קורס זה נועד לספק לכם בסיס איתן בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) ומרכיביה השונים.
בנוסף לכך, תרכשו ידע מיסודות התכנות של Python ועד למידת מכונה מתקדמת וטכניקות למידה עמוקה, לצד המיומנויות
והידע הדרושים כדי לצאת למסע מוצלח בתחום הבינה המלאכותית.
במהלך הקורס נחקור נושאים כמו ניתוח נתונים, הדמיית נתונים, הצגות נתונים, בניית מערכות המלצה וענן, מה שיאפשר
לנו לפתח פתרונות AI מעשיים.
השאירו פרטים
יועץ לימודים יחזור אליכם עם כל המידע שתצטרכו
קורס מנהל עסקים לכל נרשם
ליווי אישי במהלך כל הקורס.
מתחילים מיד עם ההרשמה!
בהתאם לחזון שלנו כמכללה להכין אתכם לקריירה, כל סטודנט מקבל גישה לקורס מנהל עסקים ללא תוספת תשלום. אנו מאמינים כי התכונה להיות יזם היא חלק מהותי בהתפתחות האישית שלכם - בין אם כשכירים ובין אם כעצמאים. לכן פתחנו לכל סטודנט גישה חופשית לקורס ע"מ שתוכלו לקבל את כל הכלים כדי להצליח.
במודול היכרות זה, נקבל בסיס לעולם המרגש של בינה מלאכותית ) AI ( לצד הגדרות פרקטיות של סביבת הפיתוח שלנו.
נלמד קצת את ההיסטוריה של עולם הפיתוח, עקרונות של AI , ונרכוש הבנה בסיסית של משמעותו בתחומים שונים.
המודול יספק התקנת סביבות רלוונטיות וסקירה כללית של הקורס, תוך הדגשת הנושאים והמושגים המרכזיים שנפגוש במהלך מסע הלמידה שלנו.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
מודול Python Basics הוא מודול בסיסי שבו נרכוש את מיומנויות התכנות החיוניות הנדרשות לפיתוח AI ו- ML . נלמד את היסודות של שפת התכנות Python , כולל משתנים, סוגי נתונים, פונקציות וטיפול בקבצים.
באמצעות תרגילים מעשיים ומטלות, נצבור מיומנות בכתיבת סקריפטים של Python , מה שיאפשר לנו לכתוב תוכנה, ליישם אלגוריתמים ולבנות מודלים
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
מודול ה- Computer Networks Basics מציג את היסודות של רשתות. נוכל לחקור את הארכיטקטורה והפרוטוקולים המקלים על תקשורת בין מכשירים ברשת. נלמד בין היתר את המושגים הבאים: כתובת IP , רשת משנה, טופולוגיות רשת, ניתוב ואבטחת רשת.
הבנת רשתות מחשבים חיונית עבור מתרגלי בינה מלאכותית שכן היא מאפשרת העברת נתונים יעילה, מחשוב מבוזר ושיתוף פעולה במערכות בינה מלאכותית.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
בהתבסס על מודול Python Basics , Advanced Python מתמקד בטכניקות תכנות וספריות מתוחכמות יותר הנפוצות בפיתוח תוכנה. נחקור נושאים כמו מבני נתונים, תכנות מונחה עצמים ) OOP (, טיפול בחריגים, ביטויים רגולריים ועבודה עם מודולים חיצוניים.
בסוף מודול זה, יהיה לנו בסיס איתן בתכנות Python , שיאפשר לנו להתמודד עם משימות AI מורכבות ביעילות.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
תכנות מונחה עצמים הינו פרדיגמה בשימוש נרחב בפיתוח תוכנה. במודול זה נלמד את העקרונות והמושגים של OOP , כגון מחלקות, אובייקטים, ירושה, פולימורפיזם ואנקפסולציה.
נבין כיצד לתכנן וליישם קוד לשימוש חוזר, מודולרי ויעיל תוך שימוש בעקרונות OOP , ולשפר את היכולת שלנו לבנות מערכות ותוכנות חזקות.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
מודול חיוני המציג את המושגים והטכניקות הבסיסיות לטיפול וניתוח נתונים. נוכל לחקור נושאים
כמו סוגי נתונים, ניקוי נתונים, שילוב נתונים, טרנספורמציה של נתונים והדמיית נתונים. הבנת מושגי נתונים חיונית בבינה מלאכותית שכן היא מהווה בסיס לקבלת החלטות יעילה, זיהוי דפוסים והכשרת מודלים.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
במודול זה, נצלול עמוק יותר לתוך ניתוח נתונים באמצעות Python . נלמד טכניקות שונות לניתוח נתונים חקרני, ניתוח סטטיסטי ועיבוד מקדים של נתונים.
בנוסף, נצבור מיומנות בשימוש בספריות Python פופולריות כמו NumPy, Pandas ו- Matplotlib לצורך מניפולציה,
צבירה והדמיה של נתונים.
בסוף מודול זה, נהיה מצוידים במיומנויות לחלץ תובנות ולקבל החלטות מונחות נתונים.
מודול ניתוח נתונים והדמיות מרחיב את המושגים המכוסים ב- Data Analytics עם Python . נחקור טכניקות מתקדמות לניתוח נתונים, כולל ניתוח רגרסיה, סיווג, קלאסטרינג והפחתת ממדים. יתר על כן, נלמד כיצד ליצור הדמיות משמעותיות באמצעות ספריות כמו Seaborn ו- Matplotlib , המאפשרות לנו להעביר ביעילות את המסקנות והתובנות שלנו כלפי חוץ.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
למידת מכונה היא מודול ליבה המציג את העקרונות, האלגוריתמים והיישומים של למידת מכונה. נוכל לחקור טכניקות למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח וטכניקות למידת חיזוק. הנושאים המכוסים כוללים רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, מכונות וקטור תמיכה, אלגוריתמי אשכולות ומדדי הערכה. בסוף מודול זה, נשיג הבנה מוצקה של
למידת מכונה ויישומיה ב- AI.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
מודול Deep Learning מתמקד ברשתות עצביות, תת-קבוצה רבת עוצמה של אלגוריתמים של למידת מכונה. נחקור את הארכיטקטורה ועקרונות העבודה של רשתות עצביות מלאכותיות, רשתות עצביות קונבולוציוניות ) CNNs (, רשתות עצביות חוזרות ) RNNs ( ומסגרות למידה עמוקה כמו .TensorFlow
מודול זה יצייד אותנו במיומנויות לבנות ולהכשיר מודלים של למידה עמוקה למשימות AI מורכבות כגון זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ויצירת רצף.
חלק מהנושאים הנלמדים הם:
עסק בעברו בתחום הסייבר והמודיעין בצבא והיה אחראי לאפיון ופיתוח מערכות מודיעין כחלק מתפקידו. בעברו היה מנהל את צוות הפיתוח והדאטה בסטארטאפ פישילד שמנע התקפות הונאה ברשת באמצעות אימון משתמשים ובינה מלאכותית. כחלק מעברו פיתח גם אלגוריתמים בתחום למידת המכונה לשיפור תוצאות שיווק ופרסום עבור חברות. כיום עומר חוקר ומפתח בתחום ה- Data בחברת (Kaleidoo / בינת) שמספקת ייעוץ לחברות הגדולות בארץ ובעולם וביניהם מספק שירות לפרוייקטים ממשלתיים.
