אתר זה משתמש בקבצי Cookies לשיפור חווית הגלישה. המשך השימוש באתר או סגירת ההודעה מהווים הסכמה לתנאי השימוש.
X
תוכנית משותפת לבית הספר אפי ארזי למדעי המחשב ובית הספר ברוך איבצ'ר לפסיכולוגיה. הסטודנטים בתוכנית זו עוסקים בהבנת כישורים מנטאליים כרכישת שפה, זיכרון, קשב ומודעות, תפיסה והתשתית המוחית של יכולות אלו. התוכנית מיועדת לסטודנטים המתעניינים במדעי הקוגניציה בהיבטים חישוביים והתנהגותיים תוך שילוב של חקר המוח, חישוב עצבי, וממשקי מוח מכונה. תיאור התכנים הנלמדים בחטיבה זו: תפיסה, קשב, זיכרון ולמידה, שפה ומבנה הידע, פתרון בעיות וחשיבה יצירתית.
מערכות של משוואות לינאריות, תהליך האלימינציה של גאוס; מטריצות, פעולות בין מטריצות, מטריצות הפיכות, חישוב מטריצה הופכית בשיטת גאוס-ז`ורדן; דטרמיננטות, כלל קרמר; וקטורים במישור ובמרחב, ישרים ומישורים; מרחבים לינאריים מעל הממשיים, תת-מרחבים, תלות לינארית, בסיס ומימד, מרחב השורות, מרחב העמודות ומרחב האפס של מטריצה, דרגה של מטריצה.
קורס מבוא במתמטיקה בדידה. נושאים שילמדו כוללים מושגים בסיסיים במתמטיקה (הגדרות, הוכחות, קבוצות, יחסים, פונקציות, יחסי סדר, אינדוקציה מתמטית), מניה (תמורות, צרופים, עקרון ההכלה וההדחה), שיעורי גדילה אסימפטוטיים (נוטצית big-O, little-o), תורת המספרים ונושאים בסיסיים בתורת המספרים ותורת הגרפים. בעקבות הקורס, סטודנטים יהיו אמורים להיות מסוגלים להסביר ולהשתמש בשיטות השונות שנלמדו בקורס בהקשר של מדעי המחשב: בעיצוב וניתוח אלגוריתמים, מבני נתונים, סיבוכיות וחישוביות, ומערכות הפעלה. הכישורים המשמעותיים ביותר שהסטודנטים יצופו לרכוש הם כתיבת הוכחות מתמטיות ברורות ומשכנעות וזיהוי טיעונים שקריים.
קורס מבוא להכרת מושגי יסוד ורעיונות מרכזיים במדעי המחשב ותורת התכנות. בנוסף להקניית כישורי תכנות בשפת תכנות מודרנית (Java), הקורס מציג מבחר נושאים מהתיאוריה והפרקטיקה של מדעי המחשב כגון אלגוריתמיקה, מבני נתונים, ומבנה מחשבים. כמו כן, הקורס מלמד עקרונות הנדסת תוכנה עם דגש על עיצוב ותכנות מונחה עצמים.
התכנית באנגלית מעניקה לסטודנט את הכלים הדרושים לתקשורת בשפה האנגלית בעולם העסקים הגלובלי. קורס מתקדמים ב' מתמקד באסטרטגיות קריאה, במטרה לסייע לתלמידים להיות קוראים יותר יעילים ואפקטיביים. הקורס גם מפתח מיומנויות דיבור וכתיבה, כך שהסטודנטים יכולים להביע את דעותיהם ולסכם מאמרים אקדמיים. בנוסף הסטודנט ישפר את אוצר המילים בנושאים הקשורים למדעי המחשב.
תורת הקבוצות: תורת הקבוצות הנאיבית והאקסיומתית, עוצמות והשוואת קבוצות, קבוצות סופיות ואינסופיות, קבוצות בנות מנייה, עוצמת הרצף, דרגות של אינסוף. לוגיקה: נלמד בקורס על שתי לוגיקות - לוגיקה פסוקית ולוגיקה מסדר ראשון. נבין את המרכיבים הכללים של לוגיקה - תחביר, סמנטיקה, ומערכת הוכחה - ונפרט על כל אחד מהם בשתי הלוגיקות הללו. בין היתר, נלמד על: לוגיקה פסוקית - קשרים לוגיים, טבלאות אמת, נביעה ושקילות לוגית, טאוטולוגיות וסתירות, צורות נורמליות. לוגיקה מסדר ראשון - כמתים, יחסים, פונקציות, מבנים ומודלים, נביעה ושקילות לוגית, צורות נורמליות. במסגרת לוגיקה מסדר ראשון, נראה דוגמאות של מבנים אלגבריים, ובפרט נלמד גם מושגי יסוד בתורת החבורות.
נהוג לאמר "מבנה נתונים טוב וקוד גרוע עדיפים בהרבה על ההיפך". אכן, כדי לפתור בעיות מאתגרות בצורה יעילה ואלגנטית, יש צורך בלארגן את הנתונים בצורה נכונה. ארגון הנתונים נקרא מבנה נתונים. מבנה נתונים הוא תחום לימוד בסיסי במדעי המחשב ופיתוח תוכנה. בקורס נציג וננתח מבני נתונים קלאסיים ואלגוריתמים המתבססים עליהם. אנו נלמד אלגוריתמי מיון, חיפוש, ועיבוד של נתונים. נלמד מבנה נתונים כגון רשימות, מחסניות, תורים, עצים וטבלאות ערבול. בנוסף נלמד את הקשר בין מבנה הנתונים והיעילות של האלגוריתמים שמשתמשים בהם. החומר שיכוסה בקורס: Time complexity, linked list, Stacks and queue, Binary Heap, Heap Sort, linear sorting, Merge Sort, Quick-sort, Binary search tree, Black & Red trees, Ordered Statistics, B-trees, KD-tree, Hashing, Disjoint Union/Find, ספר הקורס: Introduction to Algorithms by Cormen, Leiserson, Rivest and Stein. קיים תרגום לעיברית של הספר בהוצאת האוניברסיטה הפתוחה.
הקורס מקנה היכרות עם תכנות פרוצדורלי ועם עבודה בסביבת UNIX/Linux. בקורס נלמדים נושאים בסיסיים בשפת C כגון מבנה הזיכרון, ניהול זיכרון, מצביעים, ועיצוב תוכניות בשפה פרוצדורלית. במקביל נלמדים נושאים יסודיים בעבודה עם מערכת ההפעלה Linux כגון ניהול הרשאות, עבודה עם טקסט וקבצים, ותכנות בשפות מעטפת (shell). בקורס ישולבו תרגילי תכנות בשפת C בסביבת Linux.
הקורס הינו הראשון מסדרה של קורסים בחקר המוח ופסיכולוגיה קוגניטיבית שמטרתם הכרת התהליכים השונים העומדים בבסיס יכולותיו המופלאות של האדם להרגיש, לחוש, לנוע, לחשוב ולתכנן ולהיות מודע לעצמו ולסביבתו - מהרמה המולקולרית ועד המערכתית. בקורס ראשון זה נלמד על מערכת העצבים ועל יחידת החישוב הבסיסית במוח (הנוירון), על האופן שבו הנוירונים מעבירים מידע (העברה חשמלית), על נשאי המידע הכימיים במוח ועל השפעות של חומרים כימיים חיצוניים (כגון תרופות וסמים), על תפקידם של הורמונים ועל האופן שבו המוח מווסת התנהגות המינית. לבסוף נלמד מהם כלי המדידה העומדים לרשותנו על מנת לחקור את המוח. מטרה נוספת של הקורס היא לטפח מיומנות של למידה, התבוננות, חקירה, הרהור, אינטגרציה ולמידה מתוך חוויה החשובים לאנשי המקצוע במאה ה 21. הקורס הינו קורס ייחודי בפורמט היברידי (כיתה הפוכה), המאפשר למידה עיונית של החומר בבית ודיון, חשיבה והדגמות בכיתה.
אחרי שבסמסטר א׳ הכרנו את יחידות עיבוד המידע הבסיסיות במוח - נוירונים וסינפסות - וכן את עקרונות התפקוד הבסיסיים של מערכת העצבים כמו הולכה חשמלית ותקשורת כימית, בסמסטר ב' נלמד על האזורים השונים במוח ועל תפקודם וכן כיצד המוח מתפתח. נבין את חשיבותו של החומר הגנטי (הדנ"א) ונבין את הקשר בין גנטיקה להתנהגות, נלמד כיצד המוח מקבל ומעבד קלט על העולם החיצוני ועל מצב הגוף (מערכות החישה) וכיצד הוא פועל ומגיב (מערכת התנועה). לבסוף, נלמד על המקצבים הביולוגיים השולטים בתהליכים כגון ערות ושינה, ונשאל למה אנו זקוקים לשינה ומה תפקידם של חלומות.
