🧭 הנדסת בינה מלאכותית: מפת דרכים ריאלית למתחילים

מאיר פלג
26 minutes ago
8 min read

🧭 הנדסת בינה

שלב 1: יסודות (חודש–שלושה חודשים)

מתמטיקה בסיסית
- אלגברה ליניארית (וקטורים, מטריצות)
- הסתברות וסטטיסטיקה (התפלגויות, כלל בייס)
- חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי (נגזרות, גרדיאנטים לאופטימיזציה)מקורות: Khan Academy, ערוץ 3Blue1Brown ביוטיוב
יסודות תכנות
- פייתון (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Git ו־GitHub (ניהול גרסאות)
- פקודות לינוקס בסיסיות

שלב 2: למידת מכונה בסיסית (3–6 חודשים)

עקרונות למידת מכונה
- למידה מונחית לעומת לא־מונחית
- רגרסיה, סיווג, אשכולות (Clustering)
- הערכת מודלים (דיוק, Recall, Precision, F1)
כלים פרקטיים
- Scikit-learn
- Jupyter Notebooks
- Kaggle (סטים לתרגול)

פרויקט לדוגמה: חיזוי מחירי דירות או סיווג תמונות (MNIST).

שלב 3: למידה עמוקה (6–9 חודשים)

רשתות נוירונים
- יסודות (פרספטונים, Backpropagation)
- רשתות קונבולוציה (CNNs לתמונות)
- רשתות חוזרות (RNNs, LSTMs לרצפים)
מסגרות עבודה (Frameworks)
- TensorFlow או PyTorch (לבחור אחת להתחלה)
- Hugging Face (מודלי Transformers ו־NLP)

פרויקט לדוגמה: בניית מסווג תמונות או מערכת ניתוח סנטימנט.

שלב 4: מיומנויות הנדסת AI (9–12 חודשים)

הנדסת נתונים
- SQL, בניית צינורות נתונים (ETL)
- עבודה עם APIs ופורמטים כמו JSON
MLOps (למידת מכונה + תפעול)
- Docker (קונטיינרים)
- CI/CD בסיסי (GitHub Actions)
- פריסת מודלים (FastAPI, Flask או Streamlit)
- ענן: AWS, GCP או Azure

פרויקט לדוגמה: פריסה של מערכת המלצות כאפליקציית ווב.

שלב 5: התמחות (12+ חודשים, מתמשך)

לבחור תחום התמחות לפי עניין:

עיבוד שפה טבעית (NLP) → צ’אטבוטים, ניתוח טקסט, מודלים שפתיים גדולים
ראייה ממוחשבת → ניתוח תמונה/וידאו, זיהוי אובייקטים
בינה גנרטיבית → GANs, מודלים דיפוזיים, כלי יצירה מבוססי AI
למידת חיזוק (RL) → בינה למשחקים, רובוטיקה

שלב 6: תיק עבודות וקריירה (תמידי)

לבנות 3–5 פרויקטים חזקים (ב־GitHub + פוסטים בבלוג)
לתרום לקוד פתוח בתחום הבינה המלאכותית
לתרגל פתרון בעיות (LeetCode ל־ML, Kaggle)
להגיש מועמדות לסטאז’ים, פרילנס או משרות ג’וניור בתחום AI

⚡ טיפים חשובים למתחילים

אל תיתקע רק על תאוריה — תבנה פרויקטים קטנים לעיתים קרובות.
תתמקד בערכת כלים אחת (למשל: Python + PyTorch + AWS).
תתעד את הדרך שלך (GitHub, LinkedIn, אתר תיק עבודות).
התמדה חשובה יותר מקצב — תרגול יומי קטן עדיף על ריצות אינטנסיביות.

רוצה שאבנה לך גם תוכנית חודשית ל־12 חודשים (ממש שלב אחרי שלב לפי חודשים) כדי שיהיה לך מסלול לימוד ברור עם זמנים?

