רשימת הקורסים

3 שעות שבועיות :

הבעיה היסודית של האלגברה: חוגים, חוגים אוקלידיים, חוגי מנה. אריתמטיקה: טרנספורם FOURIER דיסקרטי, כפל פולינומים, כפל שלמים, כפל מטריצות, משפט השאריות הסיני בחוג אוקלידי, פרוק לשברים חלקיים. שדות סופיים: בניית שדות סופיים, פרוק פולינומים מעל שדות סופיים (אלגוריתמים המבוססים על אלגברה לינארית), יצירת פולינומים אי-פריקים מעל שדות סופיים. שיטות מודרניות לפרוק בחוג הפולינומים מעל השלמים: פרוק מודולו מספר ראשוני "גדול", פרוק מודולו מספר ראשוני "קטן" והרמה לפרוק מודולו חזקה של הראשוני, וקטורים קצרים בסריגים. גיאומטריה אלגברית חישובית: פולינומים ויריעות אפיניות, יחס סדר על מונומים, חלוקה עם שארית בחוג הפולינומים במספר משתנים, משפט הבסיס של HILBERT ובסיסי GROBNER, האלגוריתם של BUCHBERGER, שימושים גיאומטריים.

3 שעות שבועיות:

ארכיטקטורה היא התחום במדעי המחשב שמספק את הפלטפורמה למימוש מעשי של חידושים בתכנות ואלגוריתמים. אחרי חזרה קצרה על נושאים מקורס הבוגר בארכיטקטורה של מחשבים, הקורס מציג שיטות עדכניות לשיפור ביצועים: מעבדי superscalar ו- instruction level parallelism, חיזוי התנהגות פקודות סיעוף (branch prediction), מטמון זרימות (trace caching), מעבדים רבי-ליבות ו- thread level parallelism, תמיכה בתכנות מקבילי.

3 שעות שבועיות :

הבנת הישום של הנדסת תוכנה בפרויקטי תוכנה. הקמת מסגרת העבודה של פרויקט. מהלך ביצוע פרויקט תוכנה משלב תכנון ועד שלב סיום, הלכה למעשה. העמקה בניתוח תהליכי ושלבי הפיתוח השונים והיחסים ביניהם. פרוט הפעולות התומכות בפרויקט (מדידות, ניהול סיכונים, ניהול איכות ועוד) .נתוח והשוואה בין שיטות ניהול קלאסיות ומודרניות שונות תוך הבנת היתרונות והחסרונות של כל אחת מהן והשילוב ביניהן.

3 שעות שבועיות הרצאה:

מטרת הקורס להקנות ידע, הבנה מעמיקה וטכניקות לניתוח, עיצוב ואימות של מערכות תוכנה מונחות עצמים מורכבות. הקורס יכלול לימוד עקרונות ניתוח ועיצוב, תבניות עיצוב, עיצוב-על ומפורט ולימוד שיטות מודרניות לאימות מערכות תוכנה מרמת היחידה עד לרמת המערכת, כולל שיטות פורמליות ולא פורמליות.

3 שעות שבועיות הרצאה:

מטרת הקורס הינה הכרת הסוגיות הבסיסיות והתוצאות המרכזיות בתורת מורכבות החישובים, בדגש על מיון מטלות חישוביות לכאלו הניתנות או שאינן ניתנות למימוש יעיל. הנושאים העיקריים בקורס: סיבוכיות מקום, ההירארכיה הפולינומיאלית, סיבוכיות של מעגלים, חישובים אקראיים, הוכחות אינטראקטיביות, משפט ה- PCP ו- Average-Case Complexity.

3 שעות שבועיות הרצאה:

הבנת המטרות, הטכנולוגיות, האלגוריתמים, הפרוטוקולים, והמערכות של תקשורת מחשבים ושל internetworking, עם דגש על קריאה במאמרים מהספרות האקדמי ו- Standards Documents והבנת שיטות לניתוח ביצועים ועיצוב רשתות. חומר קריאה לקורס יישאב ממאמרים על מחקר, "קלסיים" וחדשניים, ו- RFCs. דרך הגשת תרגילי סימולציה הסטודנטים יכירו כלים למחקר על רשתות ולהבנת פעולתם. דרך הגשת יישום Java התלמידים יכירו היטב מהלך פרוטוקול.

