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 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
רמה
מתחילים
מסגרת
סדרה של 3 קורסים
מה תלמדו
✓
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
✓
התמודדות עם המורכבות של מתקפות ניגודיות
✓
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
✓
יציאה מודלים, בחינתם על נתונים שלא נראו קודם, והגשת הדגמות וידאו יחד עם הקוד
מיומנויות שתרכשו
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
פיתוח מודלים בלמידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)
הנדסת תכונות ל-ML ואופטימיזציה של נתונים גולמיים עבור DL
עיצוב מד טור של תוכנות זדוניות מטמורפיות
ניתוח רצפים של אופקודים לסיווגם כתוכנה זדונית או לגיטימית
זיהוי איומים המונעים על ידי בינה מלאכותית
יישום מודלים עבור אתגרים אמיתיים באבטחת סייבר
§ 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
§ 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 ב-AI for Cybersecurity של Google, Johns Hopkins University
— 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.
- מומחה אבטחת סייבר
- מנתח תוכנות זדוניות
- מפתח מודלים בלמידת מכונה
- מהנדס נתונים
- מומחה בינה מלאכותית לאבטחת סייבר
- מנתח איומים
- מפתח כלים לאבטחת סייבר
- מהנדס למידה עמוקה
- מומחה למערכות IoT