סילבוס

תוכן הקורס ומטרתו

מודלים של למידת מכונה, בכלל, ושל למידה עמוקה, בפרט, משנים את פניה של הטכנולוגיה. מודלים אלה נהיים יותר ויותר נפוצים במערכות מחשבים קריטיות, החל ממכוניות אוטונומיות ועד מערכות לאבחון מחלות באופן אוטומטי, וממערכות ביומטריות (למשל, לזיהוי פנים) ועד מערכות שמשמות בתהליכי גיוס עובדים (למשל, לסינון קורות חיים).

מערכות מחשבים בדרך כלל משתמשות במודלים של למידת מכונה כ-"קופסאות שחורות" שקשה לפרשן. כתוצאה מכך, טבעי לתהות האם אפשר לסמוך על מערכות מבוססות למידה. האם תוקפים מתוחכמים יכולים להטעות את המערכות? האם ניתן לדלות מידע פרטי רגיש על המשתמשים או על הנתונים ששימשו ללמידה? האם מערכות אלו יכולות להפלות נגד קבוצות מסוימות? הקורס יתייחס לשאלות אלה ולשאלות קשורות. באופן כללי, הקורס יכסה נושאים הקשורים לאבטחה, פרטיות, והגינות בלמידת מכונה, ויכיר לסטודנטים שיטות שמטרתן לשפר את האמינות של מערכות מבוססות למידה.

נדרשים היכרות מקדימה עם למידת מכונה וניסיון תכנות מעשי. סטודנטים בעלי רקע מתאים שלא לקחו את קורסי הקדם הנדרשים מוזמנים ליצור קשר עם המרצה לקבלת אישור חריג להרשמה.