20 שעות שבועיות :

הסטודנטים יגדירו נושאים לפרויקטים מחקריים תחת הנחיה אקדמית של חברי הסגל. נושאי הפרויקטים יכולים להיות תיאורטיים או יישומיים. ניתן להשתמש גם בהנחיה נוספת של חוקרים חיצוניים (מהאקדמיה או מהתעשייה). לוח הזמנים של כל פרויקט ייבנה במשותף על-ידי הסטודנט ועל-ידי המנחה האקדמי.

מה היא למידה? מה הן מערכות לומדות? האם מכונה יכולה ללמוד ואילו מושגים ניתנים ללמידה? כיצד ניתן ללמד מכונה? באילו שיטות ועבור אילו בעיות?

בשנים האחרונות הודגם שלא רק שמכונות יכולות ללמוד, אלא שזהו כלי חיוני מאין כמוהו לטיפול בבעיות סבוכות ובגודש המידע המציף אותנו. מערכות אוטומטיות הלומדות לזהות דפוסים משמשות כיום מרכיב חשוב במגוון עצום של תחומים וישומים.

בקורס נציג את תחום המערכות הלומדות ואת הקשר שלו לתחומים אחרים. נלמד דרך דוגמאות מעשיות את הנושאים הבאים:

רגרסיה: התאמת מודל לנתונים. שיטות מינימום שגיאה ריבועית. Support Vector machines. זיהוי – detection (האם בתמונה נמצאים פנים? היכן?)  recognition (מהו האוביקט הנמצא בקלט, האם זהו אדם?)  identification, individualiztion (מי החתול הזה? האם זה מיצי?), למידה מונחית – supervised learning. סיווג – classification (האם הקלט המוגש שייך לקבוצה זו או אחרת, האם זה תפוח או תפוז?)  שיטת השכן הקרוב, סיווג בייס נאיבי, עצי החלטה. רשתות עצבים מלאכותיות. למידה בלתי מונחית – unsepervised learning. ניתוח אשכולות – clustering. הפחתת מימדים – dimensionality reduction. למידת חיזוק – reinforcement learning. מודלים להערכת התפלגויות - Probabalistic graphic models. אלגוריתמים גנטיים. ספריות תוכנה ובהן כלי Matlab ו Python (scikit-learn) המממשים מערכות לומדות. בקורס ינתן דגש על למידה אוטומטית מתוך מידע ביורפואי לצרכי זיהוי, אפיון, ניתוח והערכה של המידע.

2 שעות שבועיות בהנחיה:

נדון במערכות אינטראקטיביות, ונציג את תחומי המחקר הנוכחיים והעתידיים של טכניקות העיצוב, בניה, והערכה של ממשקי משתמש. הנושאים הנלמדים: שמע (audio), דיבור, toolkits ,ממשק המשתמש מולטי-מודל; שיטות עיצוב, שיטות הערכה,מחשוב בכל מקום (ubiquitous computing); ממשקים מוחשיים (haptic interfaces); ממשקים מבוססי מחווה; מערכות וחברתיות ,התנהגויות, הבטחה ושימוש במערכות ניידות.

הנושאים כוללים: ‏ממשקים ‏וטכניקות אינטראקציה, ‏תהליכי עיצוב פיתוח והערכה, ‏כלי תכנות לפיתוח ממשקים, ממשקים מבוססי מחווה, אודיו, וחיישנים שונים, ממשקים למערכות ניידות, מערכות חברתיות, תפוסי התנהגות ואיסטרטגיות, Human ,behavior mining אימות ופרטיות, אבטחה במערכות ניידות.

מטרות אבטחת מידע, איומים כללים על מערכות מידע. יסודות תורת ההצפנה, הנדסת קריפטוגרפיה: צפנים סימטריים ואסימטריים (DES, AES), צפני גושיים וצפני זרם (RC4). שיטות החלפת מפתחות (Diffie-Helman). אלגוריתמי גיבוב (HASH)  קריפטוגרפים וחתימות דיגיטליות. סרטיפיקטים ותשתיות מפתחות פומביים (PKI). מדיניות אבטחה ויסודות הגנה: הגנה לעומק , הפרדת אחריויות והרשאות, זיהוי, אימות, הרשאות ועיקרון של זכות מינימלית, Bell LaPadua model. מושגים וטכניקות של התקפות. תוקפים ואתיקה. יסודות אבטחת רשתות, ניתוח מקרה SSL, יסודות אבטחת מחשבים, מערכות הפעלה ו-Trusted Computing. ניתוח מקרה אנדרויד.