ידיעון 2017/18 | אוניברסיטת תל אביב

ירדן ג'רבי / "ללא פשרות" כישלונות והפסדים בדרך לניצחון ולהגשמת החלום

18 בנובמבר 2020, 20:30 - 21:45

ארגון בוגרי הנדסה מזמין אתכם לפתוח שנה באירועי ריאליטי! טוב, לא באמת... רק סיפורים של גיבורות וגיבורים מהעולם האמיתי בהרצאות מעוררות השראה.

הג'ודוקא ירדן ג'רבי, מדליסטית אולימפית (ריו 2016), אלופת עולם (2013) ופיינליסטית "הישרדות", משתפת בסיפור חייה.

על הילדה שבגיל 3 צפתה ביעל ארד זוכה במדליית הכסף ושאלה את אמא "איך קונים כרטיס לאולימפיאדה?". 24 שנים אחר כך, כשדמעות מציפות את עיניה, היא תעמוד על הפודיום, לאחר שזכתה בעצמה במדליה אולימפית.

סיפור על התמודדות עם לחץ, פציעות, כישלונות והפסדים וכמובן גם על הצלחה פנומנלית ועל הגשמת חלומות דרך נחישות, כוח רצון והתמדה.

ההשתתפות ללא עלות לסטודנטים ולבוגרי הנדסה, מותנה בהרשמה מראש בקישור הבא

https://www.eventbrite.com/e/127596278905

לנרשמים ישלח בהמשך לינק למפגש.

EE Seminar: Automatic breast lesion classification by joint neural analysis of mammography and ultrasound

24 בנובמבר 2020, 15:00

ZOOM

https://us04web.zoom.us/j/9811616388?pwd=UGlnWVFFT3lFVkFpZlNmVHFNUXRVdz09

Passcode: 5F4CPq

Speaker: Gavriel Habib

M.Sc. student under the supervision of Prof. Nahum Kiryati and Dr. Arnaldo Mayer

Tuesday, November 24^th, 2020, at 15:00

Automatic breast lesion classification by joint neural analysis of mammography and ultrasound

Abstract:

Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. Mammography is a frequent diagnostic approach with proven mortality reduction and early disease treatment benefits. However, as it suffers from poor lesion visibility in dense breasts, radiologists are using breast ultrasound as a complementary imaging modality. Yet, existing computer-aided diagnosis (CAD) systems for the breast are generally based on a single modality.

In this research, we propose a deep learning-based method for classifying breast cancer lesions from their respective mammography and ultrasound images. The proposed approach is based on a GoogleNet architecture, fine-tuned for our own dataset in two training steps. First, a distinct neural network is trained separately for each modality, generating high-level features. Then, the aggregated features originating from each modality are used to train a multimodal network to provide the final classification. Our approach outperforms state-of-the-art mono-modal models and performs similarly to an average radiologist, surpassing two out of four radiologists participating in a reader study. These results suggest that our model may become a valuable decision support tool for radiologists.

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בצ'אט

EE Seminar: How to Learn Under Constraints?

16 בנובמבר 2020, 18:00

ZOOM

https://us02web.zoom.us/j/87990044156?pwd=bHNKTy9MSkExS3YwSDY4ajRZZElFdz09
Meeting ID: 879 9004 4156
Passcode: TAUEESYS

Speaker: Dr. Michal Moshkovitz

Qualcomm Institute at UC San Diego

Monday, November 16^th, 2020, at 18:00

How to Learn Under Constraints?

Abstract

The goal of classical machine learning is to learn a high-accuracy model from given examples. The learning process has no constraints besides running in a reasonable time relative to the input size. However, these days, as machine learning is utilized in high-stake applications like healthcare and law, learning has to obey several new constraints. In this talk, I will focus on two types of constraints: explainability and bounded memory. I will present the first explainable algorithm for k-means clustering that has provable guarantees. Then I will focus on another constraint -- learning with bounded memory, where I will present a characterization of high-accuracy learning with bounded memory and its equivalence to learning with statistical queries.
Short Bio

Michal is a postdoctoral fellow at the Qualcomm Institute of the University of California, San Diego. Her interests lie in the foundations of AI, exploring how different constraints affect learning. She works on explainable machine learning, bounded memory learning, and online no-substitution clustering. Michal received her PhD from the Hebrew University and an MSc from Tel-Aviv University. She was the recipient of an Anita Borg scholarship from Google and a Hoffman scholarship from the Hebrew University.‏

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בצ'אט

קובי וינדזברג / "חנונים אבל לפניך" לנצח בריאליטי בכלים של ניהול פרויקטים

12 בנובמבר 2020, 20:30 - 21:45

קובי וינדזברג, מהצמד "קובי וטליה" ובוגר הפקולטה - מספר בשיחה פתוחה - על מאחורי הקלעים של הזכייה בעונה 3 של "המירוץ למיליון".

