ארועים מתוכננים
האקתון לשילוב בינה מלאכותית בתהליכי עבודה במעבדות- LabAI Challenge
3 ימים:
13.10.2026 שעה 10.00-16.00
14.10.2026 שעה 10.00-16.00
15.10.2026 שעה 10.00-16.00
תקציר:
לטכניון יש שלל מעבדות רטובות והנדסיות, שבהן תהליכי מחקר מגוונים, הרבה מהם בעבודה עם דאטה ובשילוב בין דאטה לכלים חישוביים ולמכשירים פיזיים. איך ניתן לבצע את השילובים האלה בצורה יותר יעילה?כל צוות בהאקתון יכלול סטודנטים חוקרים משני תחומים: מעבדה/הנדסה רטובה מצד אחד, חישוביות פרקטית מצד שני (מדמ״ח, חשמל, מדעי הנתונים).הצוות יגדיר בעיה קונקרטית שרלוונטית לעשייה של המעבדה ומשלבת תהליכי עבודה, עיבוד מידע והפעלת כלים חישוביים, תוך התממשקות עם כלים שונים. הצוות יממש פתרון ראשוני לבעיה וידגים אותו.
מרצה: פרופ' יונתן בלינקוב, הפקולטה למדעי המחשב. לימור מוזס-מוסקונה, מרכז הידע לחדשנות.
מיקום:
קהל יעד: סטודנטים קישור להרשמה. סגל אקדמי קישור להרשמה
BYOD: כן
איך לגשת לבעיות אתיות בסביבות עתירות בבינה מלאכותית
תאריך: 14.10.2026
שעה: 14.00-15.30
תקציר:
סדנה פעילה בה המשתתפים ייחשפו לבעיה אתית קונקרטית ויידרשו לספק policy לשימוש במערכת AI
מרצה: פרופ' אביגדור גל, ייטב דן הפקולטה למדעי הנתונים וההחלטות
מיקום: אולמן, 211
קהל יעד: סגל אקדמי, חוקרים, סטודנטים
BYOD: כן
מקרה בוחן: מה נדרש כדי לשרת מודל של 743 מיליארד פרמטרים?
תאריך: 14.10.2026
שעה: 14.00-15.00
תקציר:
איך הופכים מודל פתוח עצום כמו GLM-5.2 לשירות מהיר ואמין? נעקוב אחר מערכת inference אמיתית שנבנתה במסגרת llm-d, ונראה כיצד כל שכבה בארכיטקטורה נגזרת מאילוץ שהמודל מכתיב.
נתחיל מהמודל עצמו: 743 מיליארד פרמטרים, שמתוכם רק 39 מיליארד פעילים לכל טוקן. המשקולות אינן נכנסות לכרטיס בודד, והפער בין הסך הכל לפעיל הוא שמוביל ל-expert parallelism ולכך שרשת התקשורת בין הכרטיסים הופכת לאילוץ התכנוני המרכזי. משם נראה למה לבקשה בודדת יש שני שלבים בעלי אופי הפוך- עיבוד הקלט חסום בחישוב, ויצירת הטוקנים חסומה ברוחב פס של זיכרון, ולמה עירוב שלהם פוגע בשניהם, מה שמוביל להפרדה ביניהם. נמשיך לניהול ה-KV cache, שבחלון הקשר ארוך הופך למשאב הדומיננטי ולא המשקולות, ולהיררכיית הזיכרון שמנהלת אותו.
ובסוף לשאלת הניתוב: כשיש עשרות עותקים של המודל ובקשה אחת, לאן שולחים אותה? ולמה התשובה תלויה במצב ה-KV cache ולא רק בעומס? וכשה-cache נמצא על השרת הלא נכון, נשאלת שאלת ההכרעה: לחשב מחדש או להזיז?
בכל שכבה נציג מדידות מאשכול GPU אמיתי, כולל תוצאה לא אינטואיטיבית שבה רכיב הניתוב שמקבל את ההחלטה החכמה ביותר עבור כל בקשה בנפרד הרע את הביצועים של המערכת כולה. לצד זה נעסוק בשאלה שחוזרת בכל מדידה של מערכת מבוזרת: איך מבדילים בין מנגנון שאינו מועיל לבין מנגנון שהוגדר אך כלל לא הופעל. נסיים בשאלות שעדיין פתוחות בתחום.
המשתתפים יקבלו הצצה לארכיטקטורה של מערכות inference מתקדמות, לצד שיטת עבודה מעשית למדידה ולניתוח של מערכות מבוזרות מורכבות.
מרצה: נילי גיא ומארון איוב, IBM
מיקום: יעדוכן בקרוב
קהל יעד: תארים מתקדמים וסגל אקדמי מתחום הדעת מדעי המחשב וחשמל ומחשבים.
BYOD: לא
"AI TALKS - מהכיתה לקהילה: סיפורי הצלחה ותובנות"
תאריך: 14.10.2026
שעה: 10.00-13.00
תקציר:
מרצות ומרצים שזכו בקול הקורא לשילוב בינה מלאכותית בהוראה משתפים את קהילת ההוראה בטכניון את הדרך שעברו - מהניסוי בכיתה ועד לתובנות. אחרי המצגות נקיים שיח בשולחנות עגולים.
