הקורס יציג נושאים מתמקדמים בלמידת מכונה שמתארים את ארכיטקטורות עכשוויות של למידה עמוקה, ומדגישים את היכולת להתאים למדגם האימון תוך כדי הכללה, ולמידה שמייצרת דוגמאות מתוך התפלגות. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. לפתח ולהריץ רשתות נוירונים. 2. לפתח ולהרי רשתות קונבולוציה. 3. להריץ תהליך אימון/וולידציה/בחינה שכולל מבחני א/ב. 4. לשערך התאמת יתר. 5. להתמודד עם התאמת יתר ולזהות הכללה.

פקולטה: מדעי הנתונים וההחלטות
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

96411 - למידה חישובית 1


מקצועות ללא זיכוי נוסף

46211 - למידה עמוקה 236781 - למידה עמוקה על מאיצים חישוביים


מידע סמסטריאלי