעיל.

ביחידה השביעית נחזור לבעיית התכנון שנסקרה ביחידות הקודמות, אך הפעם נלמד כיצד אפשר לתכנן כאשר קיימת אי-וודאות לגבי תוצאת הפעולות. לצורך כך נגדיר מודלים מרקובים לקבלת החלטות (Markov decision problems) ונראה איך ניתן להשתמש בהם על מנת לתכנן רצף של פעולות במתארים עם אי-וודאות.

ביחידה השמינית והתשיעית נכנס לתחום למידת מכונה (machine learning), בה נראה איך אפשר ליצור תוכנה המסוגלת ללמוד מחיזוקים חיוביים ושליליים כיצד להתנהג בעולם (reinforcement learning) ואיך אפשר ליצור תוכנה המסוגלת ללמוד מושגים מופשטים מורכבים בעזרת למידה מדוגמאות (supervised learning).

  • :
  • :
  • :
    עצמי
  • :
    4 | 12
  • :
    עברית
  • :
    עברית
    אנגלית
    ערבית
  • :
    אין תעודה
  • :
    ללא קרדיט אקדמי
  • :
  • :
    יכולות תכנות בסיסיות (מקביל לקורסי מבוא לתכנות), היכרות עם מבני נתונים (מקביל לקורסי מבני נתונים) ורקע מתמטי ברמת 5 יח"ל.
לינקדאין
פייסבוק

פרופ’ אריאל פלנר

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

פרופ’ אריאל פלנר בעל דוקטורט במדעי המחשב מאונ’ בר-אילן ושהה בפוסט דוקטורט בטכניון ובאוניבסיטת USC בקליפורניה. הוא AAAI Senior Member, EuroAI Fellow וכן מכהן כ associate editor בכתבי העת: Journal if Artificial Intelligence Research  וכן Journal of Autonomous agents and Multi Agent Systems. פרופ’ פלנר פרסם למעלה ממאה מאמרים מדעיים בתחום של בינה מלאכותית ושימש כיו”ר האיגוד הישראלי לבינה מלאכותית בשנים 2013-2017. הוא לימד את הקורס “מבוא לבינה מלאכותית” במחלקה להנדסת מערכות תוכנה ומידע ובמקומות אחרים  למעלה מ12 שנה.

פרופ’ גיא שני

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

פרופ’ גיא שני בעל דוקטורט במדעי המחשב מאוניברסיטת בן גוריון. פרופ’ שני עבד במעבדות מייקרוסופט ברדמונד על מחקר במערכות המלצה. לאחר מכן הצטרף לסגל המחלקה להנדסת מערכות תוכנה ומידע. כיום עוסק פרופ’ שני במחקר תאורטי בתכנון עבור מספר סוכנים העוסקים בשיתוף פעולה, ובמחקר יישומי בתחומי החקלאות המדייקת, בעיקר בשימושים של עיבוד תמונה.

פרופ’ מאיר קלך

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

פרופ’ מאיר קלך בעל דוקטורט במדעי המחשב מאונ’ בר אילן. בשנים 2007-08 היה post doctoral fellow באונ’   Harvard. הוא מומחה בין-לאומי בדיאגנוזה של תקלות מבוססת מודל ופרסם עשרות מאמרים בתחום. המעבדה שהקים מקדמת שיתופי פעולה מחקריים עם התעשייה, כגון IBM, GM וחברת מקורות, וכן עם משרדים ממשלתיים.

פרופ’ קובי גל

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

פרופ’ קובי גל בעל דוקטורט במדעי המחשב מאוניברסיטת Harvard ופוסט דוקטורט ב MIT. מלמד קורס על מודלים סטטיסטיים בבינה מלאכותית באוניברסיטאות בן גוריון  ו Harvard. הוא חתן פרס קריל של קרן וולף לשנת 2013 למדענים ישראלים צעירים.

פרופ’ רוני שטרן

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

בעל תואר שלישי בהנדסת מערכות תוכנה ומידע מאונ’ בן גוריון. בשנים 2012-13 היה post doctoral fellow באונ’ Harvard. בשנים 2019-2020 עבד כ Principal Scientist ב Palo Alto Research Center, וכיהן בעבר כנשיא האגודה הבינלאומית ל Combinatorial Search.

ד”ר נדב רפופורט

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

חבר סגל במחלקה להנדסת מערכות תכנה ומידע בפקולטה להנדסה באוניברסיטת בן-גוריון בנגב. נדב הינו  ראש המעבדה למידעי עתק רפואיים וביומולקולרים. במעבדה זו חוקרים וממשים אלגורתמים מבוססי למידת מכונה ובינה מלאכותית בכדי לרתום את כמויות המידע העצומות הקיימות היום בכדי לקדם אותנו לקראת רפואה מותאמת אישית. סוגי המידע מגוונים וכוללים גליונות רפואיים אלקטרונים, מבתי חולים ומקופות חולים, מידע גנטי וכן נתונים ביומולקולרים אחרים.
נדב השלים את לימודי הדוקטורט במדעי המחשב באוניברסיטה העברית בשנת 2015. לאחר מכן, השתלם כעמית מחקר בבית החולים האוניברסיטאי ב University of California, San Francsico.
המחקרים במעבדה מתבצעים תוך שיתופי פעולה עם רופאים וחוקרים בבתי חולים ובאוניברסיטאות בארץ ובעולם.

פרופ’ רונן ברפמן

מרצה
Ben Gurion University in the Negev

פרופסור רונן ברפמן  חוקר אלגוריתמים ומודלים לקבלת החלטות ותכנון משימות אוטומטים. הוא סיים דוקטורט באוניברסיטת סטנפורד ב1996 במדעי המחשב, וחבר סגל באוניברסיטת בן-גוריון בנגב משנת 1997. כמו כן, עבד שנתיים במרכז המחקר של נאס”א על תכנון אוטומטי עבור גישושיות מאדים וייעץ לתעשייה האווירית בנושאים שונים, כולל תזמון גיחות צילום לוויינים. הוא  גם עמית של האיגוד הבינלאומי ושל האיגוד האירופי לבינה מלאכותית.

ד”ר דור עצמון

Ben Gurion University in the Negev

דור עצמון הוא פוסט-דוקטורנט במחלקה למדעי המחשב ב-Royal Holloway, University of London. הוא סיים לימודיו לתארים ראשון (BSc), שני (MSc) ודוקטורט (Ph.D.) במחלקה להנדסת מערכות תוכנה ומידע באוניברסיטת בן גוריון. תחומי העיניין המחקריים שלו כוללים חיפוש יוריסטי, בעיות אופטימיזציה, תכנון ומשחקים.

ארגמן מורדוך

חוקרת בדוקטורט
Ben Gurion University in the Negev

גב’ ארגמן מורדוך היא דוקטורנטית במחלקה להנדסת  מערכות תוכנה ומידע באוניברסיטת בן גוריון. היא סיימה את לימדיה לתואר ראשון במדעי המחשב בטכניון ותואר שני בהנדסת מע’ מידע באונ’ בן גוריון ובעלת ניסיון בהובלת צוותי מחקר ופיתוח בתעשיה.

תחומי העניין המחקריים שלה כוללים למידה לטובת תכנון ומתעניינת בעולמות התוכן של למידה מבוססת חיזוקים.