קורס פיתוח תוכן בסיוע בינה מלאכותית
- מאיר פלג
- 6 hours ago
- 6 min read
👍 סילבוס לדוגמה לקורס פיתוח תוכן בסיוע בינה מלאכותית
קורסים לפיתוח תוכן באמצעות בינה מלאכותית (AI) מתמקדים בשימוש בכלים ובמודלים שונים של AI, בעיקר מודלי שפה גדולים (LLMs) וכלים ליצירת תמונות ווידאו, לצורך ייעול תהליכי יצירת תוכן שיווקי, עסקי או לימודי.
להלן סילבוס לדוגמה, המבוסס על נושאים מרכזיים הנמצאים בתוכניות לימוד רבות בתחום זה:
🤖 מבוא לבינה מלאכותית ויישומי תוכן
הכרת הבינה המלאכותית: מהי בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), היתרונות והחסרונות שלה בתחום התוכן, ומגמות עדכניות.
מודלי שפה מרכזיים: סקירת כלים מובילים ליצירת טקסט כגון ChatGPT, Claude AI, Gemini AI וכו'.
מושגי יסוד: מהו פרומפט (Prompt), איך הוא משפיע על התוצר, ומהם עקרונות השימוש הנכון.
אתיקה וזכויות יוצרים: שימוש אחראי בבינה מלאכותית, סוגיות אתיות ומשפטיות בשימוש בתוכן שנוצר על ידי AI.
✍️ יצירת תוכן טקסטואלי מתקדם (Prompt Engineering)
פרומפט איכותי: למידת טכניקות מתקדמות לכתיבת הנחיות (פרומפטים) מפורטות וממוקדות לקבלת תוצרים מדויקים.
פורמטים שונים של תוכן: שימוש ב-AI לכתיבת מאמרים, פוסטים לרשתות חברתיות (פייסבוק, אינסטגרם), ניוזלטרים, בלוגים.
תוכן שיווקי ומכירתי: יצירת כותרות, תיאורי מוצר (Product Descriptions), קופירייטינג ממוקד והכנת עותקים למודעות פרסום.
מחקר וסיכום: שימוש ב-AI לניתוח טקסטים, סיכום חומרים ארוכים והפקת ראשי פרקים.
🎨 AI בעיצוב גרפי, תמונה ווידאו
כלי יצירת תמונות (Text to Image): היכרות עם כלים כמו Midjourney, Leonardo AI ו-Adobe Firefly.
הנחיות ויזואליות: לימוד כתיבת פרומפטים ליצירת תמונות בסגנונות שונים, מותאמים למותג ולמטרה.
עיצוב משולב: שילוב כלי AI עם פלטפורמות עיצוב כמו Canva ליצירת לוגואים, פליירים וחומרים ויזואליים נוספים.
Text to Video: יצירת סרטונים קצרים או סרטוני אנימציה שיווקיים אוטומטיים בעזרת AI.
כלי אווטאר ופרזנטורים: הפקת סרטוני הסברה או שיווק באמצעות פרזנטורים וירטואליים שנוצרו על ידי AI.
📈 אסטרטגיות יישום וכלים משלימים
אסטרטגיית תוכן מבוססת AI: תכנון וביצוע קמפיינים שיווקיים והטמעת כלי AI בתהליכי קבלת החלטות שיווקיות.
בניית נכסים דיגיטליים: שימוש ב-AI לתכנון ועיצוב דפי נחיתה (Landing Pages).
כלים להגדלת חשיפה: שימוש ב-AI לניתוח נתונים וחיזוי מגמות שוק.
משימות מעשיות ופרויקט גמר: תרגול מעשי הכולל בניית דף נחיתה או תכנון קמפיין תוכן שלם.
זהו מבנה כללי ומקיף, כאשר קורסים שונים עשויים לשים דגש שונה על כלים ספציפיים (כמו דגש חזק יותר על גרפיקה ממוחשבת או שיווק).
GenAI Essentials – Full Course for Beginners
הוא קורס מלא למתחילים בנושא GenAI (בינה מלאכותית יוצרת) שיכול לספק בסיס טוב להבנת המושגים שנלמדים בקורס מפתח תוכן.
