ד"ר שרון ילוב הנדזל

ד"ר שרון ילוב הנדזל

סגל המרצים

ד"ר שרון ילוב הנדזל היא בעלת ניסיון של כשלושים שנה בתחום הבינה המלאכותית, המשלב פעילות בתעשיית ההייטק בתפקידי מחקר ופיתוח עם מחקר והוראה באקדמיה. לאורך דרכה עסקה בפיתוח אלגוריתמים ומודלים מתמטיים לפתרון בעיות מורכבות, תוך חיבור בין יסודות תאורטיים ליישומים טכנולוגיים.

את התואר השני השלימה במכון ויצמן למדע ואת הדוקטורט באוניברסיטת בר אילן. עבודות המחקר של ד"ר ילוב הנדזל בשני התארים עסקו באופטימיזציה של תכנון תנועה לרובוטים, תחום המשלב מידול מתמטי, פיתוח אלגוריתמים והתמודדות עם אילוצים המשפיעים על יכולתו של רובוט לנוע ולבצע משימות.

עיקר עבודתה בתעשיית ההייטק התמקד ברובוטיקה, ובכלל זה פיתוח אלגוריתמים לתכנון תנועה ופתרון מודלים מתמטיים עבור מערכות אוטונומיות. במסגרת זו עסקה גם במערכות בקרת ניווט ובכיול מערכות בעלות מבנים קינמטיים שונים, הנבדלות במבנה שלהן ובאופן שבו רכיביהן נעים ופועלים יחד.

בשנים האחרונות מעניקה ד"ר שרון ילוב הנדזל ייעוץ לחברות הייטק ולגופים נוספים בתחומי מדע הנתונים ועיבוד שפה טבעית (NLP), העוסק בפיתוח יכולות ממוחשבות לניתוח ולהבנה של שפה אנושית. פעילות זו נשענת על ניסיונה במחקר ובפיתוח ועל היכרותה עם האתגרים הכרוכים ביישום שיטות בינה מלאכותית.

כיום מתמקדת ד"ר ילוב הנדזל בהוראה ובמחקר של נושאים מתקדמים בבינה מלאכותית באקדמיה. בפעילותה היא משלבת את הידע המחקרי עם הניסיון שצברה בתעשייה, ומחברת בין העקרונות המתמטיים והאלגוריתמיים של התחום לבין השימוש בהם לפתרון בעיות מעשיות.

מחקרים שנעשו / נעשים על ידי סטודנטים לתואר שני תחת הנחייתי 

Keren Glickman: Neural networks Convergence on Different Imbalanced Datasets Involving Synthetic data​ 

Ido Cohen: Comparison Between Classification and Ordinal Classification Algorithms in Dating Archeological Artifacts 

Brian Rikshpun: Comparison Between Traditional Species Taxonomies and Codon / BiCodon Hierarchy Generated by Machine Learning and Deep Learning Clustering 

Ester Oshrat Vaknin: The Impact of Balancing Images Dataset on Training Performance and Network Properties 

Netanel Shoshani: Comparing the results obtained from several different unsupervised networks for a differential number of categories 

Kfir Raiby: Extracting Structed Data from Unstructed Legal Hebrew Documents 

Gil Dov Stein: Origin Function Estimation from Linear Combination of Multiple Functions 

Alex Raygorodsky: Internal performance and Comparison of NN measures for different ratios of imbalanced medical datasets 

Erez Mahalu: Generative Adversarial Networks Applied to Music Presented in Image Format 

Liran Shani: Few Shot Learning for Information Retrieval with User-Enhanced Query Refinement 

Nikita Shavit: Analysis of Tissues Codon / Bicodon dataset 

Shay Doner: Extract Textual Features from Legal Hebrew Documents 

ResearchGate

LinkedIn