מרצה: המרכז לקידום הלמידה וההוראה
מיקום: אולמן, 211
קהל יעד: סגל הוראה
BYOD: לא
The Engineer in the Age of AI: How Engineering Is Changing - and How to Stay Relevant
תאריך: 14.10.2026
שעה: 10.00-11.30
תקציר:
AI is changing how engineers learn, build, and solve problems, and with it, the role of the engineer itself.
In this talk, we’ll explore how engineering is evolving in the age of AI, what skills are becoming more important, and how engineers can stay relevant over the long term. We’ll look at the Agentic stack, and at the balance between using AI as a powerful tool and continuing to build the technical depth, judgment, and problem-solving skills that remain essential.
ההרצאה תינתן בעברית
מרצה: אייל גרובר, אנבידיה
מיקום: הפקולטה למדעי המחשב, טאוב 1
קהל יעד: סטודנטים והקהל הרחב
BYOD: לא
לחשוב עם AI : מומחיות אנושית ואמון במחקר
תאריך: 14.10.2026
שעה: 13.30-15.30
תקציר:
הסדנא המוצעת תעסוק לא בכלים עצמם, אלא בשאלה כיצד AI משנה את דמות החוקר.ת ואת תנאי האמון במחקר. נבחן כיצד שימוש ב AIעשוי להרחיב יכולות מחקריות, אך גם ליצור דה־מיומנות אפיסטמית: שחיקה ביכולת לשאול שאלות, להעריך טענות ולקחת אחריות על ידע. הסדנא תציע מסגרת לחשיבה על מומחיות מחקרית לא כביצוע בלבד, אלא כשיפוט ואחריות. למשתתפים.ות תהיה הזדמנות להפחית אי־בהירות סביב עבודה עם AI ולברר היכן מצויה תרומתם.ן האינטלקטואלית האישית בתוך תהליך מחקרי שחלקים ממנו נעשים ע״י AI, והיכן המעורבות האנושית נותרת חיונית במיוחד.
מרצה: ד"ר אביגיל פרדמן, המחלקה ללימודים הומניסטיים
מיקום:
קהל יעד: חוקרים וסטודנטים לתארים מתקדמים
BYOD: כן
על מטוסים, גוף האדם ויזמות חברתית בעידן ה-AI
תאריך: 14.10.2026
שעה: 18.00-19.00
תקציר:
המפגש בין עולמות תוכן מגוונים – ממערכות תעופה מורכבות, דרך הבנת גוף האדם ועד לאתגרים חברתיים – הוא המקום שבו נוצרת חדשנות פורצת דרך. בעידן הבינה המלאכותית, היכולת לחבר בין תחומים שונים הופכת לכלי רב-עוצמה ליצירת פתרונות טכנולוגיים בעלי אימפקט ממשי.
בהרצאה רב-תחומית ומרתקת, נטע בלום תשתף במסע האישי והמקצועי שלה, ותציג כיצד חשיבה יצירתית וחיבור בין דיסציפלינות גרם לה לדחוף גם לטובת שינוי חברתי אמיתי. בואו לפתוח את הראש, להרחיב את נקודת המבט ולקבל השראה מנהיגותית.
מרצה: נטע בלום, בוגרת הטכניון, ראש תחום סייבר במשרד הביטחון, דוקטורנטית ויזמת (Forbes 30Under30)
מיקום: אולמן, האב היזמות והחדשנות t:hub
קהל יעד: כלל הקמפוס.
BYOD: לא
Gemini Academy
תאריך: 14.10.2026
שעה: 12.00-13.00
תקציר:
סדנת חשיפה פרקטית לכלים שישנו את חווית הלמידה שלכם. נדגים כיצד Gemini יכול לשמש כשותף ללמידה וחקר: מעזרה בסיעור מוחות לכתיבת עבודות, דרך ארגון חומר למבחנים, השלמת והבהרת נושאים לא מובנים באופן מותאם אישית ועד לפיתוח מיומנויות AI שהפכו לדרישת חובה בשוק העבודה של היום.
מרצה: Google ביה"ס ל-AI והייטק.
מיקום: הפקולטה למדעי המחשב, טאוב 1
קהל יעד: סטודנטים
BYOD: כן
Gemini Academy
תאריך: 14.10.2026
שעה: 14.00-15.00
תקציר:
סדנת חשיפה פרקטית לכלים שישנו את חווית הלמידה שלכם. נדגים כיצד Gemini יכול לשמש כשותף ללמידה וחקר: מעזרה בסיעור מוחות לכתיבת עבודות, דרך ארגון חומר למבחנים, השלמת והבהרת נושאים לא מובנים באופן מותאם אישית ועד לפיתוח מיומנויות AI שהפכו לדרישת חובה בשוק העבודה של היום.
מרצה: Google ביה"ס ל-AI והייטק.
מיקום: הפקולטה למדעי המחשב, טאוב 1
קהל יעד: סטודנטים
BYOD: כן
ימי AI בטכניון 11-22.10