מדעי המחשב — מהטרנזיסטור ועד AI

מפת הקורס

הקורס בנוי מלמטה למעלה. כל שכבה נשענת על השכבה שמתחתיה.

PHYSICS ↓ ELECTRICITY ↓ SEMICONDUCTORS ↓ TRANSISTORS ↓ BOOLEAN LOGIC ↓ LOGIC GATES ↓ DIGITAL CIRCUITS ↓ ADDER / ALU / FSM ↓ REGISTERS / MEMORY ↓ CPU ↓ MACHINE CODE ↓ ASSEMBLY ↓ COMPILER / RUNTIME ↓ PROGRAMMING ↓ DATA STRUCTURES ↓ ALGORITHMS ↓ OPERATING SYSTEM ↓ NETWORKS ↓ DATABASES ↓ DISTRIBUTED SYSTEMS ↓ MACHINE LEARNING ↓ NEURAL NETWORKS ↓ TRANSFORMERS ↓ LLMs / AI

העיקרון המרכזי: כל שכבה מסתירה פרטים מהשכבה שמעליה, אבל עדיין תלויה בהם.

1. מתמטיקה דיסקרטית

מדעי המחשב משתמשים במתמטיקה מסוג שונה מהמתמטיקה הפיזיקלית הקלאסית. הרבה מהעולם הממוחשב הוא בדיד: קבוצות, ביטים, גרפים, לוגיקה ומבנים סופיים.

קבוצות

A = {1,2,3} B = {3,4,5} A ∪ B = {1,2,3,4,5} A ∩ B = {3}

פונקציות

פונקציה מקבלת קלט ומחזירה פלט.

f(x) = x² f(3) = 9

אינדוקציה

אינדוקציה היא שיטת הוכחה חשובה: מראים שהטענה נכונה עבור מקרה בסיס, ואז שהנכונות במקרה אחד גוררת את הנכונות במקרה הבא.

קומבינטוריקה

שאלות כמו "כמה אפשרויות קיימות?" מופיעות באלגוריתמים, הסתברות, אבטחה ותורת המידע.

גרפים

A ─── B │ │ │ │ C ─── D

גרף מורכב מצמתים וקשתות. הוא משמש לייצוג רשתות, מפות, קשרים, תלות בין משימות ועוד.

2. חשמל ופיזיקה

Charge

מטען חשמלי.

Voltage

הפרש פוטנציאלים.

Current

זרימת מטען.

Resistance

התנגדות לזרם.

חוק אוהם

V = I × R

מערכות דיגיטליות משתמשות באותות חשמליים, אך במקום להתייחס לכל ערך רציף, מגדירים תחומי מתח המייצגים מצבים לוגיים.

המעבר מאנלוגי לדיגיטלי הוא מעבר מאינסוף אפשרויות פיזיקליות למספר קטן של מצבים שאנחנו יכולים לפרש באופן לוגי.

3. טרנזיסטורים

טרנזיסטור הוא רכיב מוליך־למחצה שמאפשר שליטה בזרימת זרם. בתכנון דיגיטלי ניתן להשתמש בטרנזיסטורים כדי ליצור מתגים.

CONTROL │ ▼ ┌────────────┐ │ TRANSISTOR │ └─────┬──────┘ │ ▼ OUTPUT

טרנזיסטור בודד אינו CPU. אבל מיליארדי טרנזיסטורים המאורגנים במבנים מתאימים יכולים ליצור מערכות חישוב מורכבות מאוד.

4. Boolean Algebra

Boolean Algebra היא המתמטיקה של ערכים לוגיים.

0 = FALSE 1 = TRUE

חוקים בסיסיים

A AND 1 = A A AND 0 = 0 A OR 0 = A A OR 1 = 1 A AND A = A A OR A = A NOT(NOT A) = A

חוקי De Morgan

NOT(A AND B) = (NOT A) OR (NOT B) NOT(A OR B) = (NOT A) AND (NOT B)

Karnaugh Map

K-Map היא שיטה לפישוט פונקציות בוליאניות. המטרה היא להפחית את מספר השערים והחיבורים הנדרשים.

