תכנית ותוכן קורס בינה מלאכותית למתחילים

שם הקורס: מבוא לבינה מלאכותית למתחילים

סקירת הקורס:

קורס זה נועד לספק למתחילים מבוא מקיף לתחום הבינה המלאכותית (AI). באמצעות שילוב של תיאוריה, דוגמאות מעשיות ותרגילים מעשיים, התלמידים יקבלו בסיס איתן במושגים והיישומים הבסיסיים של AI. עד סוף הקורס, התלמידים יהיו מצוידים בידע ובכישורים להבנת טכנולוגיות AI והשלכותיהן בעולם האמיתי.

משך הקורס: 10 שבועות (12 מפגשים)

מתווה קורס:

שבוע 1: מבוא לבינה מלאכותית

- מה זה AI?

- היסטוריה קצרה והתפתחות של AI

- יישומי AI בתעשיות שונות

- שיקולים ואתגרים אתיים ב-AI

שבוע 2: פתרון בעיות ואלגוריתמי חיפוש

- היכרות עם טכניקות לפתרון בעיות

- אלגוריתמי חיפוש: BFS, DFS, A*, וחיפוש היוריסטי

- בעיות שביעות רצון מאילוץ

שבוע 3: יסודות למידת מכונה

- מבוא ללמידת מכונה

- למידה בפיקוח לעומת למידה ללא פיקוח

- נתוני אימון, תכונות ותוויות

- אלגוריתמים של רגרסיה וסיווג

שבוע 4: רשתות עצביות ולמידה עמוקה

- יסודות של רשתות עצביות

- פונקציות הפעלה ושכבות

- הכשרת רשת נוירונים

- היכרות עם למידה עמוקה ויישומיה

שבוע 5: עיבוד שפה טבעית (NLP)

- מבוא ל-NLP

- טכניקות עיבוד מקדים של טקסט

- ניתוח הסנטימנט

- זיהוי ישות בשם (NER)

- יצירת טקסט עם רשתות עצביות חוזרות

שבוע 6: ראיית מחשב

- מבוא לראייה ממוחשבת

- טכניקות עיבוד מקדים של תמונה

- זיהוי וזיהוי אובייקטים

- רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN)

- סיווג ופילוח תמונות

שבוע 7: למידת חיזוק

- מבוא ללמידה בחיזוק

- תהליכי החלטה של ​​מרקוב (MDPs)

- Q-learning והדרגות מדיניות

- יישומים של למידת חיזוק

שבוע 8: אתיקה והטיה של AI

- שיקולים אתיים בפיתוח ובפריסה של AI

- השפעת הבינה המלאכותית על החברה והתעסוקה

- טיפול בהטיה במערכות AI

- שיטות AI אחראיות

שבוע 9: AI בתרגול

- יישומי AI בעולם האמיתי בתעשיות שונות

- תיאורי מקרים וסיפורי הצלחה

- אתגרים ואסטרטגיות של יישום AI

- מגמות והתקדמות עתידיות ב-AI

שבוע 10: פרויקט גמר

- התלמידים יעבדו על פרויקט AI מעשי

- יישום הידע והמיומנויות שנצברו במהלך הקורס

- הצגת הפרויקט והצגה בפני הכיתה

הערה: כל מפגש יכלול שילוב של תיאוריה, הדגמות מעשיות ותרגילים מעשיים. משאבים נוספים כגון הדרכות מקוונות, מאמרים וסרטונים יסופקו כדי להשלים את חווית הלמידה.

דרישות קדם: ידע בסיסי בתכנות (רצוי Python), היכרות עם מתמטיקה ברמת תיכון וחשיבה סקרנית ופתוחה.

בסוף קורס זה, לסטודנטים יהיה בסיס איתן במושגים ובטכניקות שונות של AI. הם יהיו מצוידים היטב להמשך לימודים או קריירה בתחום הבינה המלאכותית.

שם הקורס: מבוא לבינה מלאכותית למתחילים

שקופית 1: שם הקורס ומבוא

- שם הקורס: מבוא לבינה מלאכותית למתחילים

- הודעת קבלת פנים וסקירת הקורס

- היכרות עם מדריך

- משך הקורס

שקופית 2: מה זה AI?

- הגדרה של בינה מלאכותית (AI)