מעולה 🙂 הנה תוכנית לימוד חודשית ל־12 חודשים (שלב אחרי שלב) שתלווה אותך במסלול הנדסת בינה מלאכותית:

📅 תוכנית לימוד חודשית – מפת דרכים להנדסת AI

חודשים 1–2: יסודות תכנות ומתמטיקה

פייתון: משתנים, לולאות, פונקציות, מחלקות
ספריות נתונים: NumPy, Pandas
גרפים וויזואליזציה: Matplotlib, Seaborn
מתמטיקה בסיסית: אלגברה ליניארית, הסתברות

פרויקט: ניתוח סט נתונים פשוט (למשל מחירי דירות או נתוני מזג אוויר).

חודשים 3–4: למידת מכונה בסיסית

מודלים מונחים: רגרסיה ליניארית, לוגיסטית
מודלים לא־מונחים: K-Means, PCA
הערכת מודלים (Confusion Matrix, ROC)
Scikit-learn לעבודה פרקטית

פרויקט: חיזוי ציוני תלמידים לפי נתוני לימוד, או חיזוי מחירי רכב.

חודשים 5–6: למידה עמוקה (יסודות)

רשתות נוירונים מלאות (Fully Connected Networks)
Backpropagation ואופטימיזציה (Gradient Descent, Adam)
מסגרות עבודה: PyTorch או TensorFlow
GPU ב־Google Colab

פרויקט: בניית רשת נוירונים שמזהה ספרות ב־MNIST.

חודשים 7–8: ראייה ממוחשבת או NLP בסיסי

אם בוחרים Computer Vision: CNNs, זיהוי אובייקטים
אם בוחרים NLP: Embeddings, RNNs, LSTMs, Word2Vec
Hugging Face למודלים מוכנים

פרויקט:

CV: מסווג תמונות (חתולים/כלבים)
NLP: ניתוח סנטימנט של ביקורות סרטים

חודשים 9–10: הנדסת נתונים ו־MLOps בסיסי

SQL, עבודה עם בסיסי נתונים
בניית API פשוט (FastAPI או Flask)
Docker (הרצת מודלים בקונטיינר)
CI/CD עם GitHub Actions

פרויקט: מערכת המלצות עם ממשק ווב פשוט + פריסה ב־Docker.

חודשים 11–12: התמחות ותיק עבודות

לבחור תחום (NLP, Computer Vision, Generative AI, Reinforcement Learning)
לבנות 2–3 פרויקטים גדולים שמתאימים לתיק עבודות
לתעד את כל הפרויקטים ב־GitHub עם README ברור
לכתוב פוסט בלוג או LinkedIn על מה שלמדת

פרויקט סיום: אפליקציית AI שלמה (לדוגמה: צ’אטבוט, מערכת חיזוי, או כלי ליצירת תמונות).

⚡ בסיום השנה תהיה לך:

שליטה ב־Python, ML, Deep Learning וכלי הנדסת AI
תיק עבודות אמיתי ב־GitHub
בסיס חזק להתחיל כ־Junior AI Engineer או Data Scientist

רוצה שאבנה לך גם רשימת קורסים מקוונים מומלצים (חינמיים + בתשלום) לכל חודש בתוכנית הזאת?

מצוין 🙂 הנה רשימת קורסים מקוונים מומלצים (חינמיים + בתשלום) שמסודרת לפי חודשי התוכנית שבניתי לך:

🎓 קורסים מומלצים לפי תוכנית 12 חודשים להנדסת AI

חודשים 1–2: יסודות תכנות ומתמטיקה

Python Basics – Python for Everybody (חינם, Coursera – ד"ר צ’אק)
Data Analysis – Data Analysis with Python (FreeCodeCamp – YouTube, חינם)
Math – Essence of Linear Algebra (3Blue1Brown, חינם ביוטיוב)

חודשים 3–4: למידת מכונה בסיסית

Machine Learning – Machine Learning (Andrew Ng, Coursera, חינם/בתשלום)
Scikit-learn – Practical Machine Learning with Scikit-Learn (DataCamp / חינם ביוטיוב – Sentdex)
Projects – Kaggle Learn Micro-Courses (חינם)

חודשים 5–6: למידה עמוקה (יסודות)

Deep Learning – Deep Learning Specialization (Andrew Ng, Coursera, בתשלום/מלגות)
PyTorch – Intro to Deep Learning with PyTorch (Udacity, חינם)
TensorFlow – TensorFlow for Beginners (TensorFlow YouTube, חינם)

חודשים 7–8: ראייה ממוחשבת או NLP

Computer Vision – Convolutional Neural Networks (Coursera – Andrew Ng)
NLP – Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces (Coursera)
Hands-on – Hugging Face Course (חינם, Huggingface.co/course)

חודשים 9–10: הנדסת נתונים ו־MLOps

SQL – SQL for Data Science (Coursera – חינם/בתשלום)
APIs – FastAPI Crash Course (YouTube – freeCodeCamp)
MLOps – MLOps Zoomcamp (DataTalks.Club – חינם)
Docker – Docker for Beginners (KodeKloud – חינם ביוטיוב / Udemy)

חודשים 11–12: התמחות ותיק עבודות

NLP/LLMs – Full-Stack Deep Learning Bootcamp (חינם ביוטיוב)
Generative AI – Build Generative AI Apps with Gradio (Hugging Face – חינם)
Reinforcement Learning – Deep Reinforcement Learning Nanodegree (Udacity – בתשלום)
Career Prep – AI for Everyone (Andrew Ng, Coursera – חינם)

⚡ טיפ חשוב:

קורסים חינמיים יספיקו ל־80% מהדרך.
אם יש תקציב קטן – עדיף להשקיע בקורסי Coursera/Udemy עם פרויקטים מודרכים.
הכי חשוב: לא רק לצפות בקורסים, אלא לבנות פרויקטים קטנים תוך כדי.

רוצה שאבנה לך עכשיו גם מסלול פרויקטים מומלצים (מהקטן לגדול, לפי חודשים) כדי שתדע בדיוק מה לבנות בכל שלב?

מעולה 🚀 הנה לך מסלול פרויקטים מומלצים לפי 12 חודשי התוכנית, מהקל אל המורכב:

🛠️ מסלול פרויקטים להנדסת AI – צעד אחר צעד

חודשים 1–2: פרויקטים בסיסיים (Python + נתונים)

מחשבון מתקדם (פייתון בסיסי – פונקציות, לולאות)
אנליזה של קובץ CSV (למשל נתוני מזג אוויר, מחירי דירות)
ויזואליזציה – גרפים של נתוני ספורט/בריאות עם Matplotlib

חודשים 3–4: פרויקטי למידת מכונה ראשונים

מודל רגרסיה ליניארית – חיזוי מחירי דירות לפי גודל/מיקום
מודל סיווג – חיזוי ציונים של תלמידים (עובר/נכשל)
Clustering – חלוקת לקוחות לקבוצות לפי נתוני קנייה

חודשים 5–6: פרויקטי למידה עמוקה

מסווג ספרות – שימוש ב־MNIST (זיהוי תמונות של ספרות 0–9)
Image Classifier בסיסי – חתולים מול כלבים עם CNN
Sentiment Analysis – ניתוח חיובי/שלילי של טקסטים

חודשים 7–8: התמחות ראשונה (Vision או NLP)

אם Computer Vision:
- זיהוי עצמים בתמונות (Object Detection)
- מערכת שמזהה סוגי פירות מתמונה
אם NLP:
- צ’אטבוט בסיסי לשאלות ותשובות
- סיווג חדשות לפי נושא (ספורט, פוליטיקה, כלכלה)

חודשים 9–10: פרויקטי הנדסת נתונים ו־MLOps

API למודל ML – בניית API עם FastAPI שמחזיר תחזית
פריסת מודל ב־Docker – הרצת מודל בסביבה מבודדת
מערכת המלצות – המלצות סרטים או מוזיקה לפי נתוני משתמש