במערכת אמיתית, פישוט לוגיקה יכול להשפיע על שטח השבב, צריכת אנרגיה, עיכוב ומהירות.

5. שערים לוגיים

A	B	AND	OR	XOR	NAND	NOR
0	0	0	0	0	1	1
0	1	0	1	1	1	0
1	0	0	1	1	1	0
1	1	1	1	0	0	0

NOT

A	NOT A
0	1
1	0

Universal Gates

NAND ו־NOR נחשבים שערים פונקציונלית שלמים: ניתן לבנות מהם פונקציות לוגיות כלליות.

6. מעגלים דיגיטליים

Multiplexer

MUX בוחר אחד מתוך מספר קלטים.

A ───┐ B ───┼──→ MUX ───→ OUT C ───┤ D ───┘ ↑ SELECT

Decoder

Decoder מקבל קוד ומפעיל אחת מתוך אפשרויות רבות.

Comparator

משווה בין ערכים ומפיק מידע כמו: A גדול מ־B, שווה לו או קטן ממנו.

Finite State Machine

input │ ▼ ┌───────────────┐ │ STATE │ └───────┬───────┘ │ ▼ OUTPUT │ ▼ NEXT STATE

FSM מאפשר לבנות מערכות שמתנהגות אחרת בהתאם למצב שבו הן נמצאות.

7. איך המחשב מבצע חישוב

Half Adder

A ──┬── XOR ──→ SUM │ B ──┘ A ──┬── AND ──→ CARRY │ B ──┘

Full Adder

Full Adder מקבל:

A B Carry In ↓ FULL ADDER ↓ SUM Carry Out

Ripple Carry Adder

FA → FA → FA → FA ↑ ↑ ↑ ↑ bit0 bit1 bit2 bit3

ה־Carry מתקדם בין השלבים. כך ניתן לחבר מספרים בינאריים בעלי מספר ביטים רב.

ALU

┌─────────────┐ A ────→│ │ B ────→│ ALU │──→ Result │ │ └──────┬──────┘ │ Control

ALU יכולה לבצע פעולות כמו חיבור, חיסור, AND, OR, XOR והשוואות, בהתאם לארכיטקטורה.

8. זיכרון

Latch / Flip-Flop

רכיבים אלה מאפשרים לשמור מצב לוגי.

Register

SRAM

SRAM משתמש בתאים המבוססים על מעגלים לוגיים ושומר מידע כל עוד קיימת אספקת חשמל.

DRAM

DRAM משתמש בתא המבוסס על קבל וטרנזיסטור, ודורש רענון מחזורי.

Hierarchy

FAST ↑ Registers ↑ L1 Cache ↑ L2 Cache ↑ L3 Cache ↑ RAM ↑ SSD ↓ LARGE / SLOW

ככל שמתקרבים ל־CPU, הזיכרון בדרך כלל מהיר יותר אך קטן ויקר יותר לביט.

9. ארכיטקטורת מחשבים

CPU │ ┌───────┼────────┐ │ │ │ Registers ALU Control │ └────────┬─────────┐ │ │ CACHE BUS │ ┌────┴────┐ │ │ RAM I/O

Program Counter

PC מצביע על הכתובת של הפקודה הבאה.

Instruction Register

IR מחזיק את הפקודה הנוכחית שנמצאת בתהליך ביצוע.

Stack Pointer

SP מצביע על מיקום המחסנית.

Bus

Address Bus
מעביר כתובות.

Data Bus
מעביר נתונים.

Control Bus
מעביר אותות בקרה.

10. Pipeline

במקום לבצע כל פקודה מתחילתה ועד סופה לפני התחלת הפקודה הבאה, ניתן לחלק את העבודה לשלבים ולעבד כמה פקודות במקביל בשלבים שונים.

Instruction 1: FETCH → DECODE → EXECUTE → MEMORY → WRITEBACK Instruction 2: FETCH → DECODE → EXECUTE → MEMORY → WRITEBACK Instruction 3: FETCH → DECODE → EXECUTE → ...

