Coursera · סדרה של 3 קורסים

קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-AI for Cybersecurity של Google, Johns Hopkins University

התמחות זו מיועדת לסטודנטים לאחר תואר ראשון ששואפים לשלוט ביישומי בינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר. במהלך שלושה קורסים מקיפים, תלמדו טכניקות מתקדמות לאיתור ולהתמודדות עם איומי סייבר שונים.

מתחיליםרמת קושי
סדרה של 3 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ← הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת ב-AI for Cybersecurity של Google, Johns Hopkins University

מה תלמדו

14 תחומי ידע

  • טכניקות מתקדמות לאיתור ולהתמודדות עם איומי סייבר שונים
  • מניעת הונאות מונעת בינה מלאכותית
  • ניתוח תוכנות זדוניות
  • השפעות של רשתות ניגודיות (GANs)
  • ניסיון מעשי בזיהוי אנומליות בתעבורת רשת
  • יישום טכניקות של למידה מחוזקת
  • הערכת ביצועי מודלים של בינה מלאכותית מול אתגרים מהעולם האמיתי
  • הבנה עמוקה כיצד לאבטח מערכות בינה מלאכותית

מיומנויות שתרכשו

14 כישורים מעשיים

  • שליטה ביישומי בינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר
  • טכניקות מתקדמות לאיתור איומי סייבר
  • מניעת הונאות מונעת בינה מלאכותית
  • ניתוח תוכנות זדוניות
  • הבנה של השפעות רשתות ניגודיות (GANs)
  • זיהוי אנומליות בתעבורת רשת
  • יישום טכניקות של למידה מחוזקת
  • הערכת ביצועי מודלים של בינה מלאכותית
§ סקירת הקורס
01

תיאור הקורס

התמחות - סדרת קורסים של 3 חלקים

התמחות זו מיועדת לסטודנטים לאחר תואר ראשון ששואפים לשלוט ביישומי בינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר. במהלך שלושה קורסים מקיפים, תלמדו טכניקות מתקדמות לאיתור ולהתמודדות עם איומי סייבר שונים.

נושאים חיוניים בתכנית הלימודים:

  • מניעת הונאות מונעת בינה מלאכותית
  • ניתוח תוכנות זדוניות
  • השפעות של רשתות ניגודיות (GANs)

תקבלו ניסיון מעשי בזיהוי אנומליות בתעבורת רשת, יישום טכניקות של למידה מחוזקת, והערכת ביצועי מודלים של בינה מלאכותית מול אתגרים מהעולם האמיתי.

לאחר סיום ההכשרה, תפתחו הבנה עמוקה כיצד לאבטח מערכות בינה מלאכותית תוך התמודדות עם המורכבות של מתקפות ניגודיות. הידע הזה יכין אתכם להתמודד עם אתגרים חדשים בתחום אבטחת הסייבר.

פרויקט למידה מעשית

בהתמחות "בינה מלאכותית לאבטחת סייבר", הלומדים ישתמשו בטכניקות של בינה מלאכותית לפיתוח כלים מעשיים לאבטחת סייבר.

פרויקטים כוללים:

  • פיתוח מודלים בלמידת מכונה (ML) ומודלים בלמידה עמוקה (DL) לאיתור פעילות של רשת בוטים באינטרנט (IoT).
  • הנדסת תכונות ל-ML ואופטימיזציה של נתונים גולמיים עבור DL.
  • עיצוב מד טור של תוכנות זדוניות מטמורפיות באמצעות מודל מרקוב חבוי.
  • ניתוח רצפים של אופקודים לסיווגם כתוכנה זדונית או לגיטימית.

הלומדים יצאו מודלים, יבחנו אותם על נתונים שלא נראו קודם, ויגישו הדגמות וידאו יחד עם הקוד שלהם. הגישה המעשית הזו מציידת את הלומדים בכישורים בזיהוי איומים המונעים על ידי בינה מלאכותית ויישום מודלים עבור אתגרים אמיתיים באבטחת סייבר.

§ תוכן עניינים
02

מבנה הקורס

מבוא ל-AI לאבטחת סייבר

קורס 1 - 9 שעות

להשתמש בטכניקות AI כדי לזהות ולהפחית איומים סייבר שונים, תוך כדי הגנה על נכסים ודאטה דיגיטליים.

  • פיתוח וליישום מודלים של למידת מכונה כדי לזהות, לסווג ולמנוע דואר זבל ודואר פישינג.
  • יישום פתרונות ביומטריים מונעי AI כגון דינמיקה של הקשות וזיהוי פנים לשיפור אבטחת זיהוי המשתמשים.

כישורים שתשיג

  • יישומי AI באבטחת סייבר
  • ניהול סיכוני איומים סייבר
  • זיהוי משתמשים מונע AI
  • פיתוח מודלי ML מעשיים
  • זיהוי דואר זבל ודואר פישינג

קורס 2 - 11 שעות

להבין סוגים שונים של נוזקות וליישם טכניקות ניתוח בסיסיות כדי לזהות ולסווג אותן בצורה אפקטיבית.

  • יישום אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, כולל אשכולות ועצי החלטה, לזיהוי נוזקות בצורה יעילה.
  • חקירת טכניקות של זיהוי אנומליות באמצעות נתוני בוטנט וללמוד כיצד לנתח תעבורת רשת כדי לזהות דפוסים לא רגילים.
  • שיתוף פעולה והצגת ממצאים מחקריים על מגמות עכשוויות בזיהוי אנומליות ברשת.

כישורים שתשיג

  • ניתוח נוזקות
  • מיומנויות הצגת מחקר
  • למידת מכונה לצורך זיהוי
  • טכניקות זיהוי אנומליות
  • הערכת ביצועים

קורס 3 - 15 שעות

ללמוד כיצד ליישם פתרונות מתבססים על AI כדי לזהות ולמנוע הונאות בכרטיסי אשראי בסביבות ענן.

  • חקירת היסודות של רשתות גנרציה נגדית ויישומן ביצירת נתונים סינתטיים.
  • ניסיון מעשי עם מתקפות אגרסיביות טופס שחור ולבן על מנת להעריך ולשפר את עמידות המודל.
  • שליטה בטכניקות הנדסת תכונות והערכת ביצועים כדי לייעל מודלי AI ליישומי אבטחת סייבר.

כישורים שתשיג

  • טכניקות זיהוי הונאות
  • יישום מתקפות אגרסיביות
  • הערכת מודלים ואופטימיזציה
  • רשתות גנרציה נגדית (GANs)
  • יישומי למידת חיזוק

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.