מכיוון שהקורס ארוך מאוד, לא ניתן לספק את התמליל המלא. במקום זאת, להלן סיכום של הנושאים העיקריים בקורס, כפי שהם עולים מתוכן העניינים ומקטעי התמלול:
📜 סיכום סילבוס הקורס GenAI Essentials
הקורס נועד לספק ידע מקיף כדי שתוכל להתחיל לבנות יישומי AI יוצרת, והוא משמש קורס הכנה (prerequisite) למחנה האימונים (bootcamp) של Gen AI. הקורס מאמץ גישה ניטרלית למוכרי הענן השונים (Cloud Vendor Agnostic).
1. מבוא ליסודות AI ו-ML
היכרות עם הקורס [00:00] – הצגת מטרת הקורס והכנת המשתתפים לבניית פרויקטים של Gen AI.
הסמכת GenAI Essentials [00:33] – סקירה מעמיקה של ההסמכה, המלמדת מושגים יסודיים ב-ML, AI, Gen AI וכל המודולציות (modalities) שלה, עם דגש חזק על מודלי שפה גדולים (LLMs) ועבודה פרוגרמטית עם Gen AI.
מיהו קהל היעד? [02:27] – הקורס מיועד למי שמתכונן למחנה האימונים החינמי של Gen AI וצפוי להיות בעל ידע קודם בקידוד ובנושאים כלליים.
2. יסודות Gen AI (בינה מלאכותית יוצרת)
הגדרת Gen AI [59:02] – Gen AI עוסקת ביצירת תוכן חדש (טקסט, תמונה, וידאו, סאונד) ומערבת טכניקות למידת מכונה מתקדמות כמו Generative Adversarial Networks (GANs) ו-Variational Autoencoders (VAEs).
ארכיטקטורת Transformer [59:19] – רוב מודלי השפה הגדולים העדכניים (כמו ChatGPT) מבוססים על ארכיטקטורת Transformer, המאפשרת יכולות קנה מידה וזיכרון טובות יותר מקודמותיה.
מודולציות (Modalities) [59:27] – המודולציות מתייחסות לסוגי התוכן או ה"חושים" של המודל (טקסט, תמונה, קול וכו').
3. יסודות LLM (מודלי שפה גדולים)
הבנת LLMs [03:08:06] – תהליך העבודה של מודל שפה: קבלת שפה טבעית כקלט, חיזוי פלט מילים, והזנה חוזרת של כל מילה שנוצרה לתוך המודל.
שלב האימון (Training Phase) [03:08:19] – המודל לומד סמנטיקה, דפוסי שפה, דקדוק, שימוש במילים, מבנה משפט, סגנון וטון.
ארכיטקטורת Transformer [03:09:26] – הארכיטקטורה פותחה על ידי חוקרים ב-Google והיא יעילה לעיבוד שפה טבעית בשל מנגנוני ה-Multi-head attention ו-Positional encoding שלה (המופיעים במאמר "Attention is All You Need").
4. נושאי לימוד מתקדמים ויישומיים
אלגוריתמי למידת מכונה [01:22:14] – סקירה של אלגוריתמים שונים כמו רגרסיה לוגיסטית, K-Nearest Neighbor ו-Support Vector Machines.
פיתוח וורקפלואו (DevTools and Workflow) – הקורס מכסה גם נושאים כמו:
Prompt Engineering (הנדסת פרומפטים)
Workbenches ו-Playgrounds
Model as a Service
AI Code Assistants
App Prototyping
Serving (הגשת המודל)
דוגמה ללמידת חיזוק (Reinforcement Learning) [22:50:31] – בחלק הסיום של הקורס, יש הדגמה של בניית משחק (Snake) באמצעות Crew AI, תוך שימוש בלמידת חיזוק (reinforcement learning) כדי שהמודל ייצר קוד שמביא לתוצאה הטובה ביותר באופן מתמשך.