Hazards

Data Hazard
Control Hazard
Structural Hazard

Branch Prediction

במעבד מודרני, branch יכול לשנות את זרימת הפקודות. המעבד עשוי לנסות לחזות מראש מה יהיה הנתיב.

SIMD

Single Instruction, Multiple Data: אותה פעולה על מספר פריטי מידע במקביל.

11. Machine Code ו־Assembly

LOAD R1, 5
LOAD R2, 7
ADD  R1, R2
STORE R1, result

Assembly היא ייצוג קריא יותר של פקודות מכונה.

HIGH LEVEL CODE ↓ COMPILER ↓ ASSEMBLY ↓ MACHINE CODE ↓ CPU

בסופו של דבר המעבד מבצע הוראות בהתאם ל־ISA שלו.

12. Compiler

SOURCE ↓ LEXER ↓ TOKENS ↓ PARSER ↓ AST ↓ SEMANTIC ANALYSIS ↓ INTERMEDIATE REPRESENTATION ↓ OPTIMIZATION ↓ CODE GENERATION ↓ MACHINE CODE

AST

Abstract Syntax Tree הוא ייצוג מבני של תוכנית.

Optimization

קומפיילר יכול לבצע אופטימיזציות שמקטינות עבודה מיותרת או משפרות שימוש במשאבים, בהתאם לשפה ולמערכת.

13. תכנות

Variables

x = 10
name = "Dana"

Conditions

if x > 5:
    print("large")
else:
    print("small")

Functions

def add(a, b):
    return a + b

Objects

class User:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def hello(self):
        return "Hello " + self.name

Abstraction

המטרה היא להסתיר פרטים שאינם נחוצים למשתמש של רכיב מסוים.

לדוגמה, כשאנחנו קוראים ל־sort(), אנחנו לא חייבים לדעת איזה אלגוריתם מיון פועל מתחתיה.

14. זיכרון בתכנות

Stack

משמש בדרך כלל למידע הקשור לקריאות פונקציה ולמצב ביצוע.

Heap

אזור שבו ניתן להקצות אובייקטים ונתונים בעלי אורך חיים דינמי.

PROCESS MEMORY ┌───────────────┐ │ CODE │ ├───────────────┤ │ GLOBAL DATA │ ├───────────────┤ │ HEAP ↑ │ │ │ │ │ │ STACK ↓ │ └───────────────┘

Pointer

מצביע הוא ערך שמייצג כתובת או הפניה למיקום בזיכרון, בהתאם לשפה ולמודל הזיכרון.

Garbage Collection

בשפות מסוימות סביבת הריצה מנהלת אוטומטית חלק מתהליך שחרור הזיכרון של אובייקטים שאינם נגישים עוד.

15. אלגוריתמים

Divide & Conquer

PROBLEM ↓ DIVIDE / \ A B \ / COMBINE

Merge Sort הוא דוגמה קלאסית.

Greedy

בכל שלב בוחרים בחירה מקומית לפי כלל מסוים, בתקווה ובמקרים מסוימים עם הוכחה שהיא מובילה לפתרון מתאים.

Dynamic Programming

מפרקים בעיה לתת־בעיות וחוסכים תוצאות שכבר חושבו.

Backtracking

מנסים אפשרות, ואם היא מובילה למבוי סתום חוזרים לאחור.

גרפים

BFS

חיפוש לרוחב.

DFS

חיפוש לעומק.

Dijkstra

מסלולים קצרים תחת תנאים מתאימים.

Topological Sort

סידור של גרף מכוון חסר מעגלים.

16. מבני נתונים

מבנה	שימוש
Array	גישה לפי אינדקס
Linked List	קשרים בין איברים
Stack	LIFO
Queue	FIFO
Hash Table	גישה לפי מפתח
Heap	Priority Queue
Tree	מבנה היררכי
Graph	קשרים כלליים
Trie	חיפוש לפי רצפי תווים
Union-Find	רכיבים וקבוצות

Balanced Trees

עצים כמו AVL ו־Red-Black Tree שומרים על איזון מסוים כדי למנוע מצב שבו העץ הופך למעשה לרשימה ארוכה.

