מה זה Coursera?
סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.
צפו בסרטון ←Coursera · סדרה של 5 קורסים
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של Google Cloud Institute
מודל למידת מכונה שעובד מצוין על המחשב של חוקר הנתונים, אבל קורס כשמנסים להריץ אותו על מיליוני בקשות בענן — זה התרחיש שמפריד בין מי שמתעסק במחקר לבין מי שבונה מערכות ייצור. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, וחלק ניכר מהביקוש הוא דווקא למי שיודע לחבר את TensorFlow לתשתית ענן אמיתית. הסדרה הזו מתמקדת בדיוק בפער הזה: מהמתמטיקה של למידת מכונה ועד פריסה בקנה מידה גדול ב-Google Cloud.
רמת בינייםרמת קושי
סדרה של 5 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ←
הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
למד מיומנויות נדרשות מאוניברסיטאות ומומחים בתעשייה
שלוט בתחום או בכלים עם פרויקטים מעשיים
פיתח הבנה מעמיקה של מושגים מרכזיים
קבל תעודת קריירה מגוגל קלאוד
רמה
רמת ביניים
מסגרת
סדרה של 5 קורסים
למי הקורס מתאים
1
למד מיומנויות נדרשות מאוניברסיטאות ומומחים בתעשייה
2
שלוט בתחום או בכלים עם פרויקטים מעשיים
3
פיתח הבנה מעמיקה של מושגים מרכזיים
4
קבל תעודת קריירה מגוגל קלאוד
מה תלמדו
✓
להבין מהי למידת מכונה, אילו בעיות היא פותרת ומתי כדאי להשתמש בה
✓
לשלוט במושגים המתמטיים שמאחורי מודלים של למידת מכונה
✓
לבנות, לאמן ולכוונן מודלים בעזרת TensorFlow
✓
לבצע הנדסת תכונות ולהפוך נתונים גולמיים לקלט אפקטיבי למודל
✓
לפרוס מודלים בקנה מידה גדול על תשתית Google Cloud
✓
לתרגם ידע תיאורטי ללמידת מכונה המיועדת ליישום בסביבת ייצור
מיומנויות שתרכשו
מיומנויות תקשורת
חשיבה ביקורתית
פתרון בעיות
עבודת צוות
ניהול זמן
מנהיגות
כישורי מצגת
חשיבה יצירתית
התמודדות עם לחץ
מיומנויות טכנולוגיות
§ סקירת הקורס
01
תיאור הקורס
מודל למידת מכונה שעובד מצוין על המחשב של חוקר הנתונים, אבל קורס כשמנסים להריץ אותו על מיליוני בקשות בענן — זה התרחיש שמפריד בין מי שמתעסק במחקר לבין מי שבונה מערכות ייצור. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, וחלק ניכר מהביקוש הוא דווקא למי שיודע לחבר את TensorFlow לתשתית ענן אמיתית. הסדרה הזו מתמקדת בדיוק בפער הזה: מהמתמטיקה של למידת מכונה ועד פריסה בקנה מידה גדול ב-Google Cloud.
§ תוכן עניינים
02
מבנה הקורס
איך גוגל עושה למידת מכונה בקורסים בשפה הפורטוגזית
קורס 1
- 19 שעות
- 4.8 (73 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
- איך הפלטפורמה Vertex AI משמשת ליצור, לאמן ולהטמיע מודלים של למידת מכונה באמצעות AutoML בלי לכתוב אפילו שורת קוד אחת.
- לתאר את העקרונות המומלצים ליישום למידת מכונה ב-Google Cloud.
- לשתמש בכלים ובסביבה של Google Cloud Platform כדי לעבוד עם ML.
- לפרט את העקרונות המומלצים של בינה מלאכותית אחראית.
קורס 2
- 11 שעות
- 4.5 (31 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
- לתאר כיצד לשפר את איכות הנתונים ולבצע ניתוחים חקרניים מהם.
- ליצור ולאמן מודלים של AutoML באמצעות Vertex AI ו-BigQuery ML.
- לייעל ולהעריך מודלים באמצעות פונקציות אובדן ומדדי ביצוע.
- ליצור מערכות נתונים שניתן לחזור עליהן ולהרחיבן עבור אימונים, הערכות ובדיקות.
מיומנויות שתרכשו
- קטגוריה: 1.96
- קטגוריה: ערכים
- קטגוריה: א-פריורי וא-פוסטריורי
- קטגוריה: ערך קריטי
קורס 3
- 18 שעות
- 4.6 (23 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
- מטרת הקורס היא לנצל את הגמישות והקלות בשימוש של TensorFlow 2.x ו-Keras כדי ליצור, לאמן ולהטמיע מודלים של למידת מכונה.
- תלמדו על ההיררכיה של API של TensorFlow 2.x ויכירו את המרכיבים העיקריים של TensorFlow בתרגולים מעשיים.
- נראה איך לעבוד עם מערכות נתונים ועמודות תכונה.
- תלמדו לתכנן וליצור צינור קלט נתונים של TensorFlow 2.x.
- תקבלו ניסיון מעשי עם טעינת נתוני CSV, מערכי Numpy, נתוני טקסט ודימויים תוך שימוש ב-tf.Data.Dataset וכיצד ליצור עמודות תכונה נומריות, קטגוריאליות, בקטגוריות וב hash.
- נציג את ה-APIs של Keras Sequential ו-Keras Functional כדי להראות כיצד ליצור מודלים של למידה עמוקה.
- נדון בפונקציות הפעלה, אובדן ואופטימיזציה.
