אלגוריתמים במולטימדיה ולמידת מכונה בסביבת פייתון

הקורס מהווה בסיס לקורסים מתקדמים במולטימדיה, למידת מכונה עם כתיבת יישומים בפייתון. משתתפי הקורס ילמדו את יסודות התכנות בפייתון, יכירו לראשונה מושגי יסוד של תכנות מונחה עצמים, ארגזי כלים המיועדים לעבודה עם קבצי מולטימדיה וניתוח מאגרי נתונים. במהלך הקורס סטודנטים ייחשפו לאלמנטים של כריית נתונים עם השקות למולטימדיה.

הקניית יסודות אלגוריתמיים ומעשיים בפיתוח תוכנה במולטימדיה ולמידת מכונה, עם דגש על נסיון מעשי בפיתוח בסביבת פייתון ותוך שימוש מגוון בספריות ובפלטפורמות המודרניות עבור תכנות ביותר בסביבה זו.

1. הכרת שפת התכנות פייתון ורכישת היכולת לכתוב בה יישומים.
2. הקניית ידע והכרות עם עולם המושגים היסודי בתחומי הראיה הממוחשבת ולמידת המכונה.
3. מתן בסיס לקורסים מתקדמים במולטימדיה, עיבוד וניתוח תמונה, קול ווידיאו, למידת מכונה.
4. קבלת ניסיון מעשי בחקר ופתרון בעיה מעולם למידת המכונה והמולטימדיה.
5. הכרת תוצרים אקדמאים של פרויקט, כמו מצגת מלווה ופוסטר פרויקט.
6. קבלת ניסיון בעמידה מול קהל והצגה ברורה של תהליך אותו הסטודנט פיתח.

1. סביבת פיתוח PyCharm לתכנות בפייתון.
2. הפונקציות המובנות של פייתון ועקרונות תפקוד השפה.
3. ספריות חיצוניות, כגון NumPy ,OpenCV, Pandas ועוד.
4. רשימות, רשומות, מילונים, וקטורים ומטריצות בפייתון.
5. הצגה גרפית של פונקציות.
6. עיבוד תמונות בסיסי, גילוי קווי מתאר, טשטוש וחידוד תמונה, שימוש בהיסטוגרמה.
7. הפעלת מסכות ופילטרים בסיסיים, כגון, Median Filter , Gaussian ו- MAF על תמונות ואותות חד ממדיים.
8. מושגי ייסוד באופטימיזציה ואלגוריתם Gradient Descent.
9. מבוא לכריית נתונים ולמידת מכונה, כגון Logistic Regression, KNN ו- K-Means.
10. הורדת ממד, PCA ואלגוריתם לזיהוי פנים תוך שימוש ב-Eigenfaces.

חלק לא מבוטל משיטת ההוראה בקורס מבוססת על פיתוח תוכנה יישומית שזוגות הסטודנטים מבצעים כפרויקט סוף קורס סמסטריאלי.
הפרויקט מהווה את ליבת הקורס, ומבוצע במהלך החודש האחרון של הקורס. במהלכו כל זוג סטודנטים בוחר תחום המעניין אותם ומוצאים לו שימוש מעשי בעולם האמיתי, אותו הם צריכים לממש ולהגיש כפתרון כולל שמשתמש הקצה יכול להריץ. לצד הפרויקט הסטודנטים גם מגישים פוסטר אקדמי ומצגת איתה הם מגינים על הפרויקט. לאורך כל הדרך הסטודנטים מבצעים מפגשי הנחיה שבועיים וקצרים בהם הם מקבלים הערות והכוונות כיצד להתקדם בפרויקט.
לצורך ביצוע הפרויקט, אם נדרש, עומדות לרשות הסטודנטים מעבדות המכון המתקדמות.
 

לביקור בתערוכת בוגרי הקורס
 

• שיחזור תמונה
  
• חידוד תמונה
  
• תיקוני צבע
  
• מעקב אחר אנשים
  
• זיהוי פנים