קורס AI Engineer
לטוס קדימה עם קדמת הטכנולוגיה.
שואף להיות המפתח הכי חשוב ומתקדם בחברה?
הקורס שימצב אותך ב-Top
של מחלקת ה-R&D
בוא נשים את זה על השולחן: בתור מפתח, אתה כבר יודע שללא שליטה ב-AI – הרלוונטיות שלך על 10% סוללה.
בדיוק כאן נכנס לתמונה קורס ה-AI Engineer שלנו, שנועד לקחת אנשים כמוך, ולהקנות להם את כל הפרקטיקה הנדרשת להבנה, להטמעה ולשילוב של אינטליגנציה מלאכותית בכל תרחיש בעולם האמיתי.
מהפכת ה-AI כבר כאן. זה הרגע להפוך אותה לקפיצה אדירה בקריירה שלך!
לומדים מהטובים
ביותר
המדריכים שלנו הם מומחי בינה מלאכותית, שעובדים בתפקידים בכירים בחברות ההיי-טק המובילות, וילמדו אותך דרך הידיים, באמצעות עבודה מעשית עם כלים פורצי-דרך, את כל מחזור החיים של פיתוח AI.
AI
מ-A עד Z
בסיום מסלול ההכשרה, הבוגרים שלנו שולטים גם ב״תמונה הגדולה״ וגם בפרטי הפרטים הטכניים של הבינה המלאכותית. כל אלה מאפשרים להם להוביל את הארגון לחדשנות טכנולוגית אמיתית.
נטוורקינג
בילט-אין
הסינון הקפדני לקורס, המאתר רק את בעלי הרקע הטכני והמקצועי המתאים, מבטיח לא רק התקדמות מהירה ויעילה בחומרי הלימוד, אלא גם נטוורקינג משובח, עם האנשים הכי חדים ומביני-עניין בתעשייה.
יכולות
לימוד עצמי
אצלנו לא רק לומדים – גם לומדים איך ללמוד. בסיום ההכשרה, תתהדר לא רק בכלים הכי מתקדמים בשוק, אלא גם ביכולות למידה שיאפשרו לך להישאר ב-Top תמיד – בכוחות עצמך.
יחס אישי
צמוד
אצלנו אתה שם, לא מספר. הקורסים מתקיימים בכיתות קטנות, כדי שכל תרגיל יקבל פידבק, כל שאלה תקבל מענה מיידי וכל סטודנט יצליח ליישם בביטחון את הידע שצבר.
שכר לימוד
מפתיע
כשמתרכזים רק במה שבאמת צריך לדעת, בלי טריקים ובלי שטיקים – שכר הלימוד נחתך בצורה דרסטית. כי כדי לשדרג את הקריירה, לא צריך לשנמך את היתרה בחשבון הבנק…
כל הסיבות להיכנס עכשיו
ל-AI Engineering
להימנות עם הבונים
את הדור הבא
ביקוש למהנדסים
שמייצרים AI אפקטיבי
25,000 ש"ח בממוצע
וזו רק ההתחלה…
ממפתח תוכנה ל-AI Engineer
Advanced NLP with RAG
RAG architecture, Basic RAG pipeline Demo using open-source tools (e.g., FAISS, HuggingFace Transformers), document ingestion, embedding, and retrieval, Practical use cases like document Q&A or knowledge-grounded chatbots
Python for Developers
Python Syntax & Semantics, Functions, Modules, and Packages, Virtual Environments and Dependency Management (Pip, Poetry, Conda), Basic File I/O and OS Operations, Exception Handling, Intro to OOP in Python
Advanced Prompt Engineering
Prompt management, Core Principles (Instruction Following, Temperature, Top-p, Role Prompting), Chain of Thought (CoT) and ReAct Patterns, Few-shot vs. Zero-shot Prompting, Prompt Evaluation and Iteration, Hands-on Labs with Prompt Engineering
LLM Integration
Open WebUI, OpenAI API Integration, Anthropic Claude API, AWS Bedrock (Multi-model abstraction, authentication, cost, latency), Llama.cpp (Local LLM Runtime, Quantization, System Requirements), Qwen3, LangChain and LlamaIndex Overview
Applied LLM Engineering
Model distillation, MCP Server/Client Architecture, Server: Queuing, scheduling, inference management, Client: Structured requests, retries, output handling, Vibe Coding Examples (LLM-powered workflows)
Infrastructure and Deployment
Containerization with Docker, Serving APIs via FastAPI / Flask, Inference at Scale (batch, streaming, real-time), GPU Resource Management, Monitoring and Logging (Prometheus, OpenTelemetry, W&B)
AI Agents
Adding Files for Context, Chatbot development, Agent Design Principles (Autonomy, Reusability, Modularity), Planning and Decision-Making (Tool use, memory, goals), Implementation Patterns (LangChain Agents, ReAct, Finite State Agents), Use Cases: Data extraction, multi-step task automation, tool orchestration, Runtime Management and Cost Implication
Automation and Workflow Orchestration with n8n
Introduction to n8n (low-code workflow automation), Building and Triggering Workflows (HTTP, Cron, Webhook), Integrating APIs (OpenAI, Claude, custom Python services), LLM Response Handling within n8n nodes, Deploying n8n Workflows on Docker / Cloud, Using n8n for Data Pipelining, Notification and Auto-retraining Hooks
From Code to Production
End-to-End LLM Automation Application, Custom MCP Client/Server + n8n Workflow Integration, Real-world Deployment (CI/CD, Versioning, Failover), Ethics, Compliance, and Security Considerations in AI Systems
Model Reasoning
Reasoning vs. Pattern Completion in LLMs, Inductive, Deductive, and Abductive Modes, Multi-hop Reasoning and Intermediate Steps, Tool Use to Extend Reasoning Capabilities (e.g., calculators, retrievers), Evaluation Methods for Reasoning Quality (TruthfulQA, BBH, GSM8K)
כל המשתתפים בקורס צריכים להיות בעלי ניסיון של לפחות שנתיים בתכנות בחברות היי-טק.
ממש לא. הקורס מיועד לאנשי R&D שרוצים לעבור מתיאוריה לפרקטיקה ולבנות מערכות AI חכמות, סקיילביליות ומוכנות לפרודקשן. לומדים בו את מחזור החיים המלא של פיתוח AI – מיסודות ה-ML, דרך פרומפטים מתקדמים, חיבור LLMs, אוטומציה ו-Agents, ועד לניטור ותפעול מערכות. הסילבוס המלא נמצא ממש כאן למעלה.
הקורס 100% פרקטי – כל נושא נלמד דרך תרגולים, פרויקטים אמיתיים ועבודה עם הכלים הכי עדכניים בתעשייה. במהלך הקורס תבנו צעד-צעד אפליקציית AI מלאה, ממש כמו שמפתחים בחברות היי-טק – עד להטמעה בפרודקשן.
במהלך הקורס תפתח אפליקציית AI מלאה. מתחילים בבניית Microservice עם LLM ו-Prompting בסיסי, ממשיכים לאוטומציה ואורקסטרציה עם n8n ו-Docker, ובסיום מעלים את המערכת לפרודקשן עם CI/CD, ניטור ובקרת ביצועים – כולל התמודדות עם אתגרי אמת כמו סקיילינג ו-Responsible AI.
ממש לא! למה? כי למרות שאנחנו החברה היחידה בארץ המציעה את התוכן הזה, אנחנו רוצים שהקורס יהיה נגיש לכל מי שמתאים ורציני לגבי ארסנל הידע הפרקטי שהוא לוקח איתו לעבודה.
המרצה בקורס הבא
