שיטות אלגוריתמיות לטיפול במידע מאסיבי, רב-מימדי שמאפשר הקצאה של משאבי זמן ומקום לינאריים או תת-לינאריים בלבד. יסודות מתמטיים (חסמים על זנבות של התפלגויות, מרחבים נורמיים). סטרימינג ( STREAMING ), חסמים תחתונים לסטרימינג באמצעות סיבוכיות תקשורת, הורדת מימד ולמת ג'ונסון-לינדנשטראוס, LOCALITY SENSITIVE HASHING (LSH), שיטות נומריות לאלגברה לינארית בקנה מידה גדול, בעיית השלמת המטריצה, רלקסציות קמורות לדרגה נמוכה, פרדיגמת ה- MAPREDUCE לחישוב מבוזר. תוצאות למידה: בתום הקורס, הסטודנטים יבינו עקרונות מתמטיים חשובים של אלגוריתמים למידע מאסיבי, וידעו כיצד להשתמש בהם בפיתוח אלגוריתמים מודרניים.

פקולטה: מדעי המחשב
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

(94412 - הסתברות מ ו- 104166 - אלגברה אמ' ו- 104167 - אלגברה א ו- 234218 - מבני נתונים 1) או (104034 - מבוא להסתברות ח' ו- 104166 - אלגברה אמ' ו- 104167 - אלגברה א ו- 234218 - מבני נתונים 1)


מידע סמסטריאלי