איך הרקע המקצועי, כמהנדס בהייטק, עזר לו לעשות "שיעורי בית" ולבנות צוות מנצח שמתמודד בדבקות עם נקודות שבירה ועומד בלחץ שנראה לעתים בלתי אפשרי.

איך, מלבד מאמן כושר ושאר עזרים, מתכוננים לנצח בתכנית הריאליטי - מההכנות בארץ ועד לסוף המירוץ, שלב אחר שלב - באמצעות שימוש בכלים ומתודולוגיה מעולם ניהול הפרויקטים.

ההשתתפות ללא עלות לסטודנטים ולבוגרי הנדסה, מותנה בהרשמה מראש בקישור הבא

https://www.eventbrite.com/e/127285094143

לנרשמים ישלח בהמשך לינק למפגש.

04 נובמבר 2020

העטלף הוא היונק היחידי המסוגל לעוף מעוף אמיתי, הוא אינו עיוור ורואה מצויין באור ובחשיכה. מרבית העטלפים טורפים חרקים והודות להתחקות גנטית ממקמים אותם איפשהו בין סדרת הכלביים לסוסיים, לא רחוק מהיונקים הימיים, אבל אין ספק שהם לא דומים לשום דבר אחר. עובדה נוספת וחשובה, העטלפים משתמשים בקריאות סונר כדי להתמצא במרחב. קריאות הסונר האלה הן בעצם גלי קול. גלי הקול האלו פוגעים בעצמים שונים במרחב ולפי האופן בו גלי הקול חוזרים אל העטלף הוא יודע להבין איפה הוא במרחב ביחס לעצמים ואפילו באיזו מהירות העצמים האלה נעים ומאיזה חומר הם עשויים.

בתאריך ה 14 לאוקטובר התקיים לראשונה יום פרויקטים מקוון לבית הספר להנדסת חשמל בחסות חברת VAYYAR החברה בארגון עמיתי התעשייה של הפקולטה להנדסה. כל תלמיד נדרש לבצע פרויקט בשנת לימודיו האחרונה כתנאי לקבלת התואר. הפרויקט יכול להתבצע בכל אחד מתחומי ההתמחות השונים והוא מהווה הזדמנות לסטודנט ליישם את הידע שרכש במהלך שנות הלימוד בפקולטה, להרחיב את אופקיו המקצועיים, ולהתנסות בעבודה מעשית. אמיר חזון ומיכאל מאיר קטפו את המקום השלישי בתחרות השנה עם הפרויקט "סיווג אוטומטי של קריאות סונר של עטלף".

הסטודנטים מאחורי הפרויקט

אמיר חזון, מסיים כעת תואר בהנדסת חשמל ופיזיקה באוניברסיטת תל אביב לאחר 4 שנים של לימודים. "ההשראה לבחירה בפרויקט הזה היא מבחינתי העיסוק בנושא של למידת מכונה. אני מתעניין בתחום והפרויקט היה הזדמנות טובה לבצע שימוש פרקטי בכלי הזה" מספר אמיר.

מיכאל מאיר, סיים תואר ראשון בהנדסת חשמל ופיזיקה באוניברסיטת תל אביב (4 שנים) ומתחיל כעת תואר שני בפיזיקה במכון וייצמן. "אני מאוד נמשך לביולוגיה ולטבע ולכן זה היה טבעי עבורי לנסות לשלב את הנושאים האלו בפרויקט הגמר. לפני תחילת הפרויקט עשיתי גם קורס בחירה בביולוגיה מולקולרית וגם במסגרת משרת הסטודנט בה עבדתי במהלך התואר הראשון סייעתי בפיתוח תכנה לצורכי מחקר ביולוגי במכון וייצמן. גם כאן- ראיתי הזדמנות ליישם כלים הנדסיים כדי לתת מענה לבעיה ביולוגית, מה שנראה לי מאוד מעניין" מספר מיכאל.