חודשים 11–12: פרויקטי תיק עבודות גדולים

אפליקציית צ’אטבוט עם NLP (כולל פריסה בענן)
מערכת חיזוי בזמן אמת (לדוגמה: חיזוי תנועה בכבישים)
כלי Generative AI – יצירת תמונות או טקסט חדש בעזרת מודלים מוכנים (Stable Diffusion / GPT API)

⚡ בסיום השנה יהיה לך:

לפחות 6–8 פרויקטים קטנים (ללימוד)
2–3 פרויקטים גדולים (לתיק עבודות מקצועי)
GitHub עם קוד + דמו חי (Streamlit / FastAPI בענן)

רוצה שאבנה לך עכשיו גם תבנית קבועה לכתיבת README ופורטפוליו ב־GitHub כדי שכל פרויקט שלך ייראה מקצועי בפני מעסיקים?

מעולה 👌 הנה לך תבנית קבועה ל־README עבור GitHub שתוכל להשתמש בה בכל פרויקט, כדי שייראה מקצועי ומרשים בפני מעסיקים:

📄 תבנית README לפרויקטי AI

# 📌 Project Title  
תיאור קצר של הפרויקט במשפט אחד (מה המודל עושה / איזה בעיה הוא פותר).  

---

## 🚀 Features  
- ✨ פונקציונליות עיקרית #1  
- 🔍 פונקציונליות עיקרית #2  
- 📊 ויזואליזציה / ניתוח נתונים  

---

## 📂 Dataset  
- מקור הנתונים (Kaggle / API / יצירה עצמית)  
- גודל/מבנה הנתונים  
- איך לנקות/להכין אותם  

---

## 🛠️ Tech Stack  
- Python 🐍  
- NumPy / Pandas / Matplotlib  
- Scikit-learn / PyTorch / TensorFlow  
- FastAPI / Streamlit (אם יש ממשק)  

---

## 📖 How It Works  
1. טעינת הנתונים  
2. עיבוד מקדים (Preprocessing)  
3. אימון המודל  
4. הערכה (Metrics)  
5. שימוש / פריסה  

