בית הספר להנדסת חשמל ומחשבים מציע מגוון רחב של מסלולים, המעניקים ידע מקצועי עדכני ומעמיק, ומכינים את הסטודנטים והסטודנטיות בצורה מיטבית לקראת השתלבות בשוק העבודה.
קורסי הבחירה במסלולים מאפשרים לכם לבנות תוכנית לימודים מגוונת ועשירה, בהתאם לתחומי העניין שלכם ולהעדפותיכם האישיות.
במסגרת קורסי הבחירה במסלולים יש לצבור סה״כ 12 קורסים (לא כולל מעבדות), מתוכם לפחות ארבעה קורסים המוגדרים כ"קורסי ליבה", מארבעה מסלולים שונים. בנוסף, יש להשלים שתי מעבדות מתקדמות בשני מסלולים שונים.
לצורך השלמת מכסת השעות לתואר (179 שעות), ניתן לבחור קורסים מתוך רשימת הקורסים המופיעים בידיעון העדכני: קורסי מסלול, קורסים מתקדמים ממחלקות אחרות בפקולטה, קורסים המוצעים על ידי הפקולטה למדעים מדויקים, או קורסים לתואר שני.
הרישום לכל קורס כפוף במלואו לעמידה בכל דרישות הקדם ולזמינות מקום בפועל. אין התחייבות לשיבוץ בקורסים מבוקשים, והקבלה אליהם אינה מובטחת גם אם הם נכללים בידיעון. במקרה שבו קורס מבוקש אינו זמין (עקב מגבלת מקום או שיבוץ), יש לשקול חלופות נוספות מתוך מגוון הקורסים המוצעים בידיעון.
למידת קורסי בחירה שאינם מופיעים בידיעון מחייבת אישור מקדים של ועדת ההוראה החוגית בלבד. הגשת בקשה אינה מהווה אישור, ואישור ניתן על בסיס שיקולים אקדמיים בלבד ובהתאם למדיניות החוג.
לשם כך יש לפתוח בקשה לפני תקופת הבידינג דרך מערכת הפניות המקוונת בצירוף אישור המרצה של הקורס המבוקש.
שימו לב:
1. הרישום לקורסים ולמעבדות מותנה בעמידה בכל דרישות הקדם ובמקום פנוי.
2. האחריות לבדיקת דרישות הקדם ולהרשמה בפועל מוטלת על התלמיד.ה.
מסלול עיבוד אותות תחום זה כיום הוא בעל חשיבות מרכזית במגוון רחב של שטחים ושימושים הכוללים תקשורת ספרתית, עיבוד אותות דיבור, עיבוד תמונות, הנדסה רפואית, מערכות צבאיות ועוד. ההתפתחות האקספוננציאלית באמצעי המחשוב והמזעור מאפשרים שימוש בטכניקות עיבוד אותות מתקדמות לצורך פתרון בעיות ופיתוח מוצרים מתוחכמים. מטרת המסלול היא להקנות מושגים וידע בסיסי בעיבוד אותות על תחומיו המגוונים, הן בהיבט התיאורטי והן בהיבט המעשי. המעבדה הנלווית עוסקת במימוש שיטות עיבוד אותות על גבי מעבד האות הייעודי, ה-DSP. המסלול מקנה ידע בסיסי הכרחי למהנדס.ת לעיסוק עתידי במחקר או בפיתוח בתעשיית ההי טק בתחום עיבוד אותות על היבטיו הרבים והמגוונים.
FSCDiff: Few-Shot Object Counting with Diffusion Probabilistic Models
Abstract
Few-shot object counting, requiring accurate object enumeration from limited training examples, remains a formidable challenge. Traditional methods often struggle to generalize to unseen object categories due to their reliance on complex feature engineering and regression-based pipelines. This work introduces a novel approach that harnesses the generative power of diffusion models to directly estimate object density maps. By conditioning the diffusion process on query images and a small set of exemplar images, our model learns to progressively refine a noisy image into a precise representation of object distribution. This end-to-end approach eliminates the need for intermediate feature extraction and matching stages, leading to improved performance and generalization. Our method significantly outperforms state-of-the-art techniques on the challenging FSC147 benchmark, demonstrating the potential of diffusion models to revolutionize few-shot object counting.
השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בצ'ט
בתוכנית מדעים דיגיטליים להיי-טק התעשייה פוגשת אקדמיה. אנחנו עושים זאת לא רק באמצעות מבחר המרצים המצטיינים שלנו, המגיעים מהתעשייה ומהאקדמיה, אלא גם על ידי הרצאות העשרה שהסטודנטיות.ים מקבלות.ים במהלך הלימודים.
אנשי מקצוע בכירים מגיעים אלינו במיוחד כדי לפגוש את דור העתיד של תעשיית ההיי-טק ולספר להם על תחומים שונים שבהם הם יכולים להעמיק כמו כתיבת קוד ופיתוח, עיבוד תמונה והשימוש בבינה מלאכותית. אחת ההרצאות האלה היתה שיחה מרתקת בתחום ה-Data Science, שהוצעה רק לסטודנטיות ולסטודנטים של מדעים דיגיטליים להיי-טק.
מיכאל לוינגר, מדען נתונים בכיר שעובד בסטרטאפ ה-Fin-tech המוכר Melio, הציג לסטודנטיות ולסטודנטים הלומדים בתוכנית את עולם התוכן שבו הוא עוסק מדי יום. הוא הסביר מהם יתרונותיו של התפקיד וכיצד הוא מתמודד עם חסרונותיו, וסיפר כיצד ניסה לחפש משרה ראשונה בתחום הידע שלו.
אלה המלצותיו למחפשות ומחפשי עבודה:
התפתחות מקצועית מתמדת: הישארו מעודכנים בטכנולוגיות חדשות באמצעות קריאת כתבות, האזנה לפודקאסטים והשתתפות בכנסים
יצירת קשרים: חשוב מאוד ליצור קשרים בלינקדין, שהיא רשת חברתית מקצועית, ולא לחשוש לשוחח עם מנטורים פוטנציאליים
תיק עבודות: יצירת תיק עבודות שאפשר להציג בריאיונות עבודה. חשוב לשלוט היטב בחומר ולדעת להסביר מה היו האפשרויות ולמה נבחר הפתרון הזה
תפקיד ראשון בהיי-טק: אין סיבה להימנע מעבודה בחברות סטרטאפ קטנות או בחברות ענק, זו אינה התפשרות אלה צבירת ניסיון שיידרש בהמשך כדי להגיע לחברה ולתפקיד טובים יותר
אנחנו מודים למיכאל לוינגר על ההרצאה המעניינת והמועילה.
חשוב לנו לשמור על קשר עם התעשייה. רוצה להגיע אלינו ולשתף בידע שלך?ליצירת קשרלחצו כאן >
