למידת מכונה ומערכות נבונות - הפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים, טכניון

תורת הלמידה
למידה מחיזוקים
למידה עמוקה ואופטמיזציה
למידה מקוונת
רובוטיקה
ניתוח נתונים סטטיסטי

בשנים האחרונות אנו עדים לשיפורים דרמטיים במגוון רחב של יישומים טכנולוגיים יומיומיים. החל מזיהוי דיבור, דרך תרגום שפה, ועד אינטראקציה ישירה דרך דיבור טבעי, ממשק האדם-מכונה הפך לטבעי ויעיל הרבה יותר. תחומים אחרים כגון ראייה ממוחשבת ומשחק מבוסס למידה מחיזוקים התפתחו בקצב מהיר לא פחות. הכוח המניע מאחורי כל השיפורים המרשימים האלה בתחומים שונים מאוד הוא תחום אחד, המכונה בדרך כלל "למידת מכונה", המהווה תחום מחקר מרכזי בפקולטה שלנו. תחומי המחקר של קבוצת המחקר בנושא למידת מכונה מתפרשים על פני ספקטרום רחב, מתיאוריה בסיסית ועד עיצוב אלגוריתם ויישומים מעשיים בתחומים מרובים.

מידע נוסף ניתן למצוא בגרסה האנגלית

חברי סגל מעבדות חדשות

שם טלפון אימייל משרד

פרופסור מן המניין

תחומי עניין: computer graphics, computer vision, and machine learning

משרד: מאייר, 905

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: http://webee.technion.ac.il/~ayellet/

מרצה בכיר

תחומי עניין: Machine Learning

משרד: פישבך, 459

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://kfiryehud.wixsite.com/kfir-y-levy

פרופסור מן המניין

סגן דיקנית לתכניות לימודים

תחומי עניין: Array Signal processing, speech enhancement, noise estimation, source localization, blind source separation, system identification, adaptive filtering, image analysis and processing, deep learning.

משרד: מאייר, 555

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://israelcohen.com/

פרופסור מן המניין

תחומי עניין: Computer Vision, Machine Learning, Computer Graphics, Computational Imaging, Optics. In particular I work on statistics of natural signals, computational photography, display technology, low and mid level vision.

משרד: מאייר, 958

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: http://webee.technion.ac.il/people/anat.levin/

פרופסור מן המניין

תחומי עניין: Information processing, learning and control in natural and artificial systems, reinforcement learning, lifelong learning.

משרד: פישבך, 429

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: http://ronmeir.net.technion.ac.il/

פרופסור חבר

תחומי עניין: Signal and Image Processing

משרד: מאייר, 509

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://tomer.net.technion.ac.il/

פרופסור מן המניין

תחומי עניין: Machine learning: theory, algorithms and applications; reinforcement learning and Markov decision processes; learning, optimization.

משרד: פישבך, 456

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://shie.net.technion.ac.il/

מרצה בכיר

תחומי עניין: Learning on graph structured data, geometric deep learning

תחומי מחקר:

שליחת מייל

אתר: אתר: https://haggaim.github.io/

פרופסור חבר

תחומי עניין: Machine learning, Theoretical Neuroscience, Neural networks / Deep learning

משרד: פישבך, 435

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://sites.google.com/site/danielsoudry/

מרצה בכיר

תחומי עניין: Multi-robot systems; robot planning and control; sampling-based algorithms; smart mobility; autonomous driving; societal aspects of autonomous mobility systems; discrete and continuous optimization.

משרד: מאייר, 654

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://kirilsol.github.io/

מרצה בכיר (מינוי משותף עם הפקולטה למדעי המחשב)

תחומי עניין: Data science and machine learning; reproducibility, reliability, and fairness in modern machine learning; data-driven inference; deep neural representations; computational imaging

משרד: מאייר, 506

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://sites.google.com/view/yaniv-romano/home

פרופסור מן המניין

תחומי עניין: Stochastic control, Dynamic games, Communication networks analysis and control, Learning processes.

משרד: מאייר, 653

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: http://webee.technion.ac.il/shimkin/

מרצה בכיר

תחומי עניין: Reinforcement learning, robotics, deep learning

משרד: מאייר, 458

תחומי מחקר:

שליחת מייל

להתקשר

אתר: אתר: https://avivt.github.io/avivt/

פרופסור חבר

תחומי עניין: Speech processing, Automatic speech recognition, Speaker verification, identification and diarizarion, Pathological speech; Deep learning, Unsupervised and Self-supervised learning, Reliable and trustworthy learning algorithms.

משרד: מאייר, 553