ידיעון ללימודי תואר ראשון (.B.Sc) בתחומי ההנדסה והמדעים - מכללת אפקה - תשפ"ד 2024

קורסי בחירה ניתוח רשתות חברתיות תהליך חקר רשת שבו נעשה שימוש בכלים מתמטיים לאנליזת רשתות חברתיות. הקורס עוסק בנושאים העיקריים של חקר רשתות חברתיות, ובפרט אנליזת רשתות חברתיות המבוססת על אלגוריתמים רקורסיביים וכלים מתמטיים מתורת הגרפים ואלגברה לינארית. הקורס סוקר מגוון גישות מדעיות לניתוח רשתות חברתיות המשמשות גם לחקר מבנים של יחסים הדדיים בין ישויות. מגוון הישויות עשוי לכלול: אנשים, ארגונים, אזורים גאוגרפיים ומדינות. במסגרת הקורס יוצגו עיקרי התיאוריה של רשתות חברתיות ויידונו מחקרים ויישומים בנושא. עיבוד וזיהוי תמונה הקורס מרחיב בין היתר על מערכת הראייה האנושית, מאפייני תמונה ספרתית והבסיס לעיבוד תמונה )בינארי, רמות אפור(, ניתוח פורייה ועיוותים, דגימה ושחזור של תמונה, שיפור תמונה בעזרת עיצוב היסטוגרמת רמות האפור, פילטרים שונים לעיבוד ולשיפור תמונה, מבוא , יישומים 3D לתורת האינפורמציה, קידוד ודחיסת מידע בעיבוד תמונות, עקרונות ייצוג ועיבוד של תמונה בצבע, מבוא לעיבוד וידאו, תמונות של עיבוד תמונה. רשתות נוירונים לראייה ממוחשבת ראייה ממוחשבת היא מהתחומים הצומחים ביותר בהנדסה, ומאפשרת ניתוח והבנה אוטומטית של תמונות ושל וידאו, שמהווים חלק , מתעבורת האינטרנט העולמית. קורס זה מהווה המשך ישיר לקורס המבוא לראייה הממוחשבת והוא מתרכז כמובן בשיטות 80%- מהותי, כ מבוססות רשתות נוירונים לשימושי ראייה ממוחשבת. הקורס מתאים לסטודנטים בכל מסלולי התוכנה בעלי רקע מתאים, ובפרט למסלול למידת מכונה. הוא כולל התייחסות לטכנולוגיות עדכניות בחזית התעשייה והמחקר. עיבוד שפה טבעית איך מחשבים מבינים את שפתנו? איך מנועי החיפוש מוצאים בתוך כמויות מידע אדירות בדיוק את מה שאנו צריכים? איך נעשה תרגום ע"י מכונה? איך אפשר לסווג טקסטים לפי דרישות שונות? (, חוקר את הבעיות הקשורות לעיבוד ולמניפולציה של שפה טבעית, Natural Language Processing - NLP) תחום עיבוד שפות טבעיות והבנה של שפה טבעית על מנת לגרום למחשבים "להבין" דברים שנאמרים או נכתבים בשפות אנושיות. התחום עוסק בפיתוח מודלים חישוביים ואלגוריתמיים לניתוח טקסטים בשפה אנושית. בשנים האחרונות התחום צבר תאוצה בתעשייה ובמחקר. תרגום אוטומטי, מענה לחיפוש, ניתוח של טקסטים בערוצי מדיה למיניהם, העברת שפה לממשקי דיבור של מכשירים ניידים ועוד. מבוא למודלים ניהוליים מבוססי נתונים הקורס עוסק בכלים לבניית מודלים של קבלת החלטות. הוא משלב שלושה קורסי חובה שהסטודנטים לומדים בחקר ביצועים: סטטיסטיקה, שיטות אופטימיזציה, ומודלים סטוכסטיים. חלקו הראשון של הקורס עוסק ברגרסיה רבת משתנים וחיזוי, חלקו השני עוסק בסדרות עיתיות, ואילו חלקו השלישי מתמקד בשימוש בכלים אלו לבניית מודלי אופטימיזציה לעיתים על בסיס מודלים סטוכסטיים. מטרת כלל המודלים הנבנים בקורס היא מקסום רווח, הפחתת עלויות והעלאת ערך לארגון כמקובל בתחומי האנליטיקה העסקית. היכן תוכלו לעבוד ( באפקה מקבלים הכשרה רב תחומית הנדרשת להשתלבות במגוון AI) הסטודנטיות והסטודנטים של מדעי הנתונים ובינה מלאכותית מבוגרי אפקה השתלבו בתעשייה במגוון 97% . רחב של תפקידים הן בארץ והן בעולם ולרוב הם מתחילים לעבוד כבר במהלך התואר תפקידי מפתח וברמות שכר גבוהות המקובלות בתעשיית ההיי־טק. ככל שהשנים חולפות הופך יותר ויותר ברור שכל חברה מכל תחום צריכה מומחים בתחומי מדע תחומי ביקוש לבוגרי מדעי הנתונים: הנתונים שיכוונו אותם וידעו להשתמש בנתונים. בוגרי התואר משתלבים בקלות בניתוח נתונים בתחומי בינה המלאכותית, מודלים, אלגוריתמיקה, אליניזה ועוד. חברות הייטק, שוק ההון, ארגונים וחברות מעולמות הרפואה ואפילו כאלה שעוסקים בספורט, מוזיקה ואופנה- מעסיקים פוטנציליים: אשר משקיעים משאבים משמעותיים בצוותים שכל תפקידים הוא עיסוק בנתונים. , דאטה אנליסטים, חברי צוות של מדע נתונים, צוותי בינה מלאכותית ובינה עסקית. Data Scientists מדעני נתונים תפקידים פוטנציאליים: ( יכולים להמשיך ללימודים לתארים מתקדמים במוסדות AI) בוגרות ובוגרי תואר ראשון בביה"ס למדעי הנתונים ובינה מלאכותית להשכלה גבוהה בישראל ובעולם, או להמשיך ללימודי תואר שני במערכות תבוניות באפקה ובכלל. (M.Sc.) תואר שני במערכות תבוניות מערכות תבוניות הן מערכות אינטליגנטיות כגון עוזרים חכמים, ממשקי מציאות מדומה, מערכות ביומטריות ומערכות לומדות עבור בינה עסקית. המקום שתופסות מערכות אלה הולך וגדל בכל תחום עיסוק וברוב ההיבטים של חיינו. לתכנון, להפעלה ולהתממשקות של מערכות תבוניות נדרשים ידע וכלים בתחומים רבים. לכן, התחום של מערכות תבוניות הוא תחום מבוקש ביותר בתעשיית ההיי-טק. (, ללמידה חישובית Artificial Intelligence) לימודי תואר שני במערכות תבוניות באפקה מתמקדים בנושאים הקשורים לבינה מלאכותית .(Big Data) ולפלטפורמות לנתוני ענק IoT- (, לבינה מבוזרת ל Natural Language Processing) (, לעיבוד שפה טבעית Machine learning) תוכנית הלימודים מציעה מגוון של קורסים המקנים ידע תיאורטי רחב בשילוב היבטים מעשיים של בניית מערכות מבוססות בינה מלאכותית; הסטודנטים והסטודנטיות לתואר השני זוכים להכיר את הכלים המרכזיים בתחום ולרכוש מיומנויות פתרון בעיות )דרך הגדרת שאלת המחקר, איתור מקורות מידע לפתרון הבעיה וכתיבה והצגה של הפתרון(, התמודדות בתנאי חוסר ודאות ועוד.

35 ידיעון תואר ראשון