חזרה

סילבוס

מספר קורס 0368-4488-01
שם הקורס למידה עמוקה
יחידה אקדמית הפקולטה למדעים מדויקים ע"ש ריימונד ובברלי סאקלר -
מדעי המחשב
מרצה פרופ' ליאור וולףצרו קשר
צור קשר דוא"ל: wolf@cs.tau.ac.il
שעות קבלה בתאום מראשבניין: שרייבר מתמטיקה , חדר: 103
אופן ההוראה שיעור
שעות סמסטריאליות 2
סמסטר א' תשפ"ב
יום ב
שעות 10:00-12:00
בניין פיזיקה-שנקר
חדר 104
אין סילבוס

תוכן הקורס ומטרתו

**הרשמה ידנית -- קישור באתר המרצה**

הקורס יערך במתכונת שונה מאוד מהקורסים המוכרים לכם מהאוניברסיטה, בצורה של כיתת אמן.

מוטיבציה: אין נושא במדעי המחשב עם יותר חומר חופשי ומצויין מאשר למידה עמוקה. למשל, במהלך שלושת השבועות הראשונים, תדרשו להשלים בעצמכם את החומר של מרבית הקורס הזה: http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html. בנוסף, התחום מאוד דינאמי ומתפתח יותר מהר מכל תחום אחר במדעים מדוייקים והנדסה, ולכן חשובה מסגרת פתוחה.

כיצד יערכו השיעורים: במתכונת של דיון ודו שיח סוקרטי (השאלות ישאלו בשני הכיוונים ובצורה נעימה) סביב חומר הקריאה אותו תדרשו לדעת לפני השיעורים, סביב הפרוייקטים של הקבוצה שלכם, וסביב נושאים אותם יבחרו להעלות הסטודנטים. מדי פעם תוצג מצגת כדי לקדם את הדיון.

מחויבויות הסטודנטים: (1) נוכחות חובה. (2) לקרוא את חומר הקריאה לפני השיעור ולגלות בקיאות בחומר (יופעלו סנקציות). (3) תרגילים קבוצתיים (כ-3 סטודנטים בקבוצה). התרגילים הינם מחקריים ומאתגרים ולפי תחומי עניין.

הקורס מחייב שימוש ב-gpu. יש כיום שני דרכים עיקריות להשיג גישה -- א. דרך המנחה שלכם בתואר. ב. בתשלום לשרותי ענן.
לצערי, אין באפשרותנו כיום לתמוך בסטודנטים באמצעות משאבי gpus. אנחנו מנסים להשיג מן הגורן ומן היקב, אבל כלל לא בטוח שנצליח.

קבלה: באישור המרצה. הקורס מיועד לתלמידי מחקר עם עניין אמיתי בלמידה עמוקה ורקע כלשהו בלמידה חישובית. תנתן עדיפות למדעי המחשב (חובה תקנונית) ותתאפשר השתתפות של סטודנטים מצטיינים מתואר ראשון באישור המזכירות.

ציון: לפי הפרוייקטים, השתתפות, תרומה אמיתית לדיון, בקיאות בחומר כפי שמתגלה בשיעורים. לפחות פרוייקט אחד ראוי לפרסום במקום נכבד נדרש על מנת לקבל ציון מעל 92. ציון בין 85-92 ידרוש פרוייקט שהוא לפחות מימוש מלא כולל ניסוי מקיף של מאמר מורכב מספיק שכבר פורסם.

נושאים: רשתות עמוקות בראייה ממוחשבת. רשתות עמוקות בNLP. רשתות עמוקות בSPEECH. למידה לא מפוקחת למשל עם GANs. מודלים של attention ורשתות זכרון.

מידע נוסף: הframework של הקורס הינו pytorch

צוות הקורס:
ליאור וולף
אליה נחמני



הסילבוס המפורט מפורסם לתלמידי הקורס בלבד
מטלות הקורס

עבודת בית

ייתכנו מטלות נוספות
רשימת המטלות המלאה תופיע בסילבוס המפורט של הקורס.

קורסי קדם נדרשיםמבוא ללמידה חישובית (03683235)


tau logohourglass00:00