17. Complexity

Complexity	דוגמה אינטואיטיבית
O(1)	גישה ישירה
O(log N)	Binary Search
O(N)	סריקה
O(N log N)	מיון יעיל
O(N²)	השוואת זוגות
O(2ᴺ)	חלק מהחיפושים האקספוננציאליים

P ו־NP

תורת הסיבוכיות חוקרת את המשאבים הדרושים לפתרון ואימות בעיות. P ו־NP הן מחלקות מרכזיות בתיאוריה.

השאלה האם P=NP היא אחת השאלות המרכזיות במדעי המחשב התאורטיים.

18. מערכות הפעלה

APPLICATION ↓ SYSTEM CALL ↓ KERNEL ↓ DRIVER ↓ HARDWARE

System Calls

ממשק שמאפשר לתוכנית לבקש מהמערכת שירותים שהקרנל מספק.

Scheduling

מערכת ההפעלה מחליטה אילו תהליכים או Threads יקבלו זמן CPU.

Interrupt

אירוע שמאפשר למערכת להגיב לאירועים של חומרה או תוכנה.

Virtual Memory

Virtual Address ↓ Page Table ↓ Physical Address ↓ RAM

File System

מערכת הקבצים מארגנת נתונים על התקן אחסון ומספקת פעולות כמו יצירה, קריאה, כתיבה ומחיקה.

19. Concurrency

Process

מופע רץ של תוכנית.

Thread

מסלול ביצוע בתוך תהליך.

Race Condition

כאשר תוצאת התוכנית תלויה בסדר שבו Threads מבצעים פעולות על מידע משותף.

Lock

מנגנון שמאפשר להגביל גישה מקבילית למשאב משותף.

Deadlock

Thread A → מחזיק Resource 1 ↓ מחכה ל־2 Thread B → מחזיק Resource 2 ↓ מחכה ל־1 DEADLOCK

IPC

Inter-Process Communication כולל מנגנונים לתקשורת בין תהליכים, כגון Pipes, Queues ו־Shared Memory.

20. רשתות מחשבים

APPLICATION ↓ TCP / UDP ↓ IP ↓ ETHERNET / Wi-Fi ↓ PHYSICAL

MAC

כתובת ברמת קישור הנתונים של ממשק רשת.

ARP

מנגנון המשמש בסביבות רשת מסוימות למיפוי בין כתובות IP לכתובות שכבת הקישור.

Subnetting

חלוקת מרחב כתובות IP לרשתות קטנות יותר.

Routing

בחירת נתיב להעברת מנות בין רשתות.

NAT

מנגנון נפוץ שמאפשר תרגום בין מרחבי כתובות, למשל בין כתובות פרטיות לציבוריות.

21. האינטרנט

DNS

example.com ↓ DNS ↓ IP Address

HTTP

GET /index.html HTTP/1.1
Host: example.com

HTTPS

HTTPS משלב HTTP עם TLS כדי לספק הצפנה, אימות שרת והגנה על שלמות התקשורת בהתאם למאפייני הפרוטוקול.

HTTP/2 ו־HTTP/3

גרסאות חדשות יותר משפרות היבטים של יעילות התעבורה. HTTP/3 משתמש ב־QUIC מעל UDP.

CDN

רשת שרתים מבוזרת שמאפשרת להגיש תוכן ממיקום קרוב יותר למשתמשים.

Load Balancer

רכיב שמחלק בקשות בין מספר שרתים.

22. אבטחת מידע

Confidentiality
סודיות

Integrity
שלמות

Availability
זמינות

Symmetric Encryption

אותו סוד משמש להצפנה ולפענוח.

Asymmetric Encryption

שימוש בזוג מפתחות — ציבורי ופרטי — במערכות הצפנה וחתימה בהתאם לאלגוריתם.

Hash

פונקציה שממפה קלט לייצוג בגודל קבוע.