חישה ותפיסה - הבסיס לכל מחשבה, ההתנהגות ורגש הוא האינטראקציה שלנו עם העולם דרך החושים שלנו. נתחיל את המסע הקוגניטיבי שלנו על ידי בחינת היכולות והמגבלות של החושים הכימיים שלנו - טעם וריח. משם נעבור לעולם הראייה האנושית, החיוניות ביותר מבין החושים. נגלה את בסיסי המוח של יכולות התפיסה הראייתית, ונברר מה קורה כאשר נזק עצבי, מחלה או התפתחות לא-תקינה פוגעים בתפקודים הללו. באמצעות אשליות, הדגמות וניסויים פשוטים, נתעמק בעולם הראייה: מבנה העין; השלבים המוקדמים של תפיסה חזותית; צורה, צבע ותנועה; ראיית חפצים, פרצופים ומקומות; הנתיב המוביל מראייה לפעולה; דמיון חזותי; והדינמיקה של למידה תפיסתית. לאחר מכן נפנה אל עולם הקול והשמיעה, ונחקור איך אנו תופסים סביבות, דיבור ומוזיקה. נסיים בהכרת תחום הפסיכופיזיקה והעקרונות המשותפים לכל מנגנוני החישה ותפיסה
הקורס חושף את המבנה הפנימי של מחשבים ספרתיים. מטרת הקורס הנה להסביר את עקרון הפעולה של החומרה ואת הקשר שבין החומרה והתוכנה כדי לתת מבט ברור כיצד תכנית הכתובה בשפה עילית מבוצעת הלכה למעשה במחשב. הקורס מתחיל באלגברה בוליאנית ומימוש משוואות בוליאניות בעזרת שערים לוגיים וממשיך בבניית אבני הבניין הבסיסיות של מחשב ספרתי כמו מרבבים, מפענחים, יחידה אריתמטית-לוגית, אוגרים, מונים ומכונות מצבים. בשלב זה, אפשר לתכנן מחשב פשוט. לפיכך יוגדר מחשב MIPS, מסוג RISC, באמצעות הצגת מערך ההוראות של המחשב הנ"ל. שלבי הפיכת תוכנית הכתובה בשפה עילית לשפת מכונה של ה-MIPS והמנגנונים הדרושים לתמיכה בשגרות נדונים בפירוט. אחר כך מוצגת גרסה בסיסית של יחידת עבוד מרכזית של מחשב ה-MIPS המבצעת הוראת מכונה בכל מחזור שעון. תכנון מסלולי זרימת המידע והבקרה של אותה גרסה בסיסית נעשה בפירוט. בשלב הבא, נתכנן גרסה המבצעת הוראת מכונה במספר מחזורי שעון, כולל מנגנון הטיפול בפסיקות. לבסוף מוצג מימוש של מחשב צנרת (Pipeline).
תורת ההסתברות היא כלי עם חשיבות בסיסית בכמעט כל תחומי המדע, כולל מדעי המחשב. קורס זה הוא מבוא לתיאוריה המתמטית של תורת ההסתברות. נושאי הקורס הם: מושגי יסוד בהסתברות: מרחבי הסתברות (מרחב המדגם, שדה המאורעות ופונקציית ההסתברות), עקרונות הסתברותיים, מרחבי הסתברות סימטריים ושימושים בקומבינטוריקה, הסתברות מותנית, כלל המכפלה, הסתברות שלמה, חוק בייז, אי תלות בין מאורעות. משתנים מקריים: התפלגויות כלליות בדידות ומיוחדות בדידות (אחידה, גיאומטרית, בינומית, היפרגיאומטרית, פןאסונית ובינומית שלילית), התפלגויות כלליות רציפות ומיוחדות רציפות (אחידה, מעריכית, ארלנג, ונורמלית), התפלגות משותפת בדידה, אי תלות בין משתנים מקריים, התפלגויות מותנות בדידות, תוחלת ושונות, מתאם (שונות משותפת ומקדם מתאם), אי שוויוני מרקוב וצ'בישב, חוקי גבול (משפטי הגבול המרכזי, התכנסות בהסתברות, החוק החלש של המספרים הגדולים).
קורס מקנה "הצצה" ראשונית לתיאוריה של מדעי המחשב. נכיר מודלים חישוביים בסיסיים: האוטומט הסופי, אוטומט מחסנית ומכונת טיורינג. נחקור את המודלים השונים ואת החישובים שכל מכונה יכולה לבצע. כמו-כן, נכיר את מושג השפה ונאפיין שפות שונות: שפות רגולריות, שפות חסרות הקשר, וייצוגים שלהן ונחקור לכל שפה איזו מכונה יכולה לזהות אותן ואיזו לא. המודלים והעקרונות שיילמדו משמשים ליישומים שונים במדעי המחשב כמו תורת הקומפיציה וסימולציה של תהליכים, כמו גם לניתוח היכולת של כל אוטומט לפתור בעיות שונות. קורס זה הוא הראשון בסדרה של 2 קורסים בתיאוריה של מדעי המחשב שעוסקים ביכולות ובמגבלות של מחשבים וחישובים (הקורס השני הוא "חישוביות וסיבוכיות).
מערכת ההפעלה ממונה על חלוקת משאבי המחשב (זמן וזיכרון) בין תהליכים שונים. ניהול, סינכרון ותאום המערכת כך שהמחשב ינוצל באופן אופטמילי. הקורס מתמקד בארגון הלוגי של מערכות מחשב עם דגש על מערכות מרובות תכניות ומרובות משתמשים. נושאים עיקריים שילמדו הם: ריבוי תהליכים וסינכרון, ניהול זיכרון, מערכות קבצים, התקני קלט-פלט.
על סמך הידע שצברנו בשנה שעברה לגבי מבנה ותפקוד המוח ברמה הבסיסית והאינטראקציה שלו עם העולם החיצוני, השנה נעסוק בהתנהגויות ותפקודי מוח מורכבים, שחלקם ייחודיים רק לבני אדם כגון קוגניציה, קשב, מודעות לעצמי ולאחרים, רגשות ואינטראקציות חברתיות. כמו כן נבחן כיצד התהליכים הללו משתבשים במצבים פתולוגיים כמו הפרעות חרדה, אוטיזם, סכיזופרניה ודיכאון.
את המסע המופלא השני אל נבכי הקוגניציה האנושית נפתח בחקר נפלאות הקשב האנושי ועל ארבעת הבנים: המתמשך, המוכוון, הסלקטיבי וזה שאינו יודע לשאול. נלמד מה עושה הקשב, איך הוא עובד מה קורה במסיבת קוקטייל קוגניטיבית ונבין למה מסוכן לדבר בסלולארי תוך כדי נהיגה! נעצור את המסע בשביל לבחון מחקר עדכני במעבדה ונשאל אם בעיות הקשב המדווחות בזקנה משקפות אולי רק שינויים סנסוריים? נמשיך בחקר דיבור ושפה. נבחן מהי שפה, כיצד ניתן לשמוע שפה ברעש, מה הקשר בין שפה לקריאה ובין שפה לרגש. איך נולדת שפה, ונלמד על נס שהתרחש לילדים חרשים בניקרגואה. נחשוב יחד כמה כוח יש לשפה.
תהליכים קוגניטיביים ג' יעסוק בעולמות של הזיכרון, פתרון בעיות, וחשיבה הגיונית. נלמד על מערכות זיכרון המרובות של המוח, על עדות ראיה והדחקת זיכרונות, ועל זיכרון אוטוביוגרפי. נסקור את ההבדלים בין זיכרון ארוך וקצר טווח, כיצד אנו יוצרים זכרונות חדשים (קידוד), מה קורה לזיכרונות עד שאנחנו משחזרים אותם (מיסוד ואחסון), את האופן שבו אנחנו זוכרים (שליפה), ומדוע אנו שוכחים. כמו כן נלמד על צורות של זיכרון שיכולות לפעול ללא הכרה, כגון התניה, למידה פרוצדורלית, והטרמה, ונחקור את התהליכים התאיים ומולקולריים הנחוצים לזיכרון. בחלק השני של הקורס, נעקוב אחרי התהליכים הקוגניטיביים והתשתיות המוחיות שבאמצעותם אנחנו פותרים בעיות. כמו כן נלמד איך אנחנו משתמשים בחשיבה הגיונית (ולמה אנחנו כושלים).