מטרת הפרויקט

מטרת הפרויקט היא לאפשר לבצע סקרים אקולוגיים באופן יעיל. כלומר, להצליח לאפיין אילו זני עטלפים חיים בסביבת עניין נתונה ובאילו כמויות. כידוע, עטלפים משתמשים בקריאות סונר כדי להתמצא במרחב. קריאות הסונר האלה הן בעצם גלי קול. גלי הקול האלו פוגעים בעצמים שונים במרחב ולפי האופן בו גלי הקול חוזרים אל העטלף הוא יודע להבין איפה הוא במרחב ביחס לעצמים ואפילו באיזו מהירות העצמים האלה נעים ומאיזה חומר הם עשויים. "אנחנו, בעצתו של פרופסור יוסי יובל, מרצה וחוקר בפקולטה למדעי החיים ע"ש ג'ורג' ס.וייז, ראש המעבדה לתפיסה חושית וקוגניציה במחלקה לזואולוגיה וחוקר התנהגות בשדה, במעבדה ובתוך המוח עצמו, בעצם השתמשנו בקריאות הסונר האלה על מנת להבחין בין זני עטלפים שונים. זאת, מפני שלכל זן עטלף מאפיינים ייחודיים לקריאות הסונר שלו. מה שעשינו בפרויקט זה לבנות אלגוריתם מבוסס למידת מכונה המאפשר לאפיין הקלטה של קריאות סונר ולהבין לאיזה זן עטלף קריאה זו משתייכת. קיבלנו הקלטות עטלפים שזוהו על ידי ביולוגים, כך שכל קריאה שויכה לזן מסוים. לאחר מכן, ביצענו עיוותים קטנים ומכוונים להקלטות האלו על מנת לייצר סימולציות שייצגו קריאות נוספות. זו שיטה שמאפשרת להגדיל את מאגר המידע עליו מבוסס תהליך הלמידה של האלגוריתם באופן מלאכותי. על בסיס מידע זה, בוצע תהליך של למידת מכונה וכעת האלגוריתם "מכיר" 8 זני עטלפים ויכול לזהות אותם בהקלטה באחוזי הצלחה, שנעים בין 70% לכמעט 100% כתלות באיכות ההקלטה ובזן העטלף." מסביר מיכאל.

בנוסף,בנו מיכאל ואמיר ממשק (UI) המאפשר למשתמשים להשתמש באלגוריתם ואף ללמד אותו איך לזהות זנים חדשים, כך שבעצם כל אחד יכול להשתמש בכלי הזה - גם אם הוא לא יודע לתכנת או לא מבין איך האלגוריתם עובד כלל.

בתמונה מצד ימין: זו ספקטרוגרמה של קריאת סונר יחידה- ציר X זה הזמן, ציר Y זה התדר והעוצמה מיוצגת על ידי שינויים בצבע (צהוב- עוצמה גבוהה, כחול- עוצמה נמוכה). ניתן לראות כמה פרמטרים שהשתמשנו בהם לייצוג הקריאה- מרכז המסה במישור התדר-זמן (כאשר האנלוג למסה זה עוצמה), שיפועים של קריאת הסונר ב- 3 נקודות שונות (תחילת אמצע וסוף הקריאה) ורוחב הפס של הקריאה.

בתמונה מצד שמאל: רואים גרף שמייצג את העוצמה הכוללת כפונקציה של הזמן עבור אותה קריאה. מכאן- אנחנו מחלצים זמן אופייני שלוקח לקריא העטלף להגיע ל 90% מעוצמתה המירבית (rise time). סט המכיל את הפרמטרים האלו ונוספים מייצג כל קריאה, ואלגוריתם למידת המכונה מקבל את הנתונים האלו לאחר שכל קריאה שמגיעה אליו עוברת תהליך עיבוד דומה.

ידיעות נוספות בנושא

EE Seminar: Smart-City E-Band Communication Network for Opportunistic Weather Sensing

11 בנובמבר 2020, 15:00

ZOOM

https://us02web.zoom.us/j/83725745042?pwd=ZDgvdnVHbnJLQkFkOXN3VFpzVEpKQT09
Meeting ID: 837 2574 5042
Passcode: 468331

Speaker: Mor Hadar

M.Sc. student under the supervision of Prof. Hagit Messer-Yaron

Wednesday, November 11^th, 2020, at 15:00

Smart-City E-Band Communication Network for Opportunistic Weather Sensing

Abstract:

Modern infrastructures support smart-city operations, which are based on short millimeter-waves wireless links connected by a dense network. These links are sensitive to hydrometeors, and their signals attenuated by rain. In this talk, we demonstrate that standard signal-level measurements being collected by the network can be used to estimate the movement of an ongoing storm. Parameters characterizing the movements of the frontal rain cell, as its speed and direction, can be accurately estimated. We first estimate the differential time of arrival of the attenuated signals between pairs of links, from which we extract the parameters of interest. We demonstrate our results using actual measurements from an operating system in the city of Rehovot, Israel. We also analyzed dry periods and identified a 24-hours periodicity in the signal-level measurements which we will describe and characterize.

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בצ'אט

04 נובמבר 2020

ידיעות נוספות בנושא

ארגון עמיתי התעשייה של הפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב הוקם בשנת 2013 במטרה לייצר תהליך של דיאלוג מתמשך בין התעשייה לבין הפקולטה.

תכלית הארגון הינה ליזום, לחזק ולבסס קשרים ושיתופי פעולה ארוכי טווח בין האקדמיה לבין התעשייה הטכנולוגית בארץ. שאיפתנו ליצור יחסים של סינרגיה בין המטרות המחקריות והלימודיות של האקדמיה לבין יעדי החברות.

באתר חברות כ-35 חברות היי-טק, מסטארט-אפים מצליחים ועד חברות ענק, המובילות במשק, כגון: אינטל, אלביט, אמדוקס, אמזון, אפל, התעשייה האווירית, ווסטרן דיגיטל, סמסונג, NVIDIA ועוד רבות וטובות.

הפלטפורמה של הארגון משמשת לשמירה של אוזן קשבת לצרכי התעשייה, תוך איגוד של מגוון שיתופי פעולה בין התעשייה לבין האקדמיה, ובכלל זה מחקר ופיתוח, גיוס והשמת סטודנטים ובוגרים, פרויקטים בשיתוף התעשייה, תכנים לימודיים, אירועים ועוד.

הארגון פועל בשני משורים מרכזיים רלוונטיים לסטודנטים ולסטודנטיות:

בתחום הגיוס והרווחה:

- ימי זרקור- במהלך שנת הלימודים מגיעות חברות התעשייה לקמפוס (או לזום) כדי לפגוש סטודנטים וסטודנטיות שלנו למטרות גיוס.

- פרסום משרות סטודנט ומשרות מלאות לבוגרים ובוגרות.

- ימי גיוס ייעודיים לחברות הכוללים הרצאות העשרה וראיונות אישיים של סטודנטים וסטודנטיות שקורות חייהם נבדקו מראש.

- אירועי פנאי, מפגשים טכנולוגיים וטקסים, ובכלל זה אירועי ומסיבות סטודנטים, מיט-אפים ועוד.

בתחום האקדמי:

- הרצאות אורח: העברת שיעור בקורס רלוונטי על ידי נציג.ה מהתעשייה.

- הרצאות העשרה של התעשייה.

- הנחיית פרויקטים בתעשייה.

בראש הארגון עומד פרופ' דוד מנדלוביץ, סגן דקאן למחקר בפקולטה להנדסה, ופרופסור מן המניין בהנדסת חשמל ואלקטרו-אופטיקה.

פרופ' מנדלוביץ' הינו ממציא ויזם, בעל ניסיון רב בתעשיית ההיי-טק.

מנהלת הארגון הינה יערית רחמים-אברוצקי, עורכת דין ובעלת ניסיון רב בתחום הגיוס.

מידע נוסף ניתן לקרוא באתר ארגון עמיתי התעשייה

04 נובמבר 2020

ד"ר מקסים סוקול, ד"ר בריאן רוזן ופרופ' נועם אליעז

מימין לשמאל: פרופ' נועם אליעז, ד"ר בריאן רוזן וד"ר מקסים סוקול

ידיעות נוספות בנושא

מגוון התפקידים בעולם ההיי-טק כבר מזמן פרץ את תקרת הזכוכית של מחקר ופיתוח.
היום בכל חברה כמעט יש מקום למנהלות פרויקטים, מנהלי מוצר, דאטה אנליסטים, מתכנתות ומתכנתים ברמות שונות.

תוכנית מדעים דיגיטליים להיי-טק פונה אל הקהל שמעוניין להשתלב בסקאלת התפקידים הזו ועוד. למי שלא בטוח.ה מה בדיוק רוצה לעשות בסיום הלימודים, אבל יודע.ת שתואר מדעי פרקטי ואיכותי מהווה כרטיס כניסה לתעשייה.

התמקדות בעולמות התכנות כמו גם במדע הנתונים, תוך לימוד תשתית מתמטית, מאפשרת לבוגרים ולבוגרות שלנו לבחור את הכיוון המתאים להם.ן כבר לקראת סיום הלימודים, ולבחור בפרויקט וקורסי קצה מתאימים.

לפירוט תוכנית הלימודים והקורסים בתואר - ידיעון (סילבוס)

ירדן ג'רבי / "ללא פשרות" כישלונות והפסדים בדרך לניצחון ולהגשמת החלום

EE Seminar: Automatic breast lesion classification by joint neural analysis of mammography and ultrasound

EE Seminar: How to Learn Under Constraints?

קובי וינדזברג / "חנונים אבל לפניך" לנצח בריאליטי בכלים של ניהול פרויקטים

אמיר חזון ומיכאל מאיר בנו אלגוריתם מבוסס למידת מכונה המאפשר להבחין בין זני עטלפים שונים על סמך קריאות הסונר שלהם

ידיעות נוספות בנושא

EE Seminar: Smart-City E-Band Communication Network for Opportunistic Weather Sensing

יותר ויותר סטודנטיות בוחרות במדעים דיגיטליים להיי-טק

ידיעות נוספות בנושא

מהקרן הגרמנית-ישראלית למחקר ופיתוח מדעי (GIF)

ידיעות נוספות בנושא

עמודים