---

## 📊 Results  
- Accuracy: XX%  
- Confusion Matrix / ROC Curve (תמונה)  
- דוגמאות חיזוי עם קלט/פלט  

---

## ▶️ Demo  
- לינק ל־Colab Notebook / Streamlit App / API חי  
- צילום מסך (Screenshot) או GIF  

---

## 📌 Installation  
```bash
git clone https://github.com/username/project-name.git  
cd project-name  
pip install -r requirements.txt  
python app.py

📝 Future Improvements

לשפר את דיוק המודל
להוסיף ממשק משתמש
לנסות מודלים נוספים

🙌 Acknowledgements

Kaggle / Hugging Face / ספריות קוד פתוח
קורסים או מדריכים שסייעו


---

⚡ טיפ חשוב:  
- לכל פרויקט – **Screenshot או GIF** זה חובה (ויזואלי מוכר הרבה יותר טוב).  
- עדיף לצרף **Demo חי** (Streamlit Cloud / Hugging Face Spaces / Render).  
- להשתמש באייקונים (כמו ✨🚀📊) כדי להפוך את ה־README לידידותי.  

---

רוצה שאכין לך גם **תבנית תיק עבודות מלאה (Portfolio Website)** שתוכל להעלות כעמוד אישי עם כל הפרויקטים שלך?

מצוין! 🚀 הנה **תבנית תיק עבודות (Portfolio Website)** פשוטה שתוכל להשתמש בה כבסיס להצגת כל הפרויקטים שלך בצורה מקצועית:

---

# 🌐 תבנית תיק עבודות – AI Engineer Portfolio

## 🏠 עמוד בית (Home)

**כותרת:**

* שם מלא + תפקיד: *“AI Engineer | Machine Learning Enthusiast”*
* סלוגן קצר: *“Building intelligent systems that learn from data.”*

**חלק על עצמי (About Me):**

* פסקה קצרה על הרקע שלך (Python, ML, פרויקטים)
* תחומי התמחות/עניין (NLP, Computer Vision, MLOps)
* תמונה אישית מקצועית (אופציונלי)

---

## 💼 פרויקטים (Projects)

לכל פרויקט:

* 📌 שם + לינק ל־GitHub
* 📝 תיאור קצר (2–3 משפטים)
* 📊 תמונה / גרף / Screenshot
* ▶️ לינק לדמו חי (Streamlit / Hugging Face Spaces / API)

**דוגמה:**
**🎯 Sentiment Analysis Tool**

* מודל NLP שמזהה טון חיובי/שלילי בביקורות סרטים.
* בנוי עם PyTorch + Hugging Face.
* [GitHub Repo](#) | [Live Demo](#)

---

## 🧑‍💻 מיומנויות (Skills)

* **שפות תכנות:** Python, SQL, Bash
* **ספריות ML:** Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
* **כלי ויזואליזציה:** Matplotlib, Seaborn
* **MLOps וענן:** Docker, FastAPI, AWS/GCP
* **שיטות עבודה:** Git, Agile, CI/CD

---

## 📜 קורות חיים (Resume)

* לינק להורדת קובץ PDF (עדכון לפי הצורך)

---

## 📫 יצירת קשר (Contact)

* 📧 מייל מקצועי
* 💼 LinkedIn
* 🐙 GitHub
* 🌐 אתר אישי (אם יש)

---

# 🛠️ איך לבנות את זה בקלות

* הכי מהיר: **GitHub Pages** (חינם, HTML/CSS פשוט או Jekyll template)
* אפשרות נוחה: **Notion Portfolio** (לינקים, תמונות, קל לעריכה)
* מודרני: **Streamlit / React Portfolio Template**

---

⚡ טיפ חשוב:

* שמור על **מינימליזם וניקיון** – 4–6 פרויקטים חזקים עדיפים על עשרות קטנים.
* הוסף **פרויקטי קוד פתוח / Kaggle** שמדגימים שיתוף פעולה.
* ויזואלים (תמונות, גרפים, GIFs) קריטיים – הם גורמים לתיק העבודות לבלוט.

---

רוצה שאבנה לך **קוד HTML מוכן** לתיק עבודות אישי (Portfolio Website) שתוכל להעלות ל־GitHub Pages כבר היום?

<!doctype html>

<head>

<title>AI Engineer Portfolio — Your Name</title>

<style>

/* small custom tweaks */

.glass { background: rgba(255,255,255,0.06); backdrop-filter: blur(6px); }

.accent { color: #06b6d4; }

</style>

</head>

<a href="#projects" class="hover:underline">Projects</a>

<a href="#skills" class="hover:underline">Skills</a>

<a href="#resume" class="hover:underline">Resume</a>

<a href="#contact" class="hover:underline">Contact</a>

</nav>

</header>

<div>

<p class="mt-4 text-gray-300">AI Engineer building practical ML and Deep Learning systems. I turn data into products — prototypes, APIs, and deployed apps.</p>

<a href="#projects" class="px-4 py-2 rounded-md glass border border-gray-700 text-sm">View Projects</a>