קישור לצפייה בקורס המלא: GenAI Essentials – Full Course for Beginners
8 בינו׳ 2025
Learn the essentials of working with AI in the cloud from @ExamProChannel. This comprehensive course covers the complete generative AI development lifecycle - from fundamental concepts through practical implementation, including prompt engineering, development tools, deployment, optimization, and advanced topics like RAGs and AI agents. More course info: https://www.exampro.co/exp-genai-001 ❤️ Try interactive AI courses we love, right in your browser: https://scrimba.com/freeCodeCamp-AI (Made possible by a grant from our friends at Scrimba) ⭐️ Contents ⭐️
00:00:00 Introduction
00:54:16 AI and ML Fundamentals
03:02:21 Gen AI Primer
03:32:55 Data and ML
03:47:56 LLM Basics
04:12:22 AI Powered Assistants
04:24:42 Env Setup
06:12:17 Prompt Engineering
07:00:25 WorkBenches and Playgrounds
07:44:09 Model as a Service
08:36:26 LLM DevTools and Workflow
11:52:07 AI Code Assistants
14:04:37 App Prototyping
17:21:06 Containers
18:12:43 Serving
18:19:51 AI Delivery Platform
19:40:45 GenAI Hardware
19:50:21 Framework
19:51:49 LLM Customization
19:52:35 SFT
19:56:25 Size Optimization
20:26:04 RAGS
22:21:19 Agents
נוסח סילבוס נוסף
קורס מקיף המכסה את כל מחזור הפיתוח של AI גנרטיבי יכלול בדרך כלל את הנושאים הבאים:
הקדמה ל-AI גנרטיבי
סקירה כללית של AI ודגמים גנרטיביים
היסטוריה והתפתחות של AI גנרטיבי
יישומים ומקרים שימוש
יסודות למידת מכונה ולמידה עמוקה
יסודות למידת מכונה
רשתות עצביות ויסודות למידה עמוקה
ארכיטקטורות מרכזיות בשימוש ב-AI גנרטיבי (למשל CNN, RNN, Transformers)
דגמים גנרטיביים
סוגי דגמים גנרטיביים: GANs (רשתות יריבות גנרטיביות), VAEs (אוטואנקודרים ואריאציונליים), דגמים אוטורגרסיביים
איך כל דגם עובד והבדלים ביניהם
חוזקות וחולשות
איסוף וטרום עיבוד נתונים
איסוף מערכי נתונים מתאימים למשימות גנרטיביות
ניקוי נתונים והגדלתם (אוגמנטציה)
שיקולים אתיים בשימוש בנתונים
בניית דגם ואימון
הקמת סביבה וכלים (למשל TensorFlow, PyTorch)
בנייה ואימון דגמים גנרטיביים
פונקציות הפסד, אופטימיזציה וטכניקות אימון
טיפול ב-overfitting והערכת דגם
טיוב והעברת למידה
התאמת דגמים מאומנים מראש למשימות ספציפיות
טכניקות לשיפור ביצועי הדגם
פריסה והרחבה
פריסת דגמי AI גנרטיבי לייצור (production)
ממשקי API ושירות דגמים
ניטור ותחזוקה לאחר פריסה
נושאים מתקדמים
מודלים דיפוזיוניים וטכניקות גנרטיביות חדשות
AI גנרטיבי מולטימודלי (שילוב טקסט, תמונה, קול)
השלכות אתיות וחברתיות של AI גנרטיבי
פרויקט מעשי
פרויקט מקצה לקצה ליישום פתרון AI גנרטיבי
פתרון בעיות מהעולם האמיתי
סילבוס מפורט, להמליץ על משאבים או פלטפורמות המציעות קורסים כאלה:
=======================
בהחלט! הנה סילבוס מפורט לקורס מקיף על מחזור הפיתוח המלא של AI גנרטיבי, יחד עם המלצות על משאבים ופלטפורמות ללמידה.
