מסלול בינה מלאכותית AI בסאקסס קולג`

מסלול בינה מלאכותית AI בסאקסס קולג'

מסלול הבינה המלאכותית המתקיים בסאקסס קולג', מקנה למשתתפיו בסיס ידע איתן בתחומי הבינה המלאכותית (AI) ולמידת המכונה (ML). במהלך המסלול, ניתן להכיר את מרכיביה השונים של הבינה המלאכותית, וללמוד על מגוון האפשרויות שהיא מציעה.

היכן לומדים?

ניתן ללמוד קורס זה בסניפי סאקסס קולג' בערים הבאות: ירושלים, תל אביב, חיפה, ובאר שבע. נוסף על כך, מתקיים קורס במתכונת אונליין.

• קראו על קורס תכנות.

מה לומדים?

משתתפי הקורס לומדים בהרחבה על תחום ה - AI. הם רוכשים ידע ומיומנויות מגוונות, החל מיסודות התכנות בשפת פייתון, ועד למידת מכונה מתקדמת וטכניקות למידה עמוקה. נחקרים מושגים כגון ניתוח נתונים והדמייתם, בניית מערכות המלצה וענן, וכלים נוספים המאפשרים פיתוח פתרונות AI מעשיים.

הקורס מורכב מן המודולים הבאים:

• מבוא: מודול היכרות, שבו נחשפים לתחום הבינה המלאכותית ולהגדרות פרקטיות בסביבת הפיתוח. כמו כן, נחשפים לתולדות הפיתוח, ורוכשים הבנה בסיסית ב - AI. המודול מספק התקנת סביבות רלוונטיות.

• יסודות בפייתון: זהו מודול בסיסי, שבו מפתחים מיומנויות תכנות בשפת פייתון, אשר חיוניות לפיתוח AI ו - ML. נלמדים יסודות שפת תכנות זו, לרבות סוגי נתונים, משתנים, טיפול בקבצים, ופונקציות. המשתתפים מבצעים מטלות ותרגילים מעשיים באמצעותם צוברים ניסיון בכתיבת סקריפטים בפייתון, באופן המאפשר בניית מודלים בבינה מלאכותית.

• יסודות רשתות מחשבים: במודול זה מוצגים יסודות בתחום הרשתות, תוך חקר פרוטוקולים וארכיטקטורה המקלים על התקשורת בין מכשירים ברשת. המשתתפים לומדים מושגים כגון טופולוגיות רשת, כתובות IP, אבטחת רשתות, ניתוב, ועוד. ההבנה בתחום הרשתות הינה חיונית לתחום הבינה המלאכותית, מכיוון שהיא מאפשרת העברת נתונים ושיתוף פעולה במערכות AI.

• פייתון מתקדם: המודול מתבסס על הנלמד במודול הבסיסי, ומתמקד בספריות מתוחכמות. נלמדים נושאים כגון מבני נתונים, ביטויים רגולריים, תכנות מונחה עצמים, ועוד. בסיום המודול, יש ברשות הסטודנטים בסיס איתן בתכנות פייתון, המסייע בהתמודדות עם אתגרי פיתוח AI.

• תכנות מונחה עצמים: המודול מקנה עקרונות OOP (תכנות מונחה עצמים) ובמהלכו נלמדים מושגים כגון מחלקות, אובייקטים, פולימורפיזם, ועוד. המשתתפים לומדים כיצד לתכנן וליישם קוד לשימוש חוזר ויעיל, לבניית מערכות תוכנה חזקות.

• Concepts Data: המודול מציע טכניקות בסיסיות לטיפול ולניתוח נתונים. במסגרתו נלמדים נושאים כגון ניקוי ושילוב נתונים, טרנספורמציה, והדמיה. ידע זה יכול לשמש לקבלת החלטות, לזיהוי דפוסים, ולהכשרת מודלים בבינה המלאכותית.

• ניתוח נתונים עם פייתון: במודול מעמיקים בניתוח נתונים באמצעות שפת פייתון, תוך לימוד טכניקות ניתוח נתונים חקרני וסטטיסטי. כמו כן, צוברים מיומנויות בשימוש בספריות פייתון פופולריות, להדמיה ולמניפולציה של נתונים.

• ניתוח נתונים וויזואליזציה: המודול מרחיב את הידע בתחום ניתוח הנתונים באמצעות פייתון. המשתתפים מכירים טכניקות מתקדמות לניתוח נתונים, ולומדים ליצור הדמיות באמצעות ספריות שונות, להעברת מסקנות ותובנות.

• למידת מכונה: במודול מוצגים עקרונות, יישומים, ואלגוריתמים של למידת מכונה, באמצעותם ניתן לחקור טכניקות למידה בפיקוח וללא פיקוח, וטכניקות למידת חיזוק.

• למידה עמוקה: המודול מתמקד ברשתות עצביות, הסטודנטים חוקרים את הארכיטקטורה ועקרונות העבודה של רשתות עצביות מלאכותיות וחוזרות. המודול מצייד את הלומדים במיומנויות בנייה והכשרת מודלים בלמידה עמוקה למשימות AI מורכבות, כעיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונות, ויצירת רצף.

• מערכות המלצה: במודול זה מתעמקים באלגוריתמים המשמשים ליצירת המלצות מותאמות אישית. נלמדים נושאים כגון סינון מבוסס תוכן, סינון שיתופי, וגישות היברידיות להמלצה על פריטים. כמו כן, חוקרים המשתתפים מדדי הערכה ועיבוד נתונים עבור מערכות ההמלצה, וכן שיטות להתמודדות עם דלילות נתונים.

• בינה מלאכותית: המודול מאגד את מכלול הטכניקות והמושגים אשר נלמדו במודולים הקודמים. הוא מעמיק את ההבנה בתחום ה - AI, ומצייד את הלומדים בידע לתכנון ולפיתוח מערכות מתוחכמות.