Digital Signature

מנגנון המאפשר לקשר הודעה לזהות בעלת מפתח מתאים ולבדוק שלמות ואותנטיות בהתאם למערכת.

PKI

תשתית מפתחות ציבוריים כוללת תעודות, רשויות אישור ומנגנונים לניהול אמון.

Authentication vs Authorization

Authentication "מי אתה?" ↓ Authorization "מה מותר לך לעשות?"

OWASP

עולם פיתוח האפליקציות כולל קטגוריות סיכון כמו Injection, בעיות הרשאה, ניהול זהויות לקוי ועוד.

23. בסיסי נתונים

Relational Model

id	name	age
1	Dan	32
2	Noa	28

SQL

SELECT name
FROM users
WHERE age >= 30;

JOIN

SELECT users.name, orders.id
FROM users
JOIN orders
ON users.id = orders.user_id;

Normalization

עקרונות שמטרתם לצמצם כפילות ולשמור על מבנה עקבי של מידע.

Transactions

BEGIN ↓ READ ↓ UPDATE ↓ COMMIT

ACID

Atomicity
הכול או כלום.

Consistency
שמירה על כללי העקביות.

Isolation
בידוד בין פעולות מקבילות.

Durability
שמירת תוצאה לאחר Commit.

Indexes

אינדקסים מאפשרים חיפוש יעיל יותר במקרים מתאימים, אך דורשים מקום ועלות תחזוקה.

24. מערכות מבוזרות

מערכת מבוזרת מורכבת ממספר מחשבים או שירותים שעובדים יחד כדי לספק שירות.

┌── Server A Client ──────┼── Server B └── Server C │ ┌─────┴─────┐ │ Database │ └───────────┘

Replication

שמירת עותקים של מידע במספר מקומות.

Sharding

חלוקת הנתונים בין מספר שרתים.

Fault Tolerance

תכנון מערכת כך שכשל ברכיב אחד לא בהכרח ישבית את השירות כולו.

Queues

מערכות תורים מאפשרות להעביר עבודה בין רכיבים באופן אסינכרוני.

CAP

תורת CAP עוסקת בפשרות אפשריות במערכות מבוזרות במצבים של partition.

Consensus

אלגוריתמים של הסכמה מבוזרת מנסים לאפשר לקבוצת צמתים להגיע להחלטה משותפת בתנאים מוגדרים.

25. GPU

CPU │ ├─ Complex control ├─ Branching ├─ Large caches └─ General purpose GPU │ ├─ Massive parallelism ├─ Many arithmetic units ├─ High throughput └─ Data-parallel workloads

חישובי מטריצות ווקטורים מתאימים במיוחד לעבודה מקבילית, ולכן GPUs הפכו לרכיב מרכזי באימון מודלים גדולים.

26. Machine Learning

DATA ↓ MODEL ↓ PREDICTION ↓ LOSS ↓ GRADIENT ↓ PARAMETER UPDATE ↓ REPEAT

Linear Regression

y = wx + b

Logistic Regression

מודל הסתברותי המשמש בין היתר לסיווג בינארי.

Decision Tree

age > 30? / \ YES NO / \ income? class A / \ ... ...

Train / Validation / Test

מחלקים נתונים למטרות שונות כדי להעריך למידה והכללה.

Overfitting

מודל עשוי ללמוד פרטים ספציפיים מדי לנתוני האימון ולבצע פחות טוב על מידע חדש.

27. Neural Networks

INPUT x₁ x₂ x₃ \ | / \|/ HIDDEN LAYER │ ▼ OUTPUT

Neuron

z = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b y = activation(z)

Activation

פונקציות כמו ReLU מאפשרות לרשת לייצג קשרים לא־לינאריים.

Gradient Descent

parameters ↓ prediction ↓ loss ↓ gradient ↓ small update ↓ better parameters

Backpropagation

Backpropagation מחשב כיצד שגיאת הפלט קשורה לפרמטרים דרך שכבות הרשת, כדי לאפשר עדכון שלהם.

Regularization

שיטות שמטרתן לעודד מודל שלא להתאים יתר על המידה לנתוני האימון.

