בינה מלאכותית

<< ימים ושעות הקורס >>
היקף השעות בתוכנית הלימודים:
100 שעות
מפגשים: 13

<< דרכי הוראה >>
הרצאות עיוניות, תרגילים קבוצתיים ומצגות.

<< קהל יעד >>
12 שנות לימוד ומעלה.
<< עלות הקורס >> 2,100 ₪.

<< דרישות >>
הובהר לכל משתלם כי ישנה חובת נוכחות של 100% משעות הקורס.
כל חיסור יצטרך להיות מלווה בצירוף אישור רלוונטי ולא יעלה על 20% מסך כל הקורס.

>מפגש ראשון: | מבוא לבינה מלאכותית (AI(, הבנת יסודות הבינה המלאכותית:
הגדרה, יישומים ויתרונות, שיקולים אתיים וחששות הקשורים לבינה מלאכותית.
> מפגש שני: | דוגמאות מעשיות לבינה מלאכותית בארגונים, בחינת דוגמאות מהעולם
האמיתי של AI במגזרים שונים וזיהוי יתרונות ואתגרים של AI במחלקות שונות.
> מפגש שלישי: | סקירה כללית של כלים ופלטפורמות AU נגישים, כלים וטכנולוגיות AI
לאנשי מקצוע שאינם טכנולוגיים
> מפגש 4: | סקירת מחולל בינה מלאכותית טקסטואלית 5 CHAT CPT הבנת היסודות
של עיבוד ויצירת שפה טבעית
> מפגש 5: | דיון ביישומים הפוטנציאליים של CHAT GPT בתחומים שונים,
ניסוחים וכתיבת בקשות – כללי כתיבת PROMAT
> מפגש 6: | תחילת העבודה עם CHAT GPT , הגדרת סביבת הפיתוח עבור GPT 7 CHAT,
חקר ממשקים שונים לאינטראקציה עם CHAT GPT (API, שורת פקודה, אינטרנט
> מפגש 7: | כוונון עדין של C HAT GPT, היכרות עם כוונון עדין וחשיבותו בהתאמה אישית,
חקר טכניקות וגישות שונות לכוונון עדין, תרגיל מעשי של כוונון עדין של מודל למשימה
או תחום ספציפי.

מפגש 8 : | הבנת ההטיות הפוטנציאליות במודלים של שפה והשלכותיהן,
לימוד טכניקות למתן הטיות ולהבטיח שימוש אחראי ב- CHAT GPT.
> מפגש 9: | בינה מלאכותית וקבלת החלטות, תפקיד הבינה המלאכותית
בתמיכה בתהליכי קבלת החלטות
> מפגש 10: | מבוא ללמידת מכונה, יסודות למידת מכונה ויישומיה,
הבנת נתוני אימון, תכונות ומודלים
> מפגש 11: | למידת מכונה בפעולה, יישומים מעשיים של למידת מכונה בתחומים
שאינם טכניים, חשיבות איכות הנתונים והאתיקה בלמידת מכונה
> מפגש 12: | עיבוד שפה טבעית )NLP( וצ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית,
מבוא ל- NLP ויישומו בארגונים, שימוש במקרים של צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית
בארגונים
> מפגש 13: | התייחסות לשיקולים אתיים ביישומי AI, מסגרות והנחיות להטמעה
אחראית של בינה מלאכותית