תואר שני בבינה מלאכותית

מטרת הקורס לתואר שני ב"אינטליגנציה מלאכותית" (AI) היא להכשיר מומחים בבינה מלאכותית, המסוגלים לפתח סוכנים אינטליגנטיים במגוון רחב של הקשרים יישומים.

הקורס מיועד לסטודנטים, בוגרי מדעים (למשל, מדעי המחשב, פיזיקה, מתמטיקה) או הנדסה (למשל, מדעי המחשב, ביו-הנדסה, אלקטרוניקה, ניהול), שיש להם בסיס איתן במדעי המחשב.

הצורך להכשיר מומחים בתחומי מדעי המחשב והתקשוב עולה מדו"ח AlmaLaurea 2021 בו עולה כי מדעי המחשב והתקשוב הם תחומי הלימוד עם הביקוש הגבוה ביותר וההכנסה נטו הגבוהה ביותר 5 שנים לאחר סיום הלימודים, ולאחר מכן מיד לאחר מכן. לפי תארים בהנדסת תעשייה ומידע.

התואר השני בבינה מלאכותית נועד להכשיר מומחים בתחום מדעי המחשב (Master's Degree Class LM18) המסוגלים לפתח כלים, בעיקר תוכנה, המבוססים על טכניקות ומתודולוגיות ספציפיות לבינה מלאכותית (AI). כמו כן, ידוע באופן נרחב כיצד טכנולוגיות אלו מתאפיינות בנוף של מדעי המחשב וטכנולוגיית המידע כקורפוס מאוחד למתודולוגיות המופעלות (היגיון אוטומטי ולמידת מכונה) ומייצגות את אחד התחומים המתפתחים ביותר בתחום מדעי STEM.

המטרה החינוכית העיקרית היא לרכוש שיטות וכלים לפיתוח טכניקות בסיסיות של בינה מלאכותית, ולתכנן סוכנים המסוגלים לרכוש ידע באופן אוטונומי ולפתח מודלים ואסטרטגיות. יישומים אפשריים כוללים תחומים כמו אקולוגיה (למשל, ניטור סביבתי, שינויי אקלים), כלכלה (למשל, שוקי פיננסים וביטוח), צמיחה בת קיימא (למשל, בנייה חכמה, ערים חכמות, רשתות חכמות), רפואה (למשל, אבחון, רפואה טלפונית) , תעשיות מוצרים ושירותים (למשל, תכנות בסיוע בינה מלאכותית, תרגום אוטומטי של טקסט ודיבור, עיבוד אותות חברתי, אבטחת סייבר, רובוטים אוטונומיים, מערכות נהיגה מסייעות ואוטונומיות), משחקים ובידור, ממשקי משתמש חכמים, חברתיים וממוקדי אדם (אנושי עיצוב ממוקד).

מתוך מחשבה זו, הקורס שם דגש מיוחד על נושאים הקשורים לפיתוח שיטות וטכנולוגיות, בעיקר תוכנות, של בינה מלאכותית שהן מאובטחות, מהימנות, הוגנות וניתנות לפירוש, כלומר מסוגלות להסביר את ההחלטות של האדם, על פי החדשות החדשות. פרדיגמה של XAI ("בינה מלאכותית ניתנת להסבר"). ביחס למטרות חינוכיות אלו, הקורס לתואר שני בבינה מלאכותית מציע לימוד שמטרתן השגת מיומנויות ספציפיות בעיקר בתחומי מדעי המחשב והנדסת מידע, בדגש על שיטות וכלים לפיתוח טכניקות בינה מלאכותית, תוך התייחסות מיוחדת למכונה. למידה, סוכנים אינטליגנטיים, חשיבה אוטומטית, ראייה ממוחשבת, ייצוג ידע, תכנון, תורת המשחקים, עיבוד שפה טבעית, לוגיקה והיסטוריה של בינה מלאכותית. לימוד אלו ישלימו במסלולי למידה שיאפשרו לתלמידים לפתח ידע בכלים אנליטיים/כמותיים, כגון שיטות ומודלים של חשבון הסתברות ופיזיקה, סטטיסטיקה מסקנתית, טכניקות אופטימיזציה ותורת ההחלטות; היבטים אפיסטמולוגיים ופילוסופיים העומדים בבסיס החשיבה החישובית; יסודות אתיים לניהול טכנולוגיות בינה מלאכותית; היבטים ועקרונות משפטיים הנוגעים לרגולציה לניהול טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית; וכלים לפיתוח יישומים בכלכלה ובפיננסים.