סילבוס מפורט: קורס מקיף ב-AI גנרטיבי
מודול 1: מבוא ל-AI גנרטיבי
היכרות עם AI ודגמים גנרטיביים
סוגי דגמים גנרטיביים והשימושים שלהם
סקירת טכנולוגיות מרכזיות (GANs, VAEs, Transformers)
מקרי שימוש ותעשיות מובילות
משאבים מומלצים:
מאמרים מ-AI Weekly ו-Arxiv
סרטוני מבוא ב-YouTube (כגון של 3Blue1Brown, Two Minute Papers)
מודול 2: יסודות למידת מכונה ולמידה עמוקה
מושגי יסוד: supervised, unsupervised learning
רשתות עצביות בסיסיות
CNN, RNN, LSTM, Transformer – סקירה והבנה בסיסית
משאבים מומלצים:
קורס "Deep Learning Specialization" של Andrew Ng ב-Coursera
ספר "Deep Learning" של Ian Goodfellow (פרקים ראשונים)
מודול 3: דגמים גנרטיביים
פירוט GANs: מבנה, טכניקות אימון, סוגים (DCGAN, StyleGAN)
VAEs: עקרונות ומתודולוגיה
דגמים אוטורגרסיביים ודיפוזיוניים – מבוא
משאבים מומלצים:
הרצאות ובלוגים של Ian Goodfellow (ממציא GAN)
קורסים ב-Coursera ו-Udacity על GANs ו-VAE
מאמרים עדכניים ב-arXiv
מודול 4: איסוף וטרום עיבוד נתונים
סוגי נתונים והקשרם ל-AI גנרטיבי
ניקוי ואוגמנטציה של נתונים
כלים וטכניקות (Python, OpenCV, Albumentations)
אתיקה בשימוש בנתונים
משאבים מומלצים:
ספרות מקצועית על Data Engineering ל-AI
מדריכים מעשיים ב-Kaggle ו-DataCamp
מודול 5: בניית דגם ואימון
הקמת סביבת עבודה (Jupyter, Colab, GitHub)
כתיבת קוד לאימון GAN/VAE/Transformer
פונקציות הפסד ואופטימיזציה (Adam, BCE, MSE)
טיפול בבעיות כגון Mode Collapse ו-Overfitting
משאבים מומלצים:
קורסים פרקטיים ב-Udemy, Coursera
פרויקטים בקוד פתוח ב-GitHub
מסמכי API של TensorFlow ו-PyTorch
מודול 6: טיוב והעברת למידה
טכניקות Transfer Learning ב-AI גנרטיבי
Fine-tuning של דגמים קיימים
שימוש במודלים מוכנים מראש (Hugging Face, TensorFlow Hub)
משאבים מומלצים:
Hugging Face tutorials
קורסים מתקדמים ב-DeepLearning.AI
מודול 7: פריסה והרחבה
יצירת API לשירות דגמים (Flask, FastAPI)
פריסת דגמים בענן (AWS, GCP, Azure)
ניטור ביצועים ותחזוקה שוטפת
משאבים מומלצים:
מסמכי AWS/GCP בנושא Machine Learning Deployment
קורסים ב-Cloud Academy ו-Udacity
מודול 8: נושאים מתקדמים ואתיקה
מודלים דיפוזיוניים והתקדמות אחרונה בתחום
AI מולטימודלי (טקסט, תמונה, וידאו, קול)
דיון באתיקה, פרטיות והשלכות חברתיות
משאבים מומלצים:
מאמרים ודיונים ב-OpenAI, DeepMind
סדנאות ו-Webinars בנושאי AI אתי
מודול 9: פרויקט מסכם
הגדרה וביצוע פרויקט מקצה לקצה
עבודה עם צוות, ניהול גרסאות
הצגת התוצר וסקירת תהליך
פלטפורמות מומלצות ללמידה:
Coursera – קורסים מקצועיים עם תעודות, לדוגמה: Deep Learning Specialization (Andrew Ng), Generative Adversarial Networks (DeepLearning.AI)
Udacity – Nanodegree ב-AI ולמידה עמוקה עם פרויקטים מעשיים
Udemy – קורסים מעשיים במחירים נוחים, רבות עם ביקורות טובות על GANs ו-VAE
fast.ai – קורסים חינמיים עם דגש על למידה מעשית וקהילה גדולה
Hugging Face – פלטפורמה עם דגמים מוכנים ומדריכים לשימוש והטמעה
gents
Comments