בלוג

קורס RB22 – קורס בינה מלאכותית ולמידת מכונה – ללא רקע בתכנות

קורס – מתמקד בקהל יעד ללא רקע בתכנות או שאינו עוסק בתכנות כלל  אשר מעוניינים להכיר את יכולתה המעשיות ועולם המושגים של בינה מלאכותית  ולמידת מכונה .

מטרת הקורס להקנות יכולות ניהוליות לשילוב בינה מלאכותית  בפיתוח  מוצר , ניהול  ובדיקה  בקו המוצרים של הסטודנט   כמנהלי פרויקטים , צוותי פיתוח ובדיקת תכונה וטיב מוצר .

לקורס מלווה חומר העשרה אינטרנטי  מבוסס שפת פייתון  לרבות סרטוני וידאו בתחום הבינה מלאכותית קישור לאתרים מובלים בתחום ותרגלי העשרה עם פתרון  . בכל שיעור לומדים הסטודנטים את יסודות הבינה מלאכותית ומבוא לתכנות בשפת פייתון בצורה מהנה וחווייתית – תוך דגש שילוב של סביבת העבודה הניהולית בהם הם נחשפים

לימוד הקורס נעשה  מול  תרגול מעשי בשפת פייתון   ניתוח מעשי על-ידי בינה המלאכותית של הנושאים הבאים  :

• עיבוד קבצי אקסל וגרפים
• שימוש תמונות , וידאו וקבצי קול
• טקסטים והורדת מידע מאתרי אינטרנט
• קריאת קבצים PDF , קבצי קול וידאו
• עבודה מול  בסיס נתונים ו SQL
• כל אלה מתמזגים לקוד למידת מכונה ,  קורלציות ופרדיקציה

הקורס מלמד את הצעדים הראשונים בכתיבת קוד פייתון  – תוך תרגול שפת פייתון הפעלת קוד בינה מלאכותית שכבר מוכן תוך התמקדות ליכולת להגיע  לרמה  של כתיבת קוד בינה מלאכותית באופן עצמאי והקניית יכולות ליצור דרישות ניהוליות של הסטודנט מצוות הפיתוח והתמיכה  לשלב בינה מלאכותית .

הרצאה משולבת :  משלבת בין הרצה  של קוד מוכן של בינה מלאכותית והבנה כיצד הוא עובד , ולימוד יסודות כתיבת תוכנה בפיתון – כך מתרגל הסטודנט קוד קיים ונחשף מהשלב הראשון ובקביל לומד לתכנת שלב אחר שלב ללא רקע .

מבנה הקורס ונושאי לימוד : 

1. מבוא לבינה מלאכות ולמידת מכונה שימוש ב ChatGPT שליפת מידע , אתרים לשימוש בינה מלאכותית

שימוש בתוכנות  בבינה מלאכותית  – יצירת תמונות , קטעי וידאו  , כתיבת מאמרים ושירים וסיפורים  על ידי בינה מלאכותית – חשיפה למערכות קיימות בשוק בתחומים שונים עיבוד מידע – מולטי מדיה

סוגי בינה מלאכותית  ומושגי יסוד בסיסים  ANN ,CNN. RNN, KERAS, אבולוציה של מודול , פרדיקציה , פונקציות אקטיבציה שונות הצגות גרפיות של עקומות לימוד

הרצאות משולבות :

2 שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית בקוד פיתון  , זיהוי פנים OPENCV תמונה , סרטון וידאו , מצלמת וידאו

לימוד  פייתון  -משתנים – