התמחות בעיבוד שפה טבעית - NLP

אודות ההתמחות

שפה טבעית* היא כל אחת מהשפות המדוברות ונכתבות על ידי בני אדם, למשל עברית, אנגלית וערבית. כיום ישנם יישומים שונים המבוססים על טכנולוגיות שמטרתן ניתוח והבנת משמעויות מתוך טקסט חופשי. תרגום אוטומטי, כמו זה של Google Translate, הוא יישום כזה. יכולת התרגום האוטומטי תלויה בעיקר על יכולות הניתוח וההבנה של המילים בתוך ההקשר הנתון. יישום נוסף הוא כמובן Siri של Apple המאפשר למשתמש לתת פקודות קוליות בשפה חופשית. גם כאן, עומק הניתוח של השפה הוא המאפיין העיקרי של הטכנולוגיה.

ראש ההתמחות: ד"ר כפיר בר
לעמוד המרצה באתר >>

מטרות ההתמחות

1. לחשוף בפני הסטודנטים את תחום עיבוד שפה טבעית
2. הצגת הבעיות החישוביות הבסיסיות והמתקדמות בהבנת שפות טבעיות
3. תרגול פתרון בעיות הקשורות לעיבוד שפה טבעית, באמצעות רשתות נוירונים עמוקות

תוצרי למידה של ההתמחות - סטודנטים שסיימו בהצלחה את ההתמחות:

1. יכירו מושגים בסיסיים בבלשנות חישובית
2. יבינו את התהליכים הקשורים לבניית מערכת לניתוח שפה
3. יבינו אלגוריתמי ניתוח שפה מגוונים

מדוע כדאי להתמחות בעיבוד שפה טבעית?

1. מי שאוהב שפות טבעיות ומדעי המחשב, זאת ההתמחות בשבילו!
2. התחום נמצא בגדילה משמעותית, הרבה התפתחויות טכנולוגיות מסייעות לשיפור ביצועים במשימות מורכבות כגון תרגום אוטומטי, זיהוי רגשות בטקסט, מענה לשאלות ומערכות דיאלוג מתקדמות.

לאילו תפקידים מכוונת ההתמחות?

מחקר ופיתוח בתחום ה- AI.

מפרט קורסי ההתמחות

• סמסטר א' / 3 ש"ס: למידה עמוקה בשפות טבעיות
  דרישות שמע: למידה חישובית וכריית נתונים
  דרישה במקביל: יסודות עיבוד שפה טבעית
  
  
• סמסטר א' / 3 ש"ס: יסודות עיבוד שפה טבעית
  דרישות שמע: למידה חישובית וכריית נתונים
  דרישה במקביל: למידה עמוקה בשפות טבעיות
  
  
• סמסטר ב' / 2 ש"ס : סמינריון NLP
  דרישות שמע: למידה עמוקה בשפות טבעיות; יסודות עיבוד שפה טבעית
  
  
• שנתי / 2.5 ש"ס : סדנת פרויקט גמר
  דרישות במקביל : למידה עמוקה בשפות טבעיות; יסודות עיבוד שפה טבעית
  
  

העשרה ומידע נוסף

1. הכירו את טכנולוגיית ה-NLP והדרכים לפתח בה
2. דוגמאות מרתקות ליישום עיבוד שפה טבעית

* יתכנו עדכונים /שינויים ע"פ החלטת הנהלת הפקולטה.