Coursera · סדרה של 3 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בניהול מוצרי AI של Google, Duke University

ארגונים בכל התעשיות מגבירים את השימוש שלהם בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי ליצור מוצרים ומערכות חדשניים. זה מצריך אנשי מקצוע במגוון תפקידים להבין מתי וכיצד ניתן ליישם בינה מלאכותית, לדבר את השפה של נתונים וניתוח, ולהיות מסוגלים לעבוד בצוותים בין-תחומיים על פרויקטי למידת מכונה.

מתחיליםרמת קושי
סדרה של 3 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בניהול מוצרי AI של Google, Duke University

מה תלמדו

6 תחומי ידע

  • הבנה בסיסית כיצד פועלת למידת מכונה ומתי וכיצד ניתן ליישם אותה כדי לפתור בעיות.
  • בניית מיומנויות ביישום תהליך המדע הנתוני.
  • מימוש שיטות העבודה הטובות ביותר בתעשייה להובלת פרויקטי למידת מכונה.
  • פיתוח יכולת בעיצוב מוצרים מבוססי בינה מלאכותית שמוודאים פרטיות וסטנדרטים אתיים.
  • אינטואיציה מאחורי טכנולוגיות בינה מלאכותית ולמידת מכונה ללא צורך בתכנות.
  • שילוב תיאוריה עם מידע מעשי כולל שיטות עבודה מומלצות מהתעשייה.

מיומנויות שתרכשו

12 כישורים מעשיים

  • הבנה בסיסית של למידת מכונה
  • יישום תהליך המדע הנתוני
  • מימוש שיטות עבודה טובות בתעשייה
  • הובלת פרויקטי למידת מכונה
  • עיצוב מוצרים מבוססי בינה מלאכותית
  • הבנת פרטיות וסטנדרטים אתיים
  • עבודה בצוותים בין-תחומיים
  • פתרון בעיות בעזרת למידת מכונה
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

התמחות - סדרת קורסים של 3 חלקים

ארגונים בכל התעשיות מגבירים את השימוש שלהם בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי ליצור מוצרים ומערכות חדשניים. זה מצריך אנשי מקצוע במגוון תפקידים להבין מתי וכיצד ניתן ליישם בינה מלאכותית, לדבר את השפה של נתונים וניתוח, ולהיות מסוגלים לעבוד בצוותים בין-תחומיים על פרויקטי למידת מכונה.

התמחות זו מספקת הבנה בסיסית כיצד פועלת למידת מכונה ומתי וכיצד ניתן ליישם אותה כדי לפתור בעיות. הלומדים יבנו מיומנויות ביישום תהליך המדע הנתוני ובמימוש שיטות העבודה הטובות ביותר בתעשייה כדי להוביל פרויקטי למידת מכונה, ויפתחו יכולת בעיצוב מוצרים מבוססי בינה מלאכותית שמוודאים פרטיות וסטנדרטים אתיים.

הקורסים בהכשרה זו מתמקדים באינטואיציה מאחורי טכנולוגיות אלו, ללא צורך בתכנות, ומאחדים תיאוריה עם מידע מעשי כולל שיטות עבודה מומלצות מהתעשייה. מקצוענים ושאיפת מקצוענים ממגוון רחב של תעשיות ותפקידים, כולל מנהלי מוצרים, מובילי צוותי הנדסה, מנהלים, אנליסטים ואחרים ימצאו תוכנית זו כערך רב.

פרויקט לימוד יישומי

הלומדים יממשו שלושה פרויקטים במהלך סדרת הקורסים הזו:

  • קורס ראשון: תשלימו פרויקט מעשי שבו תצרו מודל למידת מכונה כדי לפתור בעיה פשוטה (ללא צורך בקידוד) ותעריכו את ביצועי המודל שלכם.
  • קורס שני: תזהו ותמקדו בעיה המעניינת אתכם, תעצבו מערכת למידת מכונה שתוכל לעזור בפתרונה, ותתחילו לפתח תוכנית פרויקט.
  • קורס שלישי: תבצעו תרגיל בסיסי בעיצוב חווית משתמש לפתרון המבוסס על למידת מכונה שלכם ותנתחו את השיקולים האתיים והפרטיים הרלוונטיים לפרויקט.
§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

יסודות למידת מכונה למנהלי מוצר

קורס 1

משך: 14 שעות
דירוג: 4.6 (435 דירוגים)

פרטי הקורס

בקורס הראשון מתוך ההתמחות בניהול מוצר בינה מלאכותית של אוניברסיטת דיוק, תבנו הבנה בסיסית של מהי למידת מכונה, כיצד היא פועלת ומתי ולמה משתמשים בה. הקורס מציע מבוא שאינו ידרוש תכנות ללמידת מכונה, עם דגש על תהליך פיתוח מודלים, הערכה ופרשנות של מודלי למידה, והאינטואיציה מאחורי אלגוריתמים נפוצים.

בסיום הקורס תוכל/י:

  • להסביר כיצד עובדת למידת מכונה ומהם סוגי הלמידה
  • לתאר את האתגרים במודלים ואסטרטגיות להתגבר עליהם
  • לזהות את האלגוריתמים העיקריים בשימוש במשימות למידת מכונה
  • להסביר מהי למידה עמוקה ומה היתרונות והאתגרים שלה
  • ליישם את השיטות הטובות ביותר בהערכת מודלי למידת מכונה

מיומנויות שתרכשו

  • מודל
  • ניתוח חיזוי
  • מדע הנתונים
  • רשת עצבית מלאכותית
  • למידת מכונה

ניהול פרויקטי למידת מכונה

קורס 2

משך: 18 שעות
דירוג: 4.8 (180 דירוגים)

פרטי הקורס

הקורס השני בהתמחות בניהול מוצר בינה מלאכותית מתמקד בהיבטים המע praktיים של ניהול פרויקטי למידת מכונה. המשתתפים ילמדו על תהליך מדע הנתונים וכיצד ליישם את התהליך כדי לארגן מאמצי למידת מכונה.

בסיום הקורס תוכל/י:

  • לזהות הזדמנויות ליישם למידת מכונה לפתרון בעיות
  • ליישם את תהליך מדע הנתונים כדי לארגן פרויקטים של למידת מכונה
  • להעריך את ההחלטות הטכנולוגיות המרכזיות בתכנון מערכת למידת מכונה
  • להוביל פרויקטי למידת מכונה מהרעיון ועד הייצור

מיומנויות שתרכשו

  • מודל
  • ניהול פרויקטים
  • למידת מכונה

גורמים אנושיים בבינה מלאכותית

קורס 3

משך: 17 שעות
דירוג: 4.7 (97 דירוגים)

מה תלמדו

  • לזהות ולהפחית סיכוני פרטיות ואתיים בפרויקטי AI
  • ליישם שיטות עיצוב ממוקדות בני אדם כדי לעצב חוויות מוצלחות של מוצרי AI
  • לבנות מערכות AI המשפרות את האינטליגנציה האנושית ומעוררות אמון במודל אצל המשתמשים

מיומנויות שתרכשו

  • למידת מכונה
  • פרטיות
  • עיצוב חשיבה
  • אתיקה

ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?

מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב

לפרטים נוספים והרשמה בקורסרה ←
§ עוזרים להתחיל

3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.

לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.

צפו · 2 דק'

מה זה Coursera?

סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.

צפו בסרטון ←
צפו · 2 דק'

איך נרשמים ב-2 דקות

הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.

צפו בסרטון ←
צפו · 2 דק'

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.

⚠ 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.