קורס זה מעניק 3 נקודות זכות.
דרישות קדם:
חובה: 236756 מבוא למערכות לומדות (או קורס מקביל מפקולטות אחרות)
יתרון: 236781 למידה עמוקה על מאיצים חישוביים (או דומה; קורס זה לבדו אינו מספיק כדרישת קדם)
* הקורס מיועד לתלמידי תארים מתקדמים או לתלמידים מתקדמים לתואר ראשון המתעניינים במחקר בתחום *
תאור הקורס:
קורס זה עוסק בקשר שבין מערכות לומדות להתנהגות אנושית, ובאתגרים היחודיים ששילוב זה יוצר. בקורס נבחן מה קורה כשלוקחים מערכת לומדת - שתוכננה ואומנה בסביבה סטרילית ומבוקרת – ומציבים אותה בלב סביבה מציאותית הכוללת סוכנים אנושיים בעלי רצונות, שאיפות, הטיות, גחמות, ואינטרסים. מנגד, נלמד גם איך ניתן לתכנן ולאמן מערכות לומדות כך שיביאו בחשבון את דפוסי ההתנהגות של משתמשיהן האנושיים באופן שמיטיב גם עם המערכת וגם עם המשתמשים.
הקורס יתמקד במערכות המלצה כמודל מייצג לסביבה שבה יש אינטראקציה בין מערכת לומדת לבין משתמשיה – אינטראקציה הכוללת היבטים התנהגותיים, חברתיים, אסטרטגיים, ודינמיים.
מבנה הקורס:
הקורס מחולק לחמש יחידות לימוד, המסודרות מן המיקרו אל המקרו: (1) בחירה אנושית וניבויה, (2) המלצה ובחירה מתוך אפשרויות, (3) השפעות והשלכות של המלצה, (4) דינמיקה של מערכות המלצה, ו-(5) מערכות המלצה כסביבה מרובת אינטרסים. לאורך הסמסטר, ובהתאם ליחידות אלו, משתתפי הקורס ילמדו על wמערכות לומדות ועל התנהגות אנושית בהקשרים אלו, יממשו סביבות למידה ומודלים התנהגותיים, ויחקרו אמפירית את ביצועיהן של מערכות לומדות בסביבות התנהגותיות שונות. בפרט, כל יחידה תכלול:
הרצאה פרונטלית, בה נלמד גישות וכלים מלמידה לצד תאוריות ומודלים התנהגותיים, וכן נדון בהשלכות, השפעות, ושלל סוגיות שנובעות מהשימוש בכלים פרדיקטיביים בסביבה אנושית.
מטלת תכנות ביתית (רטובה), בה הסטודנטים יממשו רכיבים וכלים מרכזיים שנלמדו בכיתה (כגון מודלי התנהגות או אלגוריתמים לומדים)
סדנה אקספלורטורית, בה הסטודנטים יחקרו אמפירית (עם הכלים שהם מימשו) מגוון תרחישי למידה בסביבות המלצה שונות (את הסביבות בונה צוות הקורס).
בסוף הקורס יתבקשו הסטודנטים להגיש פרויקט מעשי, בו הם יעמיקו באחד הנושאים שבהם נעסוק בקורס. פרטים נוספים לגבי הפרויקט ינתנו בהמשך.
באתר תוכלו למצוא מגוון שאלות ותשובות לגבי מבנה ורכיבי הקורס, כגון: מה זה בדיוק אומר ״סדנא״? מהן המיומנויות הנדרשות והמומלצות? מהו היקף העבודה המשוער בתרגילי הבית? ועוד.
דרישות הקורס והרכב הציון:
חמישה תרגילי תכנות ביתיים (20% מהציון)
חמש סדנאות כיתתיות (30% מהציון)
פרויקט מסכם (50% מהציון)
נוכחות חובה (עד היעדרות אחת מוצדקת)
תוצרי למידה:
הסטודנטים יכירו את הכלים הקיימים כיום לחיזוי התנהגות אנושית במערכות המלצה, ויוכלו לעמוד על יתרונותיהם וחסרונותיהם.
הסטודנטים יתנסו בשאלת שאלות מחקריות העוסקות בקשר שבין מערכות לומדות והתנהגות אנושית בסביבה של מערכות המלצה, ונתינת מענה לשאלות אלו באמצעות כלים סימולטיבים.
הסטודנטים יכירו וידעו למפות את הפערים הקיימים כיום במערכות מסוג זה, הן ברמת התכנון והבניה והן ברמת היישום.
רישום:
מספר המקומות בקורס מוגבל. המעוניינים להרשם, אנא מלאו את פרטיכם בטופס הבא.
https://www.cs.technion.ac.il/courses/all/124/236667.pdf
הודעות קבלה ישלחו לקראת תחילת הסמסטר.