מדעי המחשב – תואר ראשון (.B.Sc)

הקורס דן בנושאים בסיסיים ויסודיים במדעי המחשב, בפתרון בעיות, בכתיבת אלגוריתמים וניתוחם ובעקרונות התכנות באמצעות שפת התכנות C++. בקורס נדרש תרגול מעשי במחשב.

מטרת הקורס להעניק לסטודנטים ידע מקיף בתכנות מונחה עצמים. בקורס זה ילמדו העקרונות והמנגנונים העיקריים של תכנות מונחה עצמים, כגון: מחלקות, העמסה, הגדרה מחדש, המרות ועוד, תוך שימוש בשפת התכנות JAVA. בקורס נדרש תרגול מעשי במחשב.

מבוא ליצירת אפליקציות Web. נלמד אפליקציות רשת Client-Server. ניצור אתרים סטטיים, ניצור אתרים דינמיים מקושרים לבסיסי נתונים, נלמד איך להתגונן בפני בעיות בטיחות, כגון בבסיס הנתונים ומתקפות על סיסמאות.

למידת גישות, מתודולוגיות וכלי הנדסת תוכנה שנועדו לסייע למפתחי תוכנה ומערכות מידע בשלבים השונים של תהליך הפיתוח.

מטרת הקורס היא ללמד מבחר מבני נתונים ולהשתמש בהם לתכנון אלגוריתמים יעילים. לצורך זה נגדיר פונקציות רקורסיביות המתארות זמני ריצה אסימפטוטיים ונפחי אחסון ונלמד לפתור אותן. בנוסף נילמד מספר רב של מבני נתונים קלאסיים ואלגוריתמים כגון, עצי חיפוש בינאריים, עצי חיפוש מאוזנים דינאמית, רשימות דילוגים, טבלאות עירבול, ערימות, מיונים, אלגוריתמים על גרפים ועוד.

הקורס עוסק בשיטות בסיסיות לתיכון וניתוח אלגוריתמים, כולל שיטות סריקה, אלגוריתמים חמדנים, תכנון דינמי, רדוקציות, מסלולים משפרים, אלגוריתמים הסתברותיים, ושיטות אלגבריות. בקורס מציגים אלגוריתמים יעילים לשאלות יסוד בתורת הגרפים ובתחומים אחרים. בין השאר דנים בנושאים הבאים: סריקה לרוחב, סריקה לעומק, עץ פורש מינימום, מסלולים קלים ביותר, זרימה ברשתות, חתכים, התאמת מחרוזות, בעיות גיאומטריות.

מודלים של נתונים, אלגברה רלציונית, שפות שאילתות תכנון מסד הנתונים, אכסון יעיל של נתונים, אופטימיזציה של שאילתות, ניהול טרנזקציות, ניתוח בטיחות של טרנזקציות מקבילות. מטרת הקורס היא הבנת העקרונות של תכנון, בניה ושימוש במערכות בסיסי נתונים, המאפשרות ניהול יעיל של כמויות נתונים גדולות.

הגדרות בסיסיות- אלפבית ושפות, שפות רגולריות, פעולות על שפות רגולריות, תכונות סגור. למת הניפוח ומשפט נרוד, הוכחת אי-רגולריות. אוטומטים סופיים, דטרמיניסטיים (DFA) ואי דטרמיניסטיים (NFA). שקילות DFA ו-NFA. שקילות שפות רקולריות ושפות המתקבלות על ידי אוטומט סופי. מעבר מאוטומט לביטוי רגולרי ולהפך. דקדוקים, שפות חסרות הקשר, אוטומטי מחסנית, שקילות בין שפות חסרות הקשר והשפות המוגדרות על ידי אוטומטי מחסנית. תכונות סגור ומשפטי ניפוח עבור שפות חסרות-הקשר. מטרות הקורס הקניית בסיס להבנת Parsing, קומפילציה, Pattern Matching.

מטרות הקורס הן להקנות לסטודנטים חקירת כח החישוב של המחשב והכרת מגבלותיו וכן מיון הבעיות שניתנות לפתרון באמצעות המחשב, לפי רמת קושיין ויעילות האלגוריתמים לפתרונן. בין נושאי הקורס- שפות מזוהות ושפות כריעות בעיית העצירה ומשפט Church-Turing, רדוקציות וזיהוי בעיות לא כריעות ולא מזוהות באמצעותן, משפט Rice.

מבוא למבנה של מערכת מחשב טיפוסית (מעבד, זכרון ואמצעי קלט/ פלט) ולשפת Assembly למעבד פנטיום 32-ביט.

מבוא למבנה ואופן עבודת מערכות הפעלה מודרניות כגון Windows and Linux. נלמד את המרכיבים הפונקציונליים שלמערכות הפעלה ואת התייחסותם זה לזה. נראה כיצד ניתן להשתמש בזכרון וירטואלי כדי להפריד מרחבי כתובות. נסביר את אופן פעולת גרעין מערכת ההפעלה. נסביר על קבצים טיפוסיים.

מבוא למבנה ואופן הפעולה של קומפיילרים עבור שפה פרוצדורלית מונחית ארועים טיפוסית. נלמד כיצד אלמנטים של שפה גבוהה מיושמים ברמת המכונה. ונלמד כיצד להפעיל אופטימיזציה לפני ואחרי יצירת קוד.

קורס ראשון באנליזה, העוסק בחקר תופעת הרציפות ובמושגים כגון הגבול של סדרה, גבול ורציפות של פונקציה ,נגזרת ואינטגרל.

בקורס זה לומדים הסטודנטים את המושגים הבסיסים של אלגברה לינארית: מערכות לינאריות, אלגברת המטריצות, מרחבים וקטוריים, העתקות ליניאריות וכו'. קורס זה מיועד לספק לסטודנטים היכרות עם מושגים מתמטיים מן האלגברה הלינארית. המושגים האלה הם בסיס לשימושים בתחומים רבים ומגוונים.

לוגיקה: תחשיב הפסוקים: סינטאקס וסמנטיקה, פעולות לוגיות, טבלאות אמת, ערכי אמת של פסוקים, טאואולוגיות, שקילויות וגרירות לוגיות, מערכות הוכחה, נאותות ושלמות. תחשיב היחסים: הגדרת השפה, כמתים, נוסחאות ופסוקים בשפה. הגדרת מבנה (מודל) המספק פסוק. טאוטולוגיות, שקילויות וגרירות לוגיות. תורת הקבוצות: הגדרות בסיסיות, שייכות, הכלה, איחוד, חיתוך, הפרש. יחסים, פונקציות, יחסי שקילות, יחסי סדר, עוצמות קבוצות, שיטת הליכסון של קנטור. מטרות הקורס הן הקניית מושגי יסוד בלוגיקה. היכרות בסיסית עם ה"שפה" של מדעי המחשב התאורטיים.

קורס המשך באנליזה, העוסק באינטגרלים לא אמיתיים, טורי מספרים וטורי פונקציות. חקר של פונקציות במספר משתנים, אינטגרלים כפולים ומשולשים, אינטגרלים קוויים ומבוא למשוואות דיפרנציאליות רגילות.

בקורס זה לומדים הסטודנטים כמה נושאים מתקדמים באלגברה לינארית , בהם המבנה של העתקות לינאריות , מרחבים אוקלידיים ואוניטריים ושימושיהם. קורס זה מיועד לספק לסטודנטים היכרות עם מושגים מתמטיים מן האלגברה הלינארית. המושגים האלה הם בסיס לשימושים בתחומים רבים ומגוונים.

נושאי הקורס העיקריים הם אינדוקציות ורקורסיות וכן קומבינטוריקה. סטודנטים שיסיימו קורס זה בהצלחה יוכלו להשתמש ביעילות בכלים הבסיסיים הבאים, הנדרשים לחשיבה הלוגית של קורסי הליבה במדעי המחשב: אינדוקציה ורקורסיה, חישובים קומבינטוריים והוכחות קומבינטוריות.

המטרה העיקרית של הקורס היא לפתח חשיבה הסתברותית, ללמוד ולהבין את עקרונות ההסתברות והסטטיסטיקה ולפתח מערכת של כלים רלוונטיים לנושאים אלו. תכנית הקורס כוללת סטטיסטיקה תיאורטית, קומבינטוריקה, מבוא להסתברות, משתנים מקריים- בדידים ורציפים, התפלגויות בדידות ורציפות, משפט הגבול המרכזי, הסקה סטטיסטית, אמידה ובדיקת השערות, רגרסיה ליניארית.

נושאי הקורס העיקריים כוללים מונחי יסוד בתורת הגרפים, מסלולי אוילר והמילטון, משפטי Hall, Tutte, Turán, ו-Ramsey, גרפים מישוריים וצביעה, מניה של גרפים ובעיות קיצון בגרפים.  

בינה מלאכותית היא ענף של מדעי המחשב העוסק ביכולתם של מחשבים לפעול באופן המציג יכולות השמורות עד כה לבינה האנושית בלבד. תחום הבינה המלאכותית עוסק בבניית מכונות וכתיבת תכניות לביצוע משימות מתוחכמות במגוון תחומים במדע ובהנדסה, הדורשות אינטליגנציה אנושית. לדוגמא: נהיגה ברכב אוטונומי, שחרור מבוקר של תרופות לגוף, משחק שחמט, תכנון לוח טיסות ועוד. מצפים ממכונות אלה שיבצעו את המשימות ברמה גבוהה ויעילה יותר אפילו מזו שבני אנוש יכולים לבצע. הקורס מתמקד בנושאים בסיסיים בתחום הבינה המלאכותית: פתרון בעיות באמצעות שיטות חיפוש, משחקים, ייצוג ידע והסקת ידע חדש, אי-ודאות, תכנון‏ ולמידה. הסטודנטים בקורס יכירו את העקרונות הכלליים של הבינה המלאכותית, יבינו את חשיבות הנושא, את מורכבותו, ואת האופן בו ניתן לשלב בינה מלאכותית בתחומים שונים.

קורס מבוא ללמידת מכונה, הכולל סקירה והתנסות יישומית בשיטות למידה מונחות ולא-מונחות, ושם דגש על מתודולוגיה ופרקטיקה נכונה. מטרת הקורס היא הקניית יכולות מימוש אלגוריתמים של למידת מכונה.

קורס מבוא ללמידה עמוקה, הכולל סקירה והתנסות יישומית בשיטות למידה עמוקה מודרניות בדגש על יישומיי ראיה ממוחשבת. הקורס כולל פרויקט. מטרת הקורס היא הקניית יכולות מימוש אלגוריתמים של למידה עמוקה לזיהוי תמונה ומשימות אחרות.

הקורס יעסוק בהיבטים השונים של אבטחת יישומים באמצעות שימוש בקריפטוגרפיה כולל הצפנה, חתימות דיגיטליות, תהליכי הזדהות, ותקשורת מאובטחת. הקורס יציג אלגוריתמים, פרוטוקולים, סטנדרטים ו Best practices, וכן התקפות רלוונטיות תוך ניתוח הפגיעויות (Vulnerabilities) המאפשרות את ההתקפה.

הקורס עוסק בתיאור מערכות לינאריות בתחום הזמן ובתחום התדר. בתחילת הקורס יינתנו שעורי השלמה במשוואות דיפרנציאליות רגילות ופונקציות מרוכבות. בהמשך נעסוק בהרחבה בשימושים השונים של טורי והתמרות פורייה בזמן רציף. נתאר מסננים שונים בתחום התדר. נעבור על אותות דגומים, משפט הדגימה ושחזור אות מדגימותיו. נכיר התמרת פורייה בזמן בדיד. בנוסף נעבור על התמרות לפלס (אותות רציפים) התמרת Z (אותות בדידים) לניתוח מערכות.

במסגרת הקורס יילמדו נושאים של ראייה ממוחשבת הקשורים לפתרון בעיות מעשיות של תעשייה. ניתן לסווג את הנושאים הללו לעיבוד ברמת הפיקסלים (Low-Level Processing), עיבוד ברמת המאפיינים (Mid-Level Processing) ופתרון בעיות מורכבות (Application-Level Processing).

מטרות הקורס הן להקנות לסטודנט ידע תיאורטי ומעשי באלגוריתמים של גרפיקה ממוחשבת. במסגרת הקורס יוסברו עקרונות גרפיקה ממוחשבת דו-מימדית ותלת-מימדית . אלה טרנספורמציות, היטלים, הצללה ותאורה, עבודה עם מרקמים ועוד מספר נושאים.

מבוא למושגים בסיסיים ושיטות בסיסיות בעיבוד תמונה אשר יאפשרו המשך עיסוק בעיבוד תמונה.

הקורס יעסוק בהיבטים השונים של אבטחת יישומים כולל הצפנה, חתימות דיגיטליות, תהליכי הזדהות, ותקשורת מאובטחת. הקורס יציג אלגוריתמים, פרוטוקולים, סטנדרטים ו Best practices, וכן התקפות רלוונטיות תוך ניתוח הפגיעויות (Vulnerabilities) המאפשרות את ההתקפה. בנוסף, נלמד כיצד לבנות יישומים מאובטחים ולמנוע פגיעות בשכבת היישום. ננתח פגיעויות של שכבת היישום, ונסביר כיצד האקרים עושים בהן שימוש בכדי לתקוף את היישום ו/או את המערכת ונדון בשיטות העבודה המומלצות לכתיבה של קוד מאובטח.

מערכות מבוססות Web, כגון אפליקציות מובייל וענן, חשופות לאיומים בטיחותיים בשכבת הרשת, בשכבת התשתית ובשכבת האפליקציה. נלמד איך לאבטח את מערכת ה-Web תוך שימוש ב-Firewall, כיצד להקשיח את תשתית המערכת ע"י יישום שיטות אבטחה שונות ואת שכבת האפליקציה ע"י מימוש. Authentication and authorization נדון בפגיעות האפליקציה ושיטות התקפה ונלמד שיטות למנוע פגיעות.

הקורס יתמקד בתכנון ועיצוב ממשקי משתמש, ובאופן שבו ניתן להיעזר בידע תיאורטי רלוונטי בנושאים כגון למידה, זיכרון, תפיסה, קשב וקבלת החלטות, לצורך אפיון ותכנון ממשק משתמש. במהלך הקורס יתנסו התלמידים בשלבים השונים של עיצוב ממשקי משתמש: מחקר, עיצוב, יישום והערכה. התלמידים בקורס יכירו את העקרונות הכלליים על פיהם ניתן לתכנן מערכות קלות לשימוש. כמו כן יוכלו התלמידים בקורס להבין את חשיבות הנושא, את מורכבותו, ואת האופן בו ניתן לשלב מומחי חווית משתמש בפרויקט תוכנה.

תחום כריית מידע (Data Mining) הינו בעל פוטנציאל גדול לשינוי העולם העסקי, ומיושם כיום בחברות רבות על מנת ליצור יתרון תחרותי. הפקת תובנות בעלות ערך, מהנתונים הרבים הנצברים במערכות המחשוב המגוונות ובמחסן הנתונים הארגוני, מהווה אתגר מרכזי בארגון. השימוש בטכנולוגיות המתקדמות של כריית מידע, מאפשר לייצר ידע עסקי אינטגרטיבי בעל ערך למקבלי ההחלטות בארגון, מתוך מטרה למנף את תשואות הארגון. שימוש במודלים של כריית נתונים נמצאים בפסגת הטכנולוגיות האנליטיות של הבינה העסקית בארגון. קיימת עליה מתמדת בכמויות הנתונים ובמגוון הסוגים של הנתונים (Big Data), מעבר לאלו המאוחסנים בבסיסי הנתונים הקלאסיים. הנתונים ה"חדשים" מגיעים ממקורות רבים כמו תשדורות ברשתות חברתיות, חיישנים, אמצעי מעקב טכנולוגיים, עקבות דיגיטליים מגלישה באינטרנט ועוד. העלייה הדרמטית בכמויות ובסוגי הנתונים המאוחסנים מעלה את הפוטנציאל הקיים לגלות דפוסים וקשרים חשובים החבויים בהם, במטרה להפיק תובנות בעלות ערך עסקי, ומובילה לצורך ביישום טכנולוגיות כריית מידע מתקדמות על סטים רחבי היקף של נתונים מסוגים שונים. הקורס יסקור מושגים בסיסיים ושיטות מתקדמות של כריית נתונים. הקורס יעסוק בחלק התיאורטי של הנושא כמו גם בפן המעשי תוך הכרות עם כלי ממוחשב של כריית נתונים במטרה לאפשר לסטודנטים להתנסות באופן מעשי בפיתוח מודל של כריית נתונים.