28. Transformers

Transformer הוא ארכיטקטורה המבוססת במידה רבה על מנגנון Attention ומאפשרת עיבוד יעיל של קשרים בין חלקים שונים של רצף.

Self-Attention

Tokens │ ├──→ Q (Query) ├──→ K (Key) └──→ V (Value) Q × K ↓ attention scores ↓ weighted V ↓ contextual representation

Multi-Head Attention

מספר מנגנוני Attention יכולים ללמוד דפוסים שונים של קשרים במקביל בתוך אותה שכבה.

Feed Forward

לאחר Attention, כל ייצוג עובר דרך רשת Feed Forward.

Residual Connections

חיבורים שיוצרים מסלול ישיר יותר להעברת מידע וגרדיאנטים בין שכבות.

Layer Normalization

נורמליזציה של הייצוגים כחלק ממבנה הרשת.

29. איך LLM עובד

TEXT ↓ TOKENIZER ↓ TOKEN IDs ↓ EMBEDDINGS ↓ POSITIONAL INFORMATION ↓ TRANSFORMER BLOCK ↓ ┌─────────────────────────┐ │ SELF ATTENTION │ │ ↓ │ │ FEED FORWARD │ │ ↓ │ │ NORMALIZATION │ └─────────────────────────┘ ↓ REPEAT MANY TIMES ↓ LOGITS ↓ SOFTMAX ↓ NEXT TOKEN ↓ APPEND TOKEN ↓ REPEAT

Tokenization

המודל אינו מקבל טקסט ישירות. הטקסט מחולק ליחידות Token שממופות למספרים.

Embeddings

לכל Token מוקצה וקטור מספרי במרחב רב־ממדי.

Logits

בסיום החישוב מתקבלים ציונים עבור האפשרויות הבאות.

Softmax

Softmax ממיר ציונים להתפלגות הסתברותית.

Next Token Prediction

המודל בוחר או דוגם Token בהתאם למנגנון הבחירה שהמערכת משתמשת בו, מוסיף אותו להקשר וממשיך את החישוב.

נקודה חשובה: מודל שפה אינו "מחפש משפט מוכן" מתוך מאגר תשובות. הוא מחשב ייצוגים וציונים באמצעות רשת עצבית גדולה ומייצר את הפלט שלב אחר שלב.

30. הנדסת תוכנה

Version Control

מערכות כמו Git מאפשרות לעקוב אחר שינויים בקוד, ליצור branches ולשתף פעולה.

Testing

Unit Tests
בדיקה של רכיב קטן.

Integration Tests
בדיקת שילוב בין רכיבים.

End-to-End
בדיקת תרחיש שלם.

CI/CD

תהליכים אוטומטיים לבנייה, בדיקה והפצה של תוכנה.

Software Architecture

מערכות גדולות דורשות חלוקה ברורה של אחריות בין רכיבים, ממשקים, ניהול תלויות וטיפול בכשלים.

31. פרויקטים לאורך הקורס

חומרה

Logic Simulator

בניית שערים ושילובם במעגלים.

לוגיקה

Binary Calculator

מחשבון בינארי עם Carry.

CPU

Tiny CPU

מעבד פשוט עם ISA בסיסי.

תכנות

Interpreter

שפה קטנה עם Parser ו־Runtime.

אלגוריתמים

Graph Explorer

BFS, DFS ומסלולים.

רשתות

HTTP Server

שרת HTTP מינימלי.

Mini Database

טבלאות, אינדקס וחיפוש.

Neural Network

רשת עצבית קטנה מאפס.

32. פרויקט גמר — מחשב קטן מאפס

הפרויקט המסכם מחבר את כל הקורס.

שלב 1 — Logic
AND / OR / NOT / XOR.

שלב 2 — Arithmetic
Half Adder / Full Adder / ALU.

שלב 3 — Memory
Registers / RAM / Program Counter.

שלב 4 — CPU
Fetch / Decode / Execute.

שלב 5 — ISA
הגדרת פקודות מכונה.

