הקורס מכסה מגוון רחב של אלגוריתמי למידה עמוקה ויישום יעיל שלהם על חומרה ייעודית. בפרט הקורס יכסה נושאים הבאים: פרספטרון רב-שכבתי, רשתות קונבולוציה, רשתות רקורסיביות, למידה בלתי מונחית, מודלים גנרטיביים, למידה על גרפים, דחיסת רשתות וכו. בחלק החומרתי נסקור ארכיטקטורות ייעודיות עבור אימון והאצת רשתות עצביות עמוקות. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנט: 1. ידע אספקטים תאורטיים ומעשיים של בניית רשתות עצביות עמוקות. 2. ידע לבנות רשתות עצביות עמוקות תוך שימוש בחבילות תוכנה ייעודיות. 3. ידע שיטות אופטימיזציה שונות המאפשרות ביצוע יעיל של אפליקציות למידה על מאיצים חישוביים. 4. יבצע פרויקט מחקרי מסכם.

פקולטה: מדעי המחשב
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

(44198 - מבוא לעבוד ספרתי של אותות ו- 46195 - מערכות לומדות ו- 234125 - אלגוריתמים נומריים ו- 236200 - עיבוד אותות, תמונות ומידע ו- 236201 - מבוא לייצוג ועיבוד מידע ו- 236756 - מבוא למערכות לומדות)


מידע סמסטריאלי