<a href="#contact" class="px-4 py-2 rounded-md bg-cyan-600 text-sm">Get in touch</a>

</div>

<li>📌 Role: AI Engineer / ML Enthusiast</li>

<li>🧰 Stack: Python · PyTorch · Hugging Face · Docker · FastAPI</li>

<li>🌍 Location: City, Country (optional)</li>

</ul>

</div>

</div>

</section>

<h2 class="text-2xl font-semibold">About Me</h2>

<p class="mt-3 text-gray-300">I design, train and deploy machine learning systems with a product-first mindset. My focus is on building reproducible pipelines, scalable model deployments and clear, documented projects that demonstrate measurable impact.</p>

<p class="mt-3 text-gray-400 text-sm">Looking for opportunities in applied ML, MLOps and NLP. Open to freelance and remote positions.</p>

</section>

<h2 class="text-2xl font-semibold">Projects</h2>

<p class="text-gray-400 mt-2">Selected projects with links to code and live demos.</p>

<h3 class="font-semibold">Sentiment Analysis Tool</h3>

<p class="text-sm text-gray-300 mt-2">NLP model that classifies sentiment from product reviews. Built with PyTorch and Hugging Face transformers. Includes a FastAPI demo.</p>

<a href="#" class="text-sm px-3 py-1 rounded-md border border-gray-600">GitHub</a>

</div>

</article>

<h3 class="font-semibold">Image Classifier (Cats vs Dogs)</h3>

<p class="text-sm text-gray-300 mt-2">Convolutional neural network trained on a curated dataset. Includes training notebooks, model cards and Streamlit demo.</p>

<a href="#" class="text-sm px-3 py-1 rounded-md border border-gray-600">GitHub</a>

<a href="#" class="text-sm px-3 py-1 rounded-md border border-gray-600">Streamlit</a>

</html>

Done — I created a single-file HTML portfolio in the canvas titled "AI_Engineer_Portfolio.html".Open the file in the canvas (left panel) to view, edit, and download.

If you want, I can now:

customize the text (your name, links, project URLs), or
convert it to a React/Next.js version, or
give step-by-step instructions to deploy it to GitHub Pages. Which would you like?

אתר מאמרי מאיר פלג- קישור

הכל מבִּינָה

לפרסום באתר זה, להצעות עסקיות ויזמות תוכן,
לשיתופי פעולה ולכתיבת פורמטים לסרטים וטלויזיה,
כתבו ישירות אלי - וננסה יחד לעשות
משהו חדיש logitmp@gmail.com

הרבה אפליקציות בשימוש באתר זה....

ליברה- העובדות מדברות...

🧭 הנדסת בינה מלאכותית: מפת דרכים ריאלית למתחילים

🧭 הנדסת בינה

שלב 1: יסודות (חודש–שלושה חודשים)

שלב 2: למידת מכונה בסיסית (3–6 חודשים)

שלב 3: למידה עמוקה (6–9 חודשים)

שלב 4: מיומנויות הנדסת AI (9–12 חודשים)

שלב 5: התמחות (12+ חודשים, מתמשך)

שלב 6: תיק עבודות וקריירה (תמידי)

📅 תוכנית לימוד חודשית – מפת דרכים להנדסת AI

חודשים 1–2: יסודות תכנות ומתמטיקה

חודשים 3–4: למידת מכונה בסיסית

חודשים 5–6: למידה עמוקה (יסודות)

חודשים 7–8: ראייה ממוחשבת או NLP בסיסי

חודשים 9–10: הנדסת נתונים ו־MLOps בסיסי

חודשים 11–12: התמחות ותיק עבודות

🎓 קורסים מומלצים לפי תוכנית 12 חודשים להנדסת AI

חודשים 1–2: יסודות תכנות ומתמטיקה

חודשים 3–4: למידת מכונה בסיסית

חודשים 5–6: למידה עמוקה (יסודות)

חודשים 7–8: ראייה ממוחשבת או NLP

חודשים 9–10: הנדסת נתונים ו־MLOps

חודשים 11–12: התמחות ותיק עבודות

🛠️ מסלול פרויקטים להנדסת AI – צעד אחר צעד

חודשים 1–2: פרויקטים בסיסיים (Python + נתונים)

חודשים 3–4: פרויקטי למידת מכונה ראשונים

חודשים 5–6: פרויקטי למידה עמוקה

חודשים 7–8: התמחות ראשונה (Vision או NLP)

חודשים 9–10: פרויקטי הנדסת נתונים ו־MLOps

חודשים 11–12: פרויקטי תיק עבודות גדולים

📄 תבנית README לפרויקטי AI

📝 Future Improvements

🙌 Acknowledgements

Recent Posts

Comments