פרויקט | מנחה | דרישות | מצב | סימון |
---|---|---|---|---|
רפואה מותאמת אישית מתוך גרפי אינפורמציה הדדית | בני פרץ | אותות אקראיים, הסתברות, יתרון – ענ"מ \ לומדות | פנוי | L1 |
למידה של מידע זמני (סדרות זמן) תחת מגבלות של מידע חסר ברפואה | בני פרץ | אותות אקראיים, יתרון – ענ"מ \ לומדות | פנוי | L2 |
Performance Awareness in Reinforcement Learning | עידו גרינברג | High motivation and curiosity. - Experience with python. Experience with ML. Strong mathematical skills. Advantage: experience with RL, DL or hypothesis testing | פנוי | L3 |
Diverse Hindsight Goals in Deep Reinforcement Learning | תום יורגנסון | Mamat/ Matam or any equivalent programming experience (especially familiarity with Linux)Any intro level ML course, could be from other faculties,universities, or even online.Python (and ML libraries such as Pytorch) is an advantageAny experience with Reinforcement Learning is an advantage | פנוי | L4 |
בקרה של רשת תחבורה / Control of transportation networks | אייל טייטלר | מבני נתונים ואלגוריתמים, רצוי רקע בלמידה מחיזוקים | פנוי | L5 |
תכנון משימה על ידי כלים של למידה עמוקה לא מונחית Task planning with deep unsupervised learning | אייל טייטלר | מבני נתונים ואלגוריתמים, רצוי רקע בלמידה מחיזוקים | פנוי | L6 |
תכנון וניהול אופטימלי של תיק מניות ממונף Management of Leveraged stock portfolio | אייל טייטלר | למידה עמוקה, רצוי למידה מחיזוקים | פנוי | L7 |
תכנון והוצאה לפועל של לוח זמני רכבות Planning and control of trains schedule | אייל טייטלר | הסתברות, רצוי ידע בלמידה מחיזוקים | פנוי | L8 |
תכנון ולמידה בסביבה רציפה מורכבת Planning and learning in continues factored environments | אייל טייטלר | הסתברות, מבנה נתונים ואלגוריתמים, רצוי למידה מחיזוקים | פנוי | L9 |
פנוי | L10 | |||
פנוי | L11 | |||
(RL) Visualizing Domain Attributes | יותם אמיתי | מבוא למערכות לומדות. מומלץ: הכירות בסיסית עם RL או MDPs. | פנוי | L12 |
עקיבת וידאו אחר מטרות מתמרנות בעזרת רשתות נוירונים CNN RNN | דר' גבי דוידוב- אלביט | מערכות לומדות, קורס בראייה ממוחשבת | פנוי | L13 |
פנוי | L14 | |||
פנוי | L15 | |||
L16 | ||||
פנוי | L17 | |||
פנוי | L18 | |||
L19- משחקי תוקפים ומגנים מבוססי למידה חישובית | נתן פטרפרוינד | קורסים בלמידה חישובית ולמידה מחיזוקים. תכנות: פייטון (ברמת שפת אם), PYTORCH ואו TENSORFLOW | תפוס | L19 |
פנוי | L20 | |||
MuZero for Point Robotic Motion Planning | תום יורגנסון | Mamat/ Matam or any equivalent programming experience (especially familiarity with Linux)Any intro level ML course, could be from other faculties,universities, or even online.Python (and ML libraries such as Pytorch) is an advantageAny experience with Reinforcement Learning is an advantage | פנוי | L21 |
פנוי | L22 | |||
פנוי | L23 | |||
Starcraft2 Macro Bot | תום יורגנסון | excellent coding skills, knowledge in machine learning and deep learning, and preferably knowledge in reinforcement learning. The scope of the project is quite large, so motivation is a key requirement as well 🙂 | פנוי | L24 |
Teaching a Robot to Push Objects into Place | אור קרופניק | Mamat / Matam or any equivalent programming experience (especially familiarity with Linux) Python (and ML libraries such as Pytorch) is an advantage • Any experience working with robots and/or reinforcement learning is an advantage | פנוי | L25 |
L26 | ||||
L27 | ||||
L28 | ||||
L29 | ||||
L30 | ||||
L31 | ||||
L32 | ||||
פנוי | L33 | |||
פנוי | L34 | |||
L35 | ||||
L36 | ||||
L37 | ||||
פנוי | L38 | |||
Hysteresis activation | משה קמחי | machine learning (046195) | תפוס | L39 |
Teach in your own pace | משה קמחי | machine learning (046195), Advantage: Knowledge in Deep Learning (046211/236781/046746 or any personal projects) | פנוי | L40 |
Periodic Activation Functions for graphs neural networks | משה קמחי | Introduction to digital signal processing (044198)machine learning (046195)Introduction to data structures and algorithms (044268) Knowledge in Deep and Knowledge in graph signal processing (an advantage) | פנוי | L41 |
פנוי | L42 | |||
פנוי | L43 | |||
פנוי | L44 | |||
זיהוי תרופות בחדר ניתוח | ספיר גרשוב | קורס בראייה ממוחשבת, למידת מכונה / למידה עמוקה | פנוי | L45 |
Quantization of neural networks on edge device | משה קמחי | machine learning (046195), Advantage: Knowledge in Deep Learning (046211/236781/046746 or any personal projects) | פנוי | L46 |