- הסבר על מערכות AI ויכולתן לדמות אינטליגנציה אנושית

- דוגמאות ליישומי AI בתחומים שונים

שקופית 3: היסטוריה והתפתחות קצרה של AI

- סקירה כללית של ההיסטוריה של AI

- אבני דרך ופריצות דרך מרכזיות במחקר AI

- אבולוציה של AI ממערכות מומחים ללמידת מכונה ולמידה עמוקה

שקופית 4: יישומי בינה מלאכותית בתעשיות שונות

- חקר יישומי בינה מלאכותית בתעשיות בריאות, פיננסים, תחבורה, חינוך ותעשיות אחרות

- דוגמאות לטכנולוגיות AI והשפעתן על תעשיות אלו

- דיון על היתרונות והאתגרים הפוטנציאליים של אימוץ בינה מלאכותית

שקופית 5: שיקולים ואתגרים אתיים בבינה מלאכותית

- מבוא לשיקולים אתיים בפיתוח ובפריסה של AI

- דיון על הטיות, פרטיות ואבטחה במערכות בינה מלאכותית

- דיון בהשלכות האתיות של קבלת החלטות בינה מלאכותית

שקופית 6: מבוא לטכניקות לפתרון בעיות

- סקירה כללית של מתודולוגיות לפתרון בעיות ב-AI

- היכרות עם טכניקות חיפוש ואופטימיזציה של מצב-מרחב

- הסבר על אלגוריתמים שונים לפתרון בעיות

שקופית 7: אלגוריתמי חיפוש: BFS, DFS, A* וחיפוש היוריסטי

- הסבר מפורט על אלגוריתם Breadth-First Search (BFS).

- הסבר מפורט על אלגוריתם חיפוש עומק-ראשון (DFS).

- מבוא לאלגוריתם A* והשימוש שלו בפונקציות היוריסטיות לחיפוש מושכל

שקופית 8: בעיות שביעות רצון מהאילוצים

- מבוא לבעיות סיפוק אילוצים (CSPs)

- הסבר על התפשטות אילוצים ואלגוריתמים לחזרה לאחור

- יישום של CSPs בתרחישים בעולם האמיתי

שקופית 9: מבוא ללמידת מכונה

- הגדרה וסקירה של למידת מכונה

- הבחנה בין למידה מפוקחת ללא פיקוח

- הבנת תפקיד הנתונים באלגוריתמים של למידת מכונה

שקופית 10: למידה בפיקוח לעומת למידה ללא פיקוח

- הסבר מפורט על אלגוריתמי למידה בפיקוח

- הסבר מפורט על אלגוריתמי למידה ללא פיקוח

- השוואה בין היישומים והמקרי שימוש שלהם

שקופית 11: נתוני הדרכה, תכונות ותוויות

- מבוא לנתוני אימון ותפקידם בלמידת מכונה

- הסבר על תכונות ותוויות בלמידה מפוקחת

- טכניקות עיבוד מקדים לניקוי והכנת נתוני אימון

שקופית 12: אלגוריתמים של רגרסיה וסיווג

- מבוא לאלגוריתמי רגרסיה (למשל, רגרסיה ליניארית, רגרסיה פולינומית)

- הסבר על אלגוריתמי סיווג (למשל, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה)

- הדרכה והערכה של מודלים של רגרסיה וסיווג

שקופית 13: יסודות של רשתות עצביות

- היכרות עם רשתות עצביות והשראתן הביולוגית

- הסבר על ארכיטקטורת רשתות עצביות, שכבות וצמתים

- פונקציות הפעלה ותפקידן ברשתות עצביות

שקופית 14: אימון רשת עצבית

- סקירה כללית של אלגוריתם ההפצה לאחור

- הסבר על ירידה בשיפוע והגרסאות שלה לעדכון משקלי רשת

- תרגיל מעשי על אימון רשת עצבית פשוטה

שקופית 15: מבוא ללמידה עמוקה ויישומיה

- הגדרה והסבר של למידה עמוקה

- יישומים של למידה עמוקה בראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ותחומים נוספים

- סקירה כללית של מסגרות למידה עמוקה פופולריות (למשל, TensorFlow, PyTorch)

שקופית 16: מבוא לעיבוד שפה טבעית (NLP)

- הסבר על NLP ותפקידו ב-AI

- טכניקות עיבוד מקדים של טקסט (למשל, אסימון, הסרת מילות עצירה)

- תרגיל מעשי על ניקוי והכנת נתוני טקסט למשימות NLP

שקופית 17: ניתוח סנטימנטים

- מבוא לניתוח סנטימנטים ויישומיו

- סקירה כללית של טכניקות ניתוח סנטימנטים (למשל, שקית מילים, הטבעת מילים)

- הכשרת מודל ניתוח סנטימנטים והערכת ביצועיו

שקופית 18: זיהוי ישות בשם (NER)

- הסבר על זיהוי ישות בשם (NER) וחשיבותה ב-NLP

- מבוא לטכניקות NER (לדוגמה, מבוסס כללים, מבוסס למידת מכונה)

- תרגיל מעשי על בניית מודל NER

שקופית 19: יצירת טקסט עם רשתות עצביות חוזרות

- מבוא לרשתות עצביות חוזרות (RNNs)

- הסבר על יצירת טקסט עם RNNs באמצעות טכניקות כמו LSTM ו-GRU

- הדגמה של יצירת רצפי טקסט באמצעות מודלים של שפה מאומנים מראש

שקופית 20: מבוא לראייה ממוחשבת

- הגדרה וסקירה של ראייה ממוחשבת

- הסבר על ייצוג תמונה וטכניקות עיבוד מקדים

- יישומי ראייה ממוחשבת בתחומים שונים

שקופית 21: טכניקות עיבוד מקדים של תמונה

- הסבר מפורט על טכניקות עיבוד מקדים של תמונה (למשל, שינוי גודל, נורמליזציה, הסרת רעשים)

- תרגיל מעשי על עיבוד מקדים של תמונות למשימות ראייה ממוחשבת

שקופית 22: זיהוי וזיהוי אובייקטים

- מבוא לזיהוי וזיהוי אובייקטים

- סקירה כללית של אלגוריתמים פופולריים לזיהוי אובייקטים (למשל, Faster R-CNN, SSD)

- מקרי מקרים ודוגמאות לזיהוי אובייקטים בתרחישים בעולם האמיתי

שקופית 23: רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN)

- הסבר על רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) והארכיטקטורה שלהן

- צלילה עמוקה לתוך שכבות CNN (למשל, התהפכות, איגום)

- הכשרת מודל CNN לסיווג תמונות

שקופית 24: סיווג תמונות ופילוח

- מבוא למשימות סיווג ופילוח תמונות

- הסבר על אלגוריתמי סיווג ופילוח תמונות פופולריים (לדוגמה, U-Net, ResNet

שקופית 25: רשתות יריבות יצירתיות (GANs)

- סקירה כללית של רשתות יריביות (GAN)

- הסבר על ארכיטקטורת GAN ותהליך הדרכה

- יישומים של GAN ביצירת תמונות והגדלת נתונים

שקופית 26: למידת חיזוק

- מבוא ללמידת חיזוק (RL)

- הסבר על רכיבי RL (סוכן, סביבה, תגמולים)

- סקירה כללית של אלגוריתמי RL (למשל, Q-learning, שיפועים במדיניות)

שקופית 27: למידת חיזוקים עמוקים

- הסבר על למידת חיזוק עמוק (DRL)

- היכרות עם רשתות Q עמוקות (DQN) והווריאציות שלה

- תיאורי מקרה ויישומים של DRL בגיימינג ורובוטיקה

שקופית 28: אתיקה של בינה מלאכותית ופיתוח בינה מלאכותית אחראית

- חשיבות האתיקה בפיתוח ובפריסה של AI

- דיון על הטיה, הוגנות, שקיפות ואחריות במערכות בינה מלאכותית

- שיקולים אתיים והנחיות לפיתוח AI אחראי

שקופית 29: מגמות עתידיות בבינה מלאכותית

- חקירת מגמות והתקדמות ב-AI

- דיון על ההשפעה של AI על מקומות עבודה וכלכלה

- אפשרויות ואתגרים מרתקים לעתיד הבינה המלאכותית

שקופית 30: סיכום הקורס והשלבים הבאים

- סיכום נושאי המפתח שנלמדו בקורס

- מחשבות אחרונות והשקפות מהקורס

- הצעות למשאבי למידה נוספים ולצעדים הבאים בחינוך לבינה מלאכותית

הערה: הרשימה לעיל מספקת סקירה מקיפה של התכנים הפוטנציאליים של כל שקופית לקורס מבוא על בינה מלאכותית. התוכן בפועל עשוי להשתנות בהתאם למבנה הקורס, משך הזמן ולמטרות הלמידה הספציפיות.

שקופית 31: AI בשירותי בריאות

- מבוא ליישום בינה מלאכותית בתחום הבריאות

- דוגמאות לטכנולוגיות AI בתחום הבריאות (למשל הדמיה רפואית, אבחון, גילוי תרופות)

- יתרונות ואתגרים של יישום בינה מלאכותית בתחום הבריאות

שקופית 32: עיבוד שפה טבעית (NLP)

- סקירה כללית של עיבוד שפה טבעית (NLP)

- הסבר על משימות NLP (למשל, סיווג טקסט, ניתוח סנטימנטים, תרגום מכונה)

- יישומי NLP בצ'אט בוטים, עוזרים וירטואליים ואחזור מידע

שקופית 33: AI בפיננסים

- מבוא לשימוש ב-AI בתעשיית הפיננסים

- דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית בפיננסים (למשל, מסחר אלגוריתמי, גילוי הונאה, הערכת סיכונים)

- השפעה ואתגרים פוטנציאליים של AI על מגזר הפיננסים

שקופית 34: AI בתחבורה

- סקירה כללית של תפקידה של AI בתחבורה וניידות

- דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית בתחבורה (למשל, כלי רכב אוטונומיים, ניהול תעבורה, אופטימיזציה של נתיבים)

- יתרונות והשלכות של AI בשינוי מערכות תחבורה

שקופית 35: בינה מלאכותית בחינוך

- מבוא לשימוש בבינה מלאכותית בחינוך

- דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית בחינוך (למשל, למידה מותאמת אישית, מערכות לימוד חכמות, דירוג אוטומטי)

- יתרונות וחששות פוטנציאליים של שילוב AI במסגרות חינוכיות

שקופית 36: AI בעסקים

- סקירה כללית של ההשפעה של AI על עסקים ותעשיות

- דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית בעסק (למשל, ניתוח חזוי, פילוח לקוחות, אופטימיזציה של שרשרת האספקה)

- שיקולים להטמעת AI בפעילות העסקית