- במעבדות המעשי של Jupyter, תוכלו ליצור מודלים של למידת מכונה עם רגרסיה ליניארית בסיסית ורגרסיה לוגיסטית בסיסית ומתקדמת.
- תלמדו לאמן, להטמיע וליצור מודלים של למידת מכונה בקנה מידה עם AI Platform של הענן.
קורס 4
- 8 שעות
- 4.5 (15 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
- לתאר את Vertex AI Feature Store ולהשוות בין ההיבטים העיקריים הנדרשים כדי להשיג תכונה טובה.
- לשמש במידת תכונה ב-BigQuery ML, Keras ו-TensorFlow.
- לנתח כיצד לבצע עיבוד מקדים ולשימוש תכונות עם Dataflow ו-Dataprep.
- ליישם את tf.Transform.
קורס 5
- 18 שעות
- 4.7 (15 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
- זהו הקורס "אמנות ומדע של למידת מכונה". הקורס כולל שישה מודולים. נדבר על מיומנויות חיוניות של אינטואיציה, הגיון וניסוי ב-ML כדי להתאים ולייעל מודלים ולשפר את הביצועים.
- תלמדו לגלול את המודלים באמצעות טכניקות רגולריזציה ויכירו את ההשפעות של היפר-פרמטרים, כמו גודל קבוצת נתונים וקצב למידה, על ביצועי המודל.
- כמו כן, נדון בכמה מהאלגוריתמים הנפוצים ביותר לאופטימיזציה של מודל ונראה כיצד לציין שיטת אופטימיזציה בקוד ה-TensorFlow.
ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?
מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב
§ עוזרים להתחיל
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.
לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.
איך נרשמים ב-2 דקות
הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.
צפו בסרטון ←איך מכניסים את התעודה ל-LinkedIn
הוספת התעודה כ-License & Certification בפרופיל לינקדאין, עם קישור ל-Coursera שמעלים את הקרדיביליות.
צפו בסרטון ←מוכנים להתחיל?
הקורס מחכה. התעודה מחכה.
הקורס זמין ב-Coursera. הקורס הראשון בסדרה פתוח לצפייה ללא תשלום.
coursera
תעודה מקצועית
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של Google Cloud Institute
— Coursera
✓
⚠ MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס.
הקורס מתפרסם ומנוהל דרך פלטפורמת Coursera. תוכן הקורס, עלויות, תעודות, ותנאי שימוש — באחריות Coursera והמרצים. MSL מציג את המידע מתוך מטרה לעזור לגולש לבחור, ולא מספק את הקורס עצמו.
מודל למידת מכונה שעובד מצוין על המחשב של חוקר הנתונים, אבל קורס כשמנסים להריץ אותו על מיליוני בקשות בענן — זה בדיוק התרחיש שעומד בלב הסדרה הזו. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, והביקוש החריף ביותר הוא למי שיודע לא רק לאמן מודל אלא גם להריץ אותו בקנה מידה אמיתי. כאן עובר הגבול בין מי שמכיר את התיאוריה לבין מי שבונה מערכות שעובדות בייצור.
הסדרה בת חמשת הקורסים מתחילה מהיסודות — מה זאת בכלל למידת מכונה, אילו בעיות היא פותרת ואיפה היא נכשלת — וממשיכה אל המושגים המתמטיים שמאחורי המודלים. משם עוברים ל-TensorFlow, ספריית הקוד הפתוח של Google לבניית ואימון רשתות נוירונים, ולומדים כיצד להגדיר מודלים, לכוונן אותם ולהריץ אותם על תשתית ענן.
חלק מהותי מהדרך מוקדש להנדסת תכונות (Feature Engineering) — האמנות הפחות זוהרת אך הקריטית של הפיכת נתונים גולמיים למשהו שמודל באמת יכול ללמוד ממנו. בפועל, זה השלב שבו רוב הפרויקטים נשברים או מצליחים, ולא בבחירת האלגוריתם המתוחכם. מי שלמד את התכנים האלה דרך מיטב לימוד עצמי מגלה שדווקא העבודה על איכות הנתונים היא מה שמבדל מהנדס למידת מכונה ממי שרק מריץ ספריות.
הקורס המסכם עוסק בלמידת מכונה המיועדת ליישום — כלומר, איך לוקחים את כל מה שנלמד ומתרגמים אותו למודל שרץ בסביבת ענן, מטפל בעומסים ומשתלב במערכת קיימת. זה הפרק שהופך את הידע התיאורטי לכישור תעסוקתי ממשי.
הסדרה מתאימה למי שכבר מכיר תכנות ברמה בסיסית ורוצה להיכנס לעולם הדאטה והבינה המלאכותית בצורה מסודרת, צעד אחר צעד. הרמה היא רמת ביניים, והתכנים מתאימים לחוקרי נתונים, מהנדסי למידת מכונה, אנליסטים ומפתחים שמבקשים להוסיף יכולות AI לארגז הכלים שלהם.
לגבי תעסוקה — סיום הסדרה מספק בסיס מקצועי מוערך בתחום שבו הביקוש בישראל גבוה, אך מובן שההשתלבות בפועל תלויה בניסיון, בפרויקטים ובהקשר האישי של כל לומד. זו הערכה ולא הבטחה.
שפת ההוראה: פורטוגזית (ברזיל)
מקורות
- Coursera — עמוד הסדרה אצל הספק.
- מוסד שמואל נאמן 2024 — נתון מחסור מומחי בינה מלאכותית בישראל.