למידת מכונה ובינה מלאכותית

מהפכת המידע של העשורים האחרונים מתאפיינת בגידול דרמטי בנפח הנתונים הנאספים ומופקים (Big Data) ובמידת מורכבותם. על מנת להתמודד עם כמויות המידע הללו, עיבוד מידע והסקת מסקנות יעילה הם קריטיים. למידה חישובית היא התשתית למגוון יישומים חשובים בתחומי הבינה המלאכותית (ניתוח שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ומכוניות אוטונומיות) ובתחום האנליטיקה העסקית (חיזוי בשוק ההון, זיהוי הונאות ופרסונליזציה במסחר אלקטרוני).

במסגרת ההתמחות בלמידת מכונה ובינה מלאכותית, הסטודנטים לומדים את היסודות התאורטיים והאלגוריתמיים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, מתוודעים לכלים לאחסון ולעיבוד יעיל של כמויות נתונים גדולות, דוגמת אחסון מבוזר וחישוב מקבילי ורוכשים ידע בתחומים כמו ראייה ממוחשבת והבנת שפה, שבהם אפליקציות של בינה מלאכותית יכולות להשיג ביצועים הקרובים לביצועי אדם.