למידה עמוקה פרצה לתודעה התקשורתית בשנים האחרונות ככלי המחולל העיקרי במהפכת ה AI, אבל למעשה זהו מושג די ותיק. הרעיון ומימושיו עולים ופורחים כעת בגלל שלושה גורמים עיקריים: כמות עתק של נתונים, כח מיחשוב רב ואלגוריתמי למידה המנצלים את שני הגורמים האחרים ביעילות.
בקורס נציג את תחום הלמידה העמוקה ואת הקשר שלו לתחומים אחרים. נשתמש בכלים עדכניים כדי לבצע משימות שעד לאחרונה נחשבו כשייכות לתחום המדע הבדיוני. נלמד על המגבלות של הכלים והשיטות ונתאר כיווני התפתחות עתידיים.
נתמקד בהיבטים הפרקטיים של למידה עמוקה:
איסוף נתונים ומאגרי נתונים קיימים, בחירת מודלים, שימוש במודלים קיימים ובלמידת העברה, שימוש בספריות ומעטפות תוכנה (דוגמתTensorFlow, Theano, Keras, Matlab Neural Network Toolbox ), פתרון בעיות במהלך אימון מודל, מיחשוב ענן, יצוא ושימוש במודל במכשירי קצה שונים ובתנאים שונים.
בתרגילים ובהדגמות נראה שימוש בפועל בלמידה עמוקה לפתרון של מגוון בעיות כגון: עיבוד טקסט ושפה טבעית, מערכות המלצה, ייצור טקסט על פי סגנון, עיבוד תמונות, חיפוש תמונות, זיהוי סגנון והחלתו בתמונות, ייצור תמונות בעזרת Autoencoders, טיפול באודיו ובמוזיקה, פתרון משחקים ובעיות אחרות בעזרת למידת חיזוק עמוקה.
הרשמה אונליין
כניסת סטודנטים ומרצים
