| Section | Name | Description |
|---|---|---|
| 8/1. Introduction, Classification | ||
| 15/1. Learning 1 - Loss, Train Errors, and Optimization | ||
| 22/1. Learning 2 - Model selection, Generalization, Cross Validation | ||
| 7/2 (Wed). From Discrete Classes to Continuous Regression Models | ||
| 12/2. Prof. Leo Joskowicz - Deep Learning in Medical Image Analysis | ||
| 19/2. Unsupervised Clustering | ||
| 26/2. Dimensionality Reduction, Visualization | ||
| 28/2 (Wed). Artificial Neural Networks, and Missing Data | ||
| 4/3. Dr. Gabi Stanovsky - Natural Language Processing in Medicine | ||
אתם מוזמנים לשחק, ושימו לב לאותיות הקטנות. למשל שיכון Word2Vec של 10,000 מילים במרחב ממימד 200. פה רואים PCA שתופס רק 8.5% מהשונות של ענן המילים במימד הגבוה. |
||
| Exercise 4 - AI ideas project | קראו את השאלות בטופס, ענו עליהן בפירוט בקבוצות של 4-5 |
|
לנוחיותכם דוגמאות מהשנים הקודמות לפרויקטים טובים שהוצעו. שימו לב לדגשים הבאים (חלקם גם חסרים בדוגמאות): - עם כל האהבה למוסד, נסו לא לצטט מוויקיפדיה אם המידע אינו מסתמך על ציטוטים נוספים בעצמו. - נדרש פירוט. משפט אחד לרוב לא יספיק ע"מ שנבין את תהליך החשיבה. - לרוב קיימות עבודות קודמות באותו נושא שניתן להסתמך עליהן. חפשו אותם ביסודיות וכנראה שתמצאו. |