הקורס חושף את המבנה הפנימי של מחשבים ספרתיים. מטרת הקורס הנה להסביר את עקרון הפעולה של החומרה ואת הקשר שבין החומרה והתוכנה כדי לתת מבט ברור כיצד תכנית הכתובה בשפה עילית מבוצעת הלכה למעשה במחשב. הקורס מתחיל באלגברה בוליאנית ומימוש משוואות בוליאניות בעזרת שערים לוגיים וממשיך בבניית אבני הבניין הבסיסיות של מחשב ספרתי כמו מרבבים, מפענחים, יחידה אריתמטית-לוגית, אוגרים, מונים ומכונות מצבים. בשלב זה, אפשר לתכנן מחשב פשוט. לפיכך יוגדר מחשב MIPS, מסוג RISC, באמצעות הצגת מערך ההוראות של המחשב הנ"ל. שלבי הפיכת תוכנית הכתובה בשפה עילית לשפת מכונה של ה-MIPS והמנגנונים הדרושים לתמיכה בשגרות נדונים בפירוט. אחר כך מוצגת גרסה בסיסית של יחידת עבוד מרכזית של מחשב ה-MIPS המבצעת הוראת מכונה בכל מחזור שעון. תכנון מסלולי זרימת המידע והבקרה של אותה גרסה בסיסית נעשה בפירוט. בשלב הבא, נתכנן גרסה המבצעת הוראת מכונה במספר מחזורי שעון, כולל מנגנון הטיפול בפסיקות. לבסוף מוצג מימוש של מחשב צנרת (Pipeline).
קורס זה הוא גרסה מורחבת של הקורס הפופולארי ״מנאנד לטטריס״. השער הלוגי נאנד הוא הרכיב הבסיסי ממנו כל פלטפורמות החומרה בנויות. בקורס זה נתחיל מנאנד, ונבנה באופן מדורג ומודרך מערכת מחשב מודרנית – חומרה ותוכנה ¬– שמסוגלת להריץ משחק טטריס, וכל תוכנית אחרת. במהלך הקורס תלמדו איך מחשבים עובדים, איך בונים מערכות חומרה ותוכנה, ואיך לתכנן ולבצע פרויקטי פיתוח גדולים. את הצ׳יפים של המחשב (ALU, CPU, RAM) תבנו בעזרת שפת איפיון חומרה (HDL) וסימולטור חומרה, אותם נלמד בקורס, בדיוק כמו שמהנדסי חומרה עובדים בתעשייה. את היררכיית התוכנה (קומפיילר, מכונה וירטואלית, ומערכת הפעלה פשוטה) תכתבו בג׳אווה או בפייתון, לפי בחירתכם, בעזרת API’s ותוכניות בדיקה שיסופקו לכם. הקורס לא דורש ידע מוקדם בחומרה, ומבוסס רק על המבוא למדעי המחשב, ועל סקרנות ותשוקה לבנות דברים במו ידיכם. קורס זה הוא גרסה מורחבת של הקורס הפופולארי ״מנאנד לטטריס״. השער הלוגי נאנד הוא הרכיב הבסיסי ממנו כל פלטפורמות החומרה בנויות. בקורס זה נתחיל מנאנד, ונבנה באופן מדורג ומודרך מערכת מחשב מודרנית – חומרה ותוכנה ¬– שמסוגלת להריץ משחק טטריס, וכל תוכנית אחרת. במהלך הקורס תלמדו איך מחשבים עובדים, איך בונים מערכות חומרה ותוכנה, ואיך לתכנן ולבצע פרויקטי פיתוח גדולים. את הצ׳יפים של המחשב (ALU, CPU, RAM) תבנו בעזרת שפת איפיון חומרה (HDL) וסימולטור חומרה, אותם נלמד בקורס, בדיוק כמו שמהנדסי חומרה עובדים בתעשייה. את היררכיית התוכנה (קומפיילר, מכונה וירטואלית, ומערכת הפעלה פשוטה) תכתבו בג׳אווה או בפייתון, לפי בחירתכם, בעזרת API’s ותוכניות בדיקה שיסופקו לכם. הקורס לא דורש ידע מוקדם בחומרה, ומבוסס רק על המבוא למדעי המחשב, ועל סקרנות ותשוקה לבנות דברים מלמטה למעלה.
בקורס זה נראה כיצד ניתן לחקור בצורה סיסטמטית איזה בעיות ניתנות לפתרון על ידי מחשב. החצי הראשון של הקורס יעסוק בתורת החישוביות שעניינה הגדרת וניתוח המושג של חישוב בצורה מתמטית. הנושא יהווה הקדמה הולמת לחצי השני של הקורס, אשר יעסוק בתורת הסיבוכיות, שמטרתה לבחון מה המשאבים הדרושים לפתרון בעיות חישוביות נתונות. בקורס נכסה נושאים כגון מכונות טיורינג, המושג של אוניברסליות בחישוב, פונקציות רקורסיביות, אי-כריעות, סיבוכיות זמן ומקום, המחלקות P ו-NP, רדוקציות, הכרעה לעומת חיפוש, משפט קוק-לוין ותורת ה NP-שלמות.
הקורס מתמקד בלימוד מערכות מבוזרות הן מההיבטים הטכנולוגים והן מההיבטים האלגוריתמיים. דגש מיוחד יינתן ליישומים קיימים בסביבת ה-Internet. מסגרת הקורס תכלול את מודל חמש השכבות של ה-Internet: השכבה הפיסית, שכבת הערוץ, שכבת הרשת (ניתוב, IP), שכבת התובלה (UDP, TCP) ושכבת היישום. בפרט נתמקד בפרוטוקלים מבוזרים כגון HTTP, TCP, IP, SMTP, DNS וכדומה. כמו כן, הקורס יכסה נושאים רלוונטיים כדוגמת תכנות שרת/לקוח ומערכות קלט/פלט מבוזרות, מערכות מבוזרות להפצה ועמידות מפני תקלות.
הקורס נלמד בשפה האנגלית הקורס יסקור נושאים שונים באבטחת מחשבים ורשתות. נתחיל בסקירה כללית של שיטות הצפנה וחתימה דיגיטליות, ונמשיך בשימוש בטכנולוגיות אלו ואחרות לאבטחת תקשורת נתונים ולהגנה על מערכות מחשב מפני פורצים ומפני שימוש בלתי נאות. הדגש בקורס יהיה על העקרונות, הפרוטוקולים, וסוגי המערכות ההגנה העיקריים. באם יתאפשר, נארח מרצים מחברות אבטחה מובילות.
קורס מתקדם המיועד בעיקר לסטודנטים לתואר שני. הקורס סוקר מגוון נושאים בעיצוב וניתוח אלגוריתמים, ומציג טכניקות לפתרון בעיות. הנושאים כוללים אלגוריתמי קירוב לבעיות NP- קשות, תכנות לינארי, אלגוריתמים רנדומיים, אלגוריתמי אונליין,, parameterized complexity ועוד.
מטרות הקורס: הכרות עם תחום הטכנולוגיה למוסיקה ומוסיקה ממוחשבת, הקניית ידע מוסיקלי בסיסי, מימוש אלגוריתמים להלחנת מוסיקה בעזרת מחשב או על ידי מחשב, פיתוח תוכנה המלחינה ומנגנת מוסיקה עם ממשק משתמש גרפי בעיצוב אישי ומקורי. נושאי הלימוד: מבוא ל-Music Technology ו - Computer Music, סקירה היסטורית קצרה של התפתחות הטכנולוגיה למוסיקה, טרנדים עכשויים וכיוונים עתידיים. יסודות תודת הצליל ויסודות התאוריה המוסיקלית: תדרים, צלילים עיליים, הפסנתר המשווה, מרווחים מוסיקליים, קונסוננס ודיסוננס, מושג האקורד. מהי מלודיה ודוגמאות למאפייני מלודיות בשירים או בסגנונות מסוימים, יסודות הרמוניה, מהלכים הרמוניים בסיסיים. סקירת מאמרים אקדמיים בתחום Algorithmic Composition. לימוד חלק מיסודות שפת התכנות המוסיקלית SuperCollider. כתיבת תוכנות מקוריות להלחנת מוסיקה, סקוונסרים או סינתיסייזרים המשלבים אלגוריתם דטרמיניסטי או אקראי עם ממשק משתמש גרפי, העובדות עצמאית או משלבות אינטראקיה של המשתמש בזמן ההלחנה (זמן אמת). סטודנטים בעלי ידע במוסיקה יוכלו לשלב בעבודתם הלחנה מתקדמת יותר, סינתיזה, עבודה עם קונטרולרי מידי, טלפונים ניידים וסנסורים.
עולם התוכנה רחב ומגוון מאוד, עם זאת נושאים של תכנות יישומי ושימוש נכון ב- Design Patterns תמיד יהיו נחוצים. הקורס יסקור מספר בעיות תוכנה "קלאסיות" ואת הדרכים השונות לפתרונן, תוך שימת דגש על תכנון נכון, מונחה עצמים, ושימוש ב- Design Patterns. בקורס נעבור על הסוגים השונים של Design Patterns בכל שלושת הקטגוריות - Behavioral, Creational, Structural . בנוסף, נקנה את הידע והכלים לניתוח בעיות תוכנה כולל ניתוח דרישות ושפת UML. בקורס נכיר את הפיצ'רים שמציעה גרסה 3.5 של שפת C# ואת הפיצ'רים המתקדמים של טכנולוגיית .NET לפיתוח תוכנה ולמימוש התבניות התכנותיות שנסקור, תוך הדגשת היתרונות של C# 3.5 והטכנולוגיה, והקשר בינם לבין התבניות הנלמדות, כולל היבטים בפיתוח עם ריבוי תהליכים (Multi-Threading). הקורס הינו קורס מעשי והסטודנט ירכוש בו ידע ארכיטקטוני ותכנותי בפתרון של בעיות תוכנה "מהעולם האמיתי" כגון פיתוח אפליקציות מול פייסבוק /טוויטר והיכרות עם פיתוח ממשקי משתמש מודרניים בטכנולוגיית WPF לפיתוח אפליקציות ל- Windows Phone ול- Windows Tablet (Surface). מטרות הקורס: היכרות יסודית ומלאה עם תבניות העיצוב (Design Patterns) בתכנות מונחה עצמים, שליטה בעקרונות ובתחביר של הדיאגרמות הנפוצות ב- UML, היכרות עם הפיצ'רים החדשים של שפת C# 3.5 והפיצ'רים של טכנולוגיית דוט-נט לפיתוח תוכנה בעולם האמיתי, נסיון בעבודה מול רשתות חברתיות כגון Facebook, Twitter.
מדע ופיתוח טכנולוגיה, מכלכלה ומדעי המחשב, דרך ביולוגיה מולקולרית ועד לפיתוח מערכות בריאות לומדות, סובבים סביב מידע ונתונים. סטטיסטיקה הוא הענף המדעי העוסק בניתוח יעיל ומבוקר של נתונים ובהסקת מסקנות מהם. בהרבה מקרים הנתונים המנותחים "רועשים" ולא מלאים. ארגון הנתונים, הצגתם והאינטראקציה איתם הם גם חלק מתהליך הניתוח. שיטות אלגוריתמיות יעילות הן הכרחיות כדי לטפל בנפחי נתונים גבוהים במיוחד. בקורס זה נלמד על כל האספקטים של סטטיסטיקה וניתוח נתונים שנמנו לעיל. נפתח הבנת הנושאים ונדגיש כלים ופתרונות מעשיים. הקורס מניח ידע בהסתברות, קומבינטוריקה, אלגברה ליניארית ויכולת תכנות מתקדמת בשפה יעילה אחת לפחות (C ווריאנטים, JAVA, Matlab וכד'). נתחיל בחזרה על יסודות תורת ההסתברות. משם נפנה לבדיקת השערות וקביעת רווחי סמך. נבנה על הבנת נושאים אלה ונתקדם לשיטות הסקה מנתונים ולכלים כמו רגרסיה ליניארית, PCA והשוואת התפלגויות. הקורס יכלול דוגמאות ותרגילים שבהם נפעיל שיטות לניתוח נתונים מדעיים ותעשייתיים.
קריפטוגרפיה היא המדע העוסק באבטחת מידע. באבטחת מידע הכוונה אינה רק הצפנה ופענוח אלא גם אותנטיקציה, זיהוי, שלמות המידע, שיתוף סודות, הסתרת מידע ועוד נושאים רבים הקשורים לאבטחת ההעברה והעיבוד של מידע. הקורס מכסה את הנושאים הבסיסיים בקריפטוגרפיה ומומלץ בחום למי שמעוניין להבין מושגים כמו מפתח הצפנה, שיטות סימטריות, שיטות מפתח פומבי, חתימות דיגיטליות, גורם מאשר ועוד. בקורס נדבר על שיטות קריפטוגרפיות קלאסיות, תורת שנון של סודיות, אופני הפעלה שונים של שיטות סימטריות (הצפנת בלוק והצפנה זורמת), שיטות מפתח פומבי, פונקציות ערבול ופרוטוקולים. הקורס יהיה בעל אופי תיאורטי אך יכלול גם דיון ביישומים.
מערכות ואפליקציות רשת נדרשות להתמודד עם איומים יחודיים בתחום אבטחת המידע. בקורס נלמד על האספקטים השונים של אבטחת מידע, ברמת רשת התקשורת, ברמת מערכת ההפעלה, וברמת אפליקציית הרשת. נלמד כיצד לאבטח את הגישה לרשת האירגונית באמצעות ה firewall, להגן על סודיות ושלמות ברשת האינטרנט באמצעות פרוטוקול ה SSL, כיצד לאבטח את תשתית המחשוב עליה "רצה" אפליקציית הרשת, וכיצד ליישם באופן נכון מנגנוני Authentication, Session management and Authorization באפליקציות רשת. כמו כן נעסוק ב vulnerabilities אופיניים לאפליקציות רשת ונתמקד בעיקר בהתקפות מבוססות דפדפן כמו XSS ו CSRF. הסטודנט יכיר את ה Vulnerabilities השונים, יבין ממה הם נגרמים, מה הם איומי אבטחת המידע שהם יוצרים, וכיצד למנוע אותם ולבנות אפליקציות רשת מאובטחות.
תעשיית משחקי המחשב היא אחת התעשיות המבטיחות בישראל. בשנים האחרונות תעשיית משחקי המחשב הציגה גידול מתמיד של עשרות אחוזים בשנה. בשנים אלו חלוצי מפתחי המשחקים הישראלים הפכו למשמעותיים בעולם בעיקר בשווקי ה-Web, Mobile ו-Social וסללו את הדרך ליזמים ויוצרים חדשים בתחום. סדנת InGame לפיתוח משחקי מחשב של המרכז הבינתחומי תהווה מקום מפגש בין אותם חלוצים בתחום בארץ ובין יזמים ומפתחים העושים את דרכם בתחום בפעם הראשונה. מטרת הסדנא היא להביא את הסטודנטים המשתתפים בו למצב בו הם פועלים כחברת משחקים מגובשת עם פורטפוליו הכולל מספר משחקים. הפעילות בסדנא, שתימשך שנת לימודים אחת, תלווה את הסטודנטים בשלבים השונים בפיתוח משחק: קונספט, אפיון, פרוטוטיפיניג, הפקה, בטא, שיווק והפצה מסחרית. השלבים השונים יבוצעו במספר איטרציות, תוך שיפור היכולות ורכישת ידע רלוונטי ונסיון בין איטרציה לאיטרציה. הסטודנטים המשתתפים בסדנא יזכו לליווי של בכירי תעשיית המשחקים הישראלית, ליווי שיאפשר להם ללמוד הן על הצדדים ההפקתיים והן על הצדדים העסקיים הרלוונטיים לפיתוח והפצת משחק. הסדנא היא מעשית. בשלב מוקדם של הפעילות יחולקו המשתתפים לצוותים שיעמלו יחד במהלך השנה על פיתוח משחק. הסטודנטים הנרשמים לסדנא אמורים להיות בעלי ידע ויכולות רלוונטיים לפיתוח משחקים: פיתוח תוכנה, הפקה, ניהול, שיווק, פיתוח עסקי, פיתוח תוכן או כל תחום אחר הרלוונטי להפקת או הפצת משחק. הסדנא צפויה להתקיים בשיתוף עם המחלקה לתקשורת חזותית בבצלאל. סטודנטים במחלקה ישולבו בצוותים השונים ויובילו את הצד הקריאטיבי בפיתוח המשחק.
בקורס זה הסטודנטים ממש בונים מחשב. ליתר דיוק הם בונים את המעבד, ה-CPU, על גבי לוח חומרה מיוחד. הקורס מתחיל בהצגת הבסיס של מחשב צנרת (Pipelined). אחר כך לומדים VHDL, שהיא שפת תיאור חומרה, ומשתמשים בה כדי לממש מעבד MIPS בסיסי. המוצר הסופי הוא מחשב צנרת הממומש על גבי לוח שמבוסס רכיבי חומרה מיתכנתים. המחשב הזה מאפשר הרצת תכניות מחשב כאוות נפשנו. לא מדובר בסימולציית תכנה של מחשב אלא במימוש מחשב בחומרה. מלבד רכישת ידע והבנה של מחשבי צנרת והבנת חלוקת העבודה של החומרה והתוכנה, הסטודנט לומד שליטה בסיסית ב-VHDL, הכרה של תהליך תכנון חומרה והבנת תכנונים מבוססי FPGA) Field Programmable Gate Array- רכיב שניתן לתכנות) שכיום נמצאים כמעט בכל מערכת. הידע הנרכש בקורס זה שימושי לכל תחום המשיק לחומרה כמו תכנות Embedded ו- Real-Time, מערכות הפעלה, קומפיילרים ודיבגרים, האצת אלגוריתמים וכיו"ב.
בקורס זה אנו נלמד פיתוח אפליקציות מובייל ו-web עם מתן דגש על אתגרים ורצונות של לקוחות אנטרפרייס (לקוחות ענקיים) בנוסף לחשיפת הצד העיסקי והשיווקי של אפלקציות מסוג זה. תלמיד שיסיים את הקורס בהצלחה צפוי לדעת לפתח אפלקצייות web ו-mobile מורכבות ע"י שימוש בטכנולוגיות החדשות והטרנדיות ביותור בשנת 2014 בנוסף להבנה מעמיקה של הקונספטים התאורטיים שעל פי הם בנוי ה-Web ועל פי הם נקבעות שיטות הפיתוח ל-Web.
הקורס נלמד בשפה האנגלית. הקורס עוסק בבניית מחשב פשוט אך מתוחכם, מא` עד ת`. בתחילת הקורס נחזור על מושגים אלמנטריים באלגברה ולוגיקה בוליאנית, ונבנה שערים לוגיים שונים. עבודה זאת תוביל לבניית ALU ומעבד בעל שפת מכונה ואסמבלר טיפוסיים. בשלב זה נגדיר שפה עילית דמויית Java ונכתוב מהדר (Compiler) לשפה. המהדר יתרגם תכניות למכונה וירטואלית (stack machine) שתגשר בין השפה העילית לשפת המכונה. כמו כן נבנה מערכת הפעלה פשוטה ויישום כלשהו כגון משחק מחשב. כל עבודות פיתוח החומרה והתוכנה תתבצענה על סימולטורים שונים, כמקובל בתעשייה. תבנית הקורס היא פרויקטנטית, ומבוססת על עבודה עצמית: בכל שבוע נסקור את הארכיטקטורה שבנינו עד כה, ונסביר את המטלות לשבוע הבא.
קורס זה מציג את ההיבטים השונים של הנדסת המערכת ואת האופן בו משתלבת הנדסת המערכת במהלך מחזור חיי הפרויקט. בקורס נכיר מודלים, שפות ויזואליות, טכניקות, כלים ומתודולוגיות, המהווים בסיס לביצוע הנדסת מערכת מוצלחת, וברקע, נלמד מושגים ותהליכים בתחום ניהול הפרויקטים. הקורס מתמקד בהנדסת מערכת למערכות מבוססות תכנה, אך לטובת השלמות נוגע גם בהיבטים משלימים של הנדסת מערכת למוצר השלם. הקורס מלווה בדוגמאות ממערכות גדולות "מהעולם האמיתי" ובעזרתן עובר את שלבי הפרויקט, משלב היזום וניתוח הדרישות, דרך התכן, הבדיקות, ניהול הסיכונים וביצוע ה- Trade –offs ההנדסיים לאורך הדרך. הקורס פתוח לסטודנטים משנה ג' ומיועד בעיקר לסטודנטים בתואר שני, כאשר הוא נע על הציר בין פרקטיקה של הנדסת מערכת וניהול פרויקטים, ברמה המתאימה לבוגרים הרוצים להשתלב בעולם הפיתוח, לבין נושאים הנמצאים עדיין בשלבי מחקר אקדמי.
הקורס מחולק לשני חלקים עיקריים – בחלקו הראשון, שפת #C נלמדת על בוריה מתוך הנחת יסוד שלסטודנט רקע בסיסי בתיכנות מונחה אובייקטים (OOP) בשפת Java. בנוסף יילמדו היסודות של טכנולוגיית דוט-נט כ"סביבת פיתוח מנוהלת" (Managed Environment). בקורס אנו משתמשים ב- Visual Studio 2010 כסביבת פיתוח. בחלקו השני נלמד לפתח אפליקציות לסביבת חלונות (Windows) עם ממשק משתמש גראפי/חלונאי בטכנולוגיית דוט-נט. בסוף הקורס יינתן מבוא לשימוש ופיתוח שירותי רשת (XML Web Services). בקורס ניתן דגש על נקודות מפתח בהנדסת תוכנה, תכנות מונחה אובייקטים, תכנות מונחה אירועים, Design Patterns ופולימורפיזם.
בקורס זה נלמד לפתח חוויות מציאות מדומה ראליסטיות (Virtual Reality), תוך שימוש באחד ממנועי המשחק המתקדמים בשוק - Unreal Engine 4. מנוע זה, עטור הפרסים, משמש כיום ליצירת חלק גדול ממשחקי הקונסולות. בסיומו של הקורס, תוכלו לפתח משחק VR מלא באמצעות כלי פיתוח מהמתקדמים בשוק. החלק הראשון של הקורס ידגים את Unreal Engine 4 ויציג מושגים בסיסיים של פיתוח משחקים. לאחר מכן, נלמד לעצב סביבות מציאות מדומה, לשלב משחק בסביבות אלה, וכמובן לכתוב קוד עבור המשחק. כמו כן נלמד נושאים ספציפיים שרלוונטיים רק למשחקי VR ולבסוף, נלמד כיצד לארוז את הקוד ולהריץ את המשחק במשקפי מציאות מדומה ( HTC Vive, Oculus Rift, Gear VR). כאמור, עם השלמת הקורס, יהיו לסטודנטים הכישורים הדרושים להפיכת רעיון - לחווית VR. הערה: חשוב לציין שקורס זה מתמקד בתכנות של משחקים בעלי גרפיקת תלת מימד מתקדמת (גרפיקה מהסוג שבשימוש ב- Xbox,playstation וכו׳.
בשנים האחרונות הולך ומתעצם תחום מחשוב חדש יחסית של חפצים מחוברים לרשת, או Internet of Things (IoT). ההערכה היא שבקרוב תעבורת הרשת תתבצע ברובה לא על ידי מחשבים אלא בידי חפצים מקושרים אלו - מה שמשפיע כבר עכשיו על מבנה הרשת. המהפכה שחפצים חכמים אלה טומנים בחובם עדיין נמצאת לפנינו, אולם כבר עכשיו ניתן לראות כיצד יושפעו ממנה מרבית תחומי החיים: הכלכלה, החברה, התעשיה, המסחר ותחום הפרט. בקורס זה נכיר את העקרונות הטכנולוגיים העומדים מאחורי חיבורם של סוג חדש זה של התקנים לאינטרנט ונתנסה בפיתוחם: החל מהעצמים עצמם אותם נבנה ונפתח בעזרת מיקרו בקרים קטנים ממשפחת הארדואינו, דרך משפחה של פרוטוקולי רשת רזים ודינמיים שפותחו למטרה זו, ועד לתשתיות, שירותי רשת וסביבות ריצה בצד השרת, שמטרתם תמיכה בכל אותן פלטפורמות מחשוב חדשות.
**הקורס יועבר בשפה האנגלית** פייטון היא אחת משפות התכנות המובילות במחקר מדעי, data science, ולמידת מכונה. הקורס יכיר לסטודנטים את החבילות המדעיות המובילות, כוללNumPy, SciPy, Matplotlib, and Pandas , ואת אופן השימוש הנכון בהן לצורך חישוב מדעי. בכל שיעור תוצג בעיה מדעית, שיטה מקובלת לפתור אותה, ומימוש הפתרון בעזרת פייטון. למשל, יודגם כיצד למדל התפשטות של מחלות מדבקות, למצוא נקודת שבת של מערכת משוואות טורף-נטרף, לזהות אובייקט בתמונה, לחשב את סיכויי ההיכחדות של מוטציה נדירה, לנתח תוצאות של משחק טניס, ולהציג מפה של שכיחות סופות הוריקן.
מחשוב ענן הינו תחום חדש יחסית אך הפך לעובדה קיימת בכל תחומי התוכנה. פיתוח על גבי תשתיות מחשוב ענן מאפשר למתכנת הבודד כוח עיבוד, איחסון ושליפה אדירים ומאפשר לצוותים קטנים לפתח מערכות ענק. דוגמאות הינן - אתרי רשתות חברתיות, טכנולוגיות לקרנות גידור ובנקים, מנועי חיפוש, מחקר רפואי וגנטי. בקורס זה נתעמק בפיתוח על גבי תשתיות מחשוב ענן שונות תוך שימוש בטכנולוגיות מבוססות Windows Azure וAmazon Web Services. בנוסף נעבוד עם אלגוריתמים ממשיים לפתרון בעיות על חומרה מבוזרת דוגמת BigTable, MapReduce, Precolator.
הקורס נלמד בשפה האנגלית. בקורס זה נלמד פרקים נבחרים מעולם הלמידה העמוקה (deep learning) בעזרת רשתות נוירונים. בין השאר נעסוק בכלים המתמטיים והסטטיסטיים הרלוונטים ללמידה עמוקה, תוך הצגת פתרונות לבעיות הלקוחות מהעולם האמיתי. דגש מיוחד ינתן ליישומים מעולם עיבוד וניתוח שפות טבעיות. למידה עמוקה הינה תת נושא בתחום הלמידה החישובית, ענף שלם בכל מה שקרוי בינה מלאכותית, או בקיצור AI. במהלך הקורס נציג את כל היסודות הדרושים להבנת דרך הפעולה של רשתות נוירונים, ונספק את הכלים המתאימים לבנייה ואימון של רשתות כאלה על בעיות שונות. נחקור אלגוריתמים מסוימים, ונבחן כיצד מפעילים אותם על יישומים נבחרים, כגון זיהוי אובייקטים בתמונה, יצירת טקסט, ותרגום אוטומטי. תרגילי הבית המעשיים יכללו כתיבת תוכניות בפייתון, תוך שימוש בספריית PyTorch.
מטרה: האם מחשבים יכולים להבין שפה אנושית? האם ניתן בעזרתם לחלץ באופן אוטומטי היסקים בעלי משמעות מהמוני המסמכים הזמינים לנו באינטרנט? כיצד פועל Google Translate ? התשובות לשאלות אלו נידונות בתחום מחקר הנקרא "בלשנות חישובית / עיבוד שפה טבעית" (CL / NLP) המשלב שיטות חישוביות, בלשניות, סטטיסטיות, קוגניטיביות ואף פילוסופיות על מנת לחקור כיצד שפה טבעית מובנת על ידי בני אדם, ולבנות יישומים טכנולוגיים היכולים לעבד שפה אנושית באופן דומה. קורס זה מלמד טכניקות ואלגוריתמים לעיבוד שפה טבעית ומדגים את יישומם בטכנולוגיות עכשוויות (ע"ע "גוגל"). הקורס בנוי מארבעה חלקים שווים, כשכל חלק מעמיק את רמת עיבוד המוצגת בקודמו. חלק א' "מילים" מתמקד במכונות מצבים סופיות, עיבוד מורפולוגי, הפגת עמימות, ויישומים פשוטים כגון בדיקת איות. חלק ב' "משפטים" מגדיר דקדוקים פורמליים והסתברותיים, ומלמד את יסודות הניתוח התחבירי הסטטיטסטי לשפות שונות. חלק ג' "משמעות" מטפל בייצוג לוגי ופרשנות של משפטים מורכבים (כלומר, ההבנה "מי עשה מה למי"), ביחסי דמיון והוראה בין ביטויים במסמך, ובשימוש במילונים ולקסיקונים מקוונים. חלק ד' "יישומים" מציג ארכיטקטורות לאחזור מידע, כרייה, חישוביות פסיכו-בלשנית, ותרגום מכונה. קורס זה מיועד לסטודנטים למדעי המחשב המתעניינים בשפה טבעית, בינה מלאכותית, תקשורת אדם-מחשב ובמודלים חישוביים קוגניטיביים. הציון הסופי יתבסס על הערכה של שיעורי בית בכתב (20%) משימות תכנות (30%) סקירת נושא נבחר (% 15) פרויקט גמר (25%, אפשרי בקבוצות) והשתתפות בעל פה (10%). פרוייקטים מצטיינים ישקלו כמועמדים להגשה לכנסים בינלאומיים בנושא בלשנות חישובית (כדוגמת ACL). הקורס אינו דורש ידע בלשני קודם או שליטה כלשהיא בשפות זרות (מלבד אנגלית).
למידה היא תהליך שבאמצעותו מערכת משפרת ביצועים על בסיס הניסיון, ולמידה חישובית הוא התחום במדעי המחשב שחוקר תהליכי למידה. מבחינה מעשית, למידה חישובית (או כריית מידע) היא הטכנולוגיה המובילה לחציבת מידע מנתונים גולמיים והפיכתו לידע שממנו ניתן להפיק ערך (עסקי) ממשי. בשנים האחרונות השימוש בטכנולוגיה זו צובר תנופה בתחומים רבים, תוך שימוש בכמויות נתונים גדולות. בקורס הנוכחי נסקור את המרכיבים הבסיסיים של למידה חישובית – מושגים, טכניקות, ואלגוריתמים. הנושאים בקורס כוללים הכנת נתונים ובחירת משתנים, למידה מונחית ולא-מונחית (סיווג, רגרסיה, אישכול, הורדת מימד), וכן שיטות מתקדמות כדוגמת למידה משולבת ולמידה מעמיקה. בקורס נעשה שימוש בשילוב מתודות של הסקה סטטיסטית, תורת האינפורמציה ומדעי המחשב, על מנת לספק את האינטואיציה התיאורטית והידע הפרקטי בבסיס שיטות למידה חישובית מודרניות. הקורס יכלול כשמונה תרגילים, הכוללים כתיבת קוד, ובחינה בסיום הקורס.
הזמינות הרבה של תמונות וסרטים יחד עם הפיתוחים הטכנולוגיים של רכיבי עיבוד מקבילי (GPU) הביאו לפריצה מרשימה בתוצאות של יישומי הבנת תמונה וראיה ממוחשבת תוך שימוש בלמידה עמוקה. הקורס יקנה בסיס תאורטי ויישומי ללמידה עמוקה (deep learning) עבור יישומים בהבנת מידע ויזואלי. אנו נלמד על הארכיטקטורות השונות של רשתות לימוד עמוקות והשיטות הנהוגות לשערוך הפרמטרים שלהן תוך שימוש בדוגמאות אימון. בהמשך הקורס נתמקד בארכיטקטורות של רשתות קונבולוציה שמתאימות ליישומי עיבוד תמונה ונלמד על השיטות השונות לפתרון בעיות קלאסיות, כגון: איתור ומיקום עצמים, סגמנטציה של תמונות, זיהוי פרצופים, ייצוגים דחוסים תוך שימוש ב auto-encoder ויצירת תמונות חדשות על-ידי רשתות ומודלים גנרטיביים. הקורס יכלול תרגילי תכנות בפייטון שבהם הסטודנטים יממשו רשתות לימוד עמוקות ויאמנו רשתות קיימות עבור בעיות שונות. הקורס יכלול מבחן סופי.
הקורס נלמד בשפה האנגלית. Big Data problems more often involve huge amounts of data that cannot even fit in a computer’s storage. This course covers some algorithmic techniques developed for handling such big-data problems. As we shall see, handling such problems forces one to summarize the large amounts of data into compact "sketches" that retain the required important and useful information. The techniques we will study have been successfully applied in wide range of applications, including in databases, computer networks, recommendation platforms, etc. The course will focus on both the theoretical aspects of the design and analysis of such algorithms as well as on the applications.
האנושות במאה ה-21 ניצבת בפני נקודת פריצה. ההתקדמות הטכנולוגית בתחום הבינה המלאכותית משפיעה על האופן בו אנו צורכים מידע, נוהגים ברכב ואפילו יוצרים קשרים רומנטיים. השפעתה של הבינה המלאכותית בתחומי הבריאות, הביטחון, האנרגיה ושוק העבודה צפויה להוביל לשינויים מרחיקי לכת, אשר יחייבו מתן מענה טכנולוגי ומשפטי רחב ומעמיק. הקורס בבינה מלאכותית ומוסר הוא קורס ייחודי, ראשון מסוגו בארץ, הפתוח בפני סטודנטים למשפטים וסטודנטים למדעי המחשב. במסגרת הקורס ננסה להבין ולהציע איך נכון יהיה להיערך, הן בהיבט הטכנולוגי והן בהיבט המשפטי, להתקדמות הטכנולוגית בתחום הבינה המלאכותית. הקורס ישלב עבודה בקבוצות של סטודנטים ממדעי המחשב וממשפטים ויכלול הרצאות אורח של מומחים בתחום. בהיבט הטכנולוגי, נעסוק בין היתר בנושאים הבאים: מהם העקרונות המרכזיים עליהם מושתתת טכנולוגיית הבינה המלאכותית? האם ועד כמה יש לנו שליטה על התנהגות מערכת המבוססת בינה מלאכותית? מה ניתן כעת, ומה צפוי שניתן יהיה בקרוב, לעשות עם בינה מלאכותית? בהיבט החברתי, המשפטי והמוסרי, נעסוק בין היתר בנושאים הבאים: מהן ההשלכות כעת ואילו השלכות צפויות להיות בקרוב לבינה המלאכותית בהיבט המשפטי (דיני פרטיות, נזיקין ודיני עבודה) והחברתי (האופן בו יראה שוק העבודה בעתיד, Bias ועוד) ואיך מתמודדת המערכת המשפטית והרגולטורית עם ההתפתחויות בתחום הבינה המלאכותית (כמו למשל, רכבים אוטונומיים ורחפנים).
זהו קורס תאורטי המכסה נושאים נבחרים במבני נתונים מתקדמים וטכניקות קשורות. נושאים אפשריים כוללים: מספרים שלמים (חיפוש עוקב, מיון), ערימות (בינומית, פיבונאצ'י), פונקציות hash, מבני נתונים המאזנים את עצמם, עצי חיפוש, עצים דינאמיים, גרפים דינאמיים, מבני נתונים למחרוזות, חיפוש טווח, גיאומטריה חישובית, מבני נתונים עקביים, זכרון חיצוני ו- cache oblivious.
ניתוח מערכות נתונים גדולות הוא תחום שהתפתח בעשור האחרון כשיטה מובילה לחקר תופעות מורכבות בדיסציפלינות מדעיות רבות כגון ביולוגיה, כלכלה, ומדעי החברה. העלייה הדרמטית בכמות ובנגישות של מידע הובילה לשינוי פרדיגמה בתחומי מדע אלה, ולצורך הולך וגובר בכלים המשלבים סטטיסטיקה, תורת ההסתברות, ואלגוריתמים. הקורס יציג מושגי יסוד בתחום הזה, כגון רשתות בייסיאניות, היסק מדויק ומקורב, ודגימה בשיטת מונטה קרלו. הקורס יעסוק הן ביסודות התיאורטיים מאחורי השיטות החישוביות הנ"ל ויבנה על מושגים מתורת ההסתברות, תורת הגרפים, ואפילו סיבוכיות. הקורס יכסה גם סוגיות מעשיות באפליקציה של מודלים הסתברותיים על נתונים, ויעסוק במימושם בעולם האמיתי.
חישוביות המבוססות על ארכיטקטורת פון נוימן עומדת בשנים האחרות בפני מגבלות יסודיות. מכיוון שכך, רשתות נוירונים מלאכותיות מושכות תשומת לב הולכת וגוברת. בבסיסן עומדת המטרה לבנות מכונות העולות ביכולתן החישובית על זו של המוח, עם היבטים מסויימים של קוגניציה. פרדיגמה חישובית שכזו פותחה בין השאר על ידי IBM. IBM פיתחה את השבב SyNAPSE, הבנוי ממספר חסר תקדים של 1,000,000 נוירונים ו-256,000,000 סינפסות. זהו השבב הגדול ביותר שפיתחה IBM - הוא בנוי מ-5.4 מיליארד טרנזיסטורים המרכיבים 4,096 ליבות נוירו-סינפטיות והוא צורך 70mW (סדרי גודל פחות משבבים מסורתים). כחלק ממערכת אקולוגית מקיפה המשלבת חומרה קוגנטיבית ותוכנה, הטכנולוגיה פורצת גבולות בכל הקשור לחישוב מבוזר ופיתוח מחשבי על. בקורס זה נלמד את יסודות המחשוב הנוירו-מורפי, תוך התמקדות במודלים אנאלוגים ודיגיטאלים לליבות נוירו-סינפטיות, פרדיגמות תוכנה חדשות לחישובים קוגניטיביים, ואלגוריתמים ויישומים לרשתות של ליבות-סינפטיות. כמו כן נשוחח על היבטים שונים של מסחור במחשוב קוגניטיבי. הקורס אינו דורש ידע מוקדם בהנדסת חשמל או בנוירוביולוגיה, אך מן הסטודנטים תידרש מידה ניכרת של גמישות מחשבתית וסקרנות להתעמק ולו במעט בנושאים הללו.
קורס מבוא לפיתוח בעזרת Unity Engine עם התמחות בלמידת מכונה. הקורס יכסה את הבסיס של מנועי משחק, תיאוריה, רקע ללימוד מכונה, שימוש בסביבת Unity לאימון מודלים של AI לשימוש בעולם האמיתי והעולם הדיגיטלי. הקורס יתמקד בשימושים המעשיים של לימוד מכונה בסביבת Unity על בסיס הכלים המתקדמים ביותר ללימוד מכונה וכן והשימושים השונים בעולם הדיגיטלי ובעולם האמיתי. כמפתחי Unity , הסטודנטים ילמדו את הבסיס של גרפיקה ממוחשבת ואת הכלים של Unity. הסטודנטים יצברו ניסיון בעזרת פרויקטים מעשיים וחקירה של פרויקטים מהתעשייה ויקבלו כלים שיאפשרו להתחיל קריירה בתחום. הקורס יתמקד בשימוש הטכני במנוע Unity וכתיבת קוד בשפת C#. כחלק מהקורס יינתנו מיני-פרויקטים וכן פרויקט גמר שיהיה מבוסס על אותם מיני-פרויקטים.
בתקופה האחרונה אנו עדים לפרדיגמות חדשות אשר נכנסות לתחום הרשתות, דוגמת ה - Software Defined Network ה-Network Function Virtualization וה- Cloud Computing. בסמינר זה נסקור את הפרדיגמות החדשות (מנקודת המבט של הרשתות) ונעבור על המחקרים האחרונים הדנים באתגרים הנובעים מכניסת רעיון הוירטואליזציה לתחום הרשתות.
בסמינר זה יוצגו מאמרים על אפליקציות בגרפיקה של למידה חישובית ורשתות נויירונים לדוגמא: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks StructureNet: Hierarchical Graph Networks for 3D Shape Generation Text-based Editing of Talking-head Video Semantic Photo Manipulation With a Generative Image Prior GRAINS: Generative Recursive Autoencoders for Indoor Scenes Stylizing Video by Example תנאי קדם: ידע בלמידה חישובית ורצוי מאוד ידע ברשתות נויירונים.
הקורס מקנה יסודות בעיבוד תמונות דיגיטליות בעידן הלמידה העמוקה. נלמד על תהליך רכישת התמונה ודגימתה לזיכרון. נסקור שיטות שונות לייצוג תמונה, כגון: ייצוג בתחום התדר, ייצוג מרובה רזולוציות, וייצוג בבסיסים שונים. נלמד שיטות שונות לעיבוד ושיפור תמונה לאחר רכישתה, כגון: שיטות הסטוגרמה, שיטות סינון ליניאריות, סינון תלוי הקשר, עיבוד בתחום התדר ושיטות מבוססות למידה עמוקה. נדגים יישום של הטכניקות שנלמדו עבור חידוד של תמונות, הסרת רעשים, דחיסה של תמונות, זיהוי תבניות, ועוד. הקורס מלווה בתרגילי בית שייכתבו ב-Python.
Agile היא גישה עולמית לפיתוח תוכנה בקצב במחזורים קצרים ויעילים ובאופן גמיש, אשר נתמכת ומשגשגת בצוותים העובדים באופן עצמאי - כאלו המפתחים בעצמם את שיטות העבודה המומלצות עבורם, מנהלים יחדיו תהליכי פתרון בעיות וקידום משימות בתוך הצוות, ומשתפים פעולה על מנת לעמוד ביעדי הצוות. הצטרפו אלינו לצלילה מרתקת אל נבכי העולם התחרותי, המסקרן והמהנה של פיתוח משחקים למובייל תוך שימוש עמוק במתודולוגיית Agile שיעזרו לכם ולכן בפיתוח המשחק שלכם תוך עמידה במדדים העסקיים שהצבתם לעצמכם (KPIs). במסגרת הקורס תקבלו מידע בתחומים הבאים: - יסודות מתודולגיית ה-Agile, כולל שיטות העבודה וחלוקה לצוותים. - סקירה של שוק משחקי המובייל החינמיים (Free to Play) כולל המודל העסקי והמדדים להצלחה. - שימוש במשחקי מובייל חינמים מסוג הייפר קז'ואל כמקרה בוחן לצורכי מחקר, כולל תרגול מעשי ועבודה על אבטיפוס למשחק משלכם תוך שימוש במתודולוגיית Agile לעבודת הפיתוח וליצירת המדדים העסקיים. הקורס מומלץ לכל המעוניינים ללמוד כיצד לפתח רעיונות בשילוב עם מדדים ויעדי ביצוע, וכיצד לבנות צוות אשר יוכל לפתח את הרעיון ולהביא אותו לכדי ביצוע, בשלבים, תוך עמידה ביעדי הצוות. הציונים בקורס יינתנו על סמך המשימות שניתנו במהלך התרגולים המעשיים ופרויקט הסיום שיגזר כתוצאה מהמשימות הללו. המשימות והפרוייקט יבוצעו בצוותים של שלושה.
קומפילציה היא תהליך רב שלבי מרתק בו נלקחת שפת תכנות עילית (כמו C, C++ ...) ומתורגמת לשפת מכונה (כמו X86, ARM ... ). בקורס נבנה קומפיילר (לשפה מומצאת) מראשיתו ועד סופו. נלמד על ניתוח לקסיקלי, ניתוח סינטקטי, ניתוח סמנטי, יצירת שפת ביניים, הקצאת אוגרים, ומעבר לשפת מכונה. נלמד את האלגוריתמים הקלאסיים עבור LEXICAL ANALYSIS & PARSING, וכן אופטימזציות עדכניות שמשמשות קומפיילרים מודרניים. נלמד על חולשות של קוד, HEAP CORRUPTION ,BUFFER OVERFLOWS. במשך הקורס נשתמש בדוגמאות ממגוון של שפות תכנות.
אפליקציות מובייל ושירותי רשת דיגיטליים חשופים למגוון איומים הן ברמת הרשת ומערכת ההפעלה, והן באמת האפליקציה. בקורס נלמד כיצד למדל את האיומים וכיצד להתגונן בפניהם באמצעות ישום של מנגנוני אבטחת מידע. בפרט נלמד כיצד להגן על הגישה הרשתית (Network layer access) לשרתים באמצעות Firewalls, כיצד להקשיח את מערכת ההפעלה, וכיצד ליישם מנגנוני Authentication, Session-Management ו Authorization בשרתי המערכת ובאפליקצית הקצה במובייל. כמו כן נדון ב Application layer vulnerabilities ונראה כיצד מונעים אותם באמצעות יישום של Secure coding best practices.
אוטומטים ומשחקים מהווים כלי מרכזי בתחומים רבים של מדעי המחשב, בינהם לוגיקה, אימות פורמלי, סינתיזה, ועוד. הקורס יעסוק באוטומטים ומשחקים הרצים לנצח, ויכלול את הנושאים הבאים. אוטומטים: נלמד על ההיבטים השונים של אוטומטים מעל עצמים אינסופיים: אוטומטים הפועלים מעל מילים וכאלה הפועלים מעל עצים, אוטומטים דטרמיניסטיים, אי-דטרמיניסטים, ומתחלפים (alternating), תנאי הקבלה השונים (למשל זוגיות ורבין), ועוד. ננתח את היתרונות והחסרונות של סוגי האוטומטים השונים, נלמד אלגוריתמים לביצוע פעולות על אוטומטים, כגון איחוד והשלמה, ונלמד אלגוריתמים לתרגום בין הסוגים השונים. כמו-כן נבין את הקשר של אוטומטים ללוגיקה ולמשחקים. משחקים: נסקור את ההיבטים השונים של תורת המשחקים: משחקי סכום-אפס לעומת משחקים עם תועלת הדדית, שני שחקנים לעומת ריבוי שחקנים, משחקים סופיים ואינסופיים, משחקים הסתברותיים, תנאי נצחון, אסטרטגיות, קיום אסטרטגיה מנצחת, מידת הזכרון של אסטרטגיות, מידע מלא וחלקי, ועוד. נתעמק במשחקי סכום-אפס אינסופיים של שני שחקנים, לגביהם נלמד על תנאי נצחון שונים, כגון ישיגות וזוגיות, הוכחת קיום אסטרטגיה מנצחת, ואלגוריתמים למציאת אסטרטגיות מנצחות.
הקורס עוסק בתכנון וניתוח של אלגוריתמים מבוזרים תוך התמקדות במודלים חישובים (תקשורת באמצעות זיכרון משותף או שליחת הודעות), חסמים תחתונים ועליונים לפתרון בעיות שונות, שיטות הוכחת נכונות, והוכחות אי-אפשרות. נושאים שילמדו: בעיות של סנכרון ותאום לדוגמה בעיית המניעה ההדדית; בעיות החלטה כגון ההסכמה, בחירת מנהיג, ושינוי שם; בעיות מעקב כגון זיהוי קיפאון, זיהוי סיום, ודגימת תמונת מצב גלובלית; נלמד מספר אלגוריתמים עבור מבני נתונים מקביליים, בנוסף נוכיח שבעיות מסוימות אינן פתירות כאשר מספר רב של תהליכים עלולים ליפול. מרבית חומר הקורס יתבסס על ספר לימוד ומאמרי מחקר שפורסמו לאחרונה. ספר הקורס: Synchronization Algorithms and Concurrent Programming by Gadi Taubenfeld Prentice-Hall, 2006.
בעולם של ביג-דאטה, שבו מאגרי מידע עצומים עוברים עיבוד ואנליזה באופן מתמיד, שיטות חישוב קלאסיות שלפיהן אלגוריתמים פולינומיאלים נחשבים יעילים, הופכות ללא מספקות. בתחום של אלגוריתמים תת-לינארים המטרה שלנו לפתח אלגוריתמים סופר מהירים שבוחנים את המידע באופן מידגמי בלבד ומספקים פתרונות עם הבטחות מוכחות. אחד התחומים המרכזיים של אלגוריתמים תת-לינארים זה התחום של Proerty Testing, כלומר בדיקת תכונות מידגמית. בתחום הזה אנחנו לומדים איך לתכנן אלגוריתמים שעונים על בעיות הכרעה באופן לא מדויק אך מהיר. אנו דורשים מהאלגוריתם לדעת להבחין בין אובייקטים שיש להם תכונה מסוימת לבין אובייקטים שמאוד רחוקים מכך (האלגוריתם רשאי לענות בחיוב או בשלילה עבור אובייקטים שנמצאים ב"תחום האפור"). בקורס נלמד וננתח מספר אלגוריתמים הבודקים תכונות של אובייקטים מתמטיים שונים: גרפים פונקציות והתפלגויות. כמו כן נלמד טכניקות של חסמים תחתונים. ספציפית, נלמד את הנושאים הבאים: - תכונות של גרפים צפופים במודל של מטריצת שכנויות: דו צדדיות ואי-הכלה של תתי גרפים. - תכונות של גרפים חסומי דרגה במודל של רשימת שכנויות: דו-צדדיות עם טעות חד צדדית ועם טעות דו צדדית, תכונה של חסר-מעגלים ואורקלים של חלוקות. - תכונות של גרפים במודל הכללי - arboricity (כלומר כיסוי מינימלי של יערות) חסום - תכונות אלגבריות של פונקציות - לינאריות - תכונות של פונקציות בוליאניות - מונוטוניות, דיקטטורה, חונטה - תכונות של התפלגויות - אחידות וזהות - בחינת תכונות במודל של חישוב מבוזר (Congest Model)
הקורס יעסוק במושגי יסוד, תוצאות מרכזיות, ודוגמאות חשובות בתורת המשחקים הלא שיתופיים ובתורת המשחקים השיתופיים, ובקשרים של תורת המשחקים לכלכלה ולמדעי המחשב. נושאי הלימוד: 1. משחקי סכום אפס עם ידיעה מלאה. מושג הפתרון. משחקים קומבינטוריים. האם יש פתרון למשחק "שח"? האם יש פתרון למשחק "שש-בש"? 2. משחקי סכום אפס ללא ידיעה מלאה. מושג האיסטרטגיה המעורבת. משפט המינימקס והערך של משחק. מה הפתרון ל"אבן נייר ומספריים"? 3. משחקים לא שיתופיים. "דילמת האסיר". שיווי המשקל של נש. משפט נש על קיום נקודות שווי משקל וההוכחה שלו. האם יש שווי משקל למשחק "פוקר"? 4. משחקים שיתופיים: הליבה, הערך של שפלי, בעיית המיקוח של נאש. שיטות בחירות ובחירה חברתית.