שלב 6 — Assembly
כתיבת תוכנית עבור המעבד.

שלב 7 — Compiler
תרגום שפה פשוטה ל־ISA.

שלב 8 — Operating System
ניהול זיכרון, קבצים ותהליכים.

שלב 9 — Network
חיבור המחשב למערכת חיצונית.

שלב 10 — AI
הוספת מודל חישובי מעל כל שכבות המערכת.

┌──────────────────────────────┐ │ APPLICATION │ ├──────────────────────────────┤ │ ALGORITHMS │ ├──────────────────────────────┤ │ OPERATING SYSTEM │ ├──────────────────────────────┤ │ COMPILER │ ├──────────────────────────────┤ │ INSTRUCTION SET │ ├──────────────────────────────┤ │ CPU │ ├──────────────────────────────┤ │ MEMORY + REGISTERS │ ├──────────────────────────────┤ │ DIGITAL LOGIC │ ├──────────────────────────────┤ │ TRANSISTORS │ ├──────────────────────────────┤ │ PHYSICS │ └──────────────────────────────┘

אם מבינים את השרשרת הזאת, אפשר לעבור בין רמות ההפשטה: לדבר על טרנזיסטור, על שער AND, על פקודת CPU, על קוד Python, על שרת אינטרנט או על מודל AI — ולהבין כיצד כולם מחוברים.

מילון מושגים

Bit
ערך בינארי יחיד.

Byte
8 ביטים.

Transistor
רכיב מוליך־למחצה.

Gate
שער לוגי.

ALU
יחידה אריתמטית ולוגית.

CPU
מעבד.

Register
אחסון קטן ומהיר במעבד.

Cache
זיכרון מהיר קרוב למעבד.

RAM
זיכרון עבודה.

ISA
ממשק פקודות של מעבד.

Compiler
מתרגם תוכנית.

Algorithm
שיטת פתרון בעיה.

Data Structure
מבנה לארגון נתונים.

Process
תהליך רץ.

Thread
מסלול ביצוע.

Protocol
כללי תקשורת.

DNS
מערכת שמות מתחם.

HTTP
פרוטוקול Web.

Database
מערכת ניהול נתונים.

Replication
שכפול מידע.

Sharding
חלוקת מידע.

GPU
מעבד לחישוב מקבילי.

ML
למידת מכונה.

Neural Network
רשת עצבית.

Attention
מנגנון לשקלול קשרים בין ייצוגים.

Transformer
ארכיטקטורת רשת עצבית.

LLM
מודל שפה גדול.

תרגול מסכם

1. Boolean

פשט: A AND 1

פתרון

A

2. Binary

מה הערך העשרוני של 101101?

פתרון

45.

3. Adder

מה קורה כאשר Half Adder מקבל 1 ו־1?

פתרון

SUM=0, CARRY=1.

4. CPU

מה תפקיד ה־Program Counter?

פתרון

לשמור את הכתובת של הפקודה הבאה בהתאם למנגנון הביצוע של המעבד.

5. Algorithms

איזה אלגוריתם מתאים במיוחד לחיפוש ברשימה ממוינת?

פתרון

Binary Search.

6. OS

מה ההבדל בין Process לבין Thread?

פתרון

Process הוא סביבת ביצוע עם משאבים ומרחב כתובות משלו; Threads הם מסלולי ביצוע בתוך תהליך.

7. Networks

מה תפקידו של DNS?

פתרון

לפתור שמות מתחם למידע כתובות מתאים.

8. Databases

מה משמעות ACID?

פתרון

Atomicity, Consistency, Isolation, Durability.

9. Machine Learning

מה ההבדל בין Training לבין Inference?

פתרון

Training מתאים את פרמטרי המודל; Inference משתמש במודל כדי להפיק תוצאה.

10. LLM

מהו הרעיון הבסיסי של Next Token Prediction?

פתרון

בהינתן ההקשר הקיים, המודל מחשב התפלגות על Token אפשרי הבא, בוחר או דוגם אחד, מוסיף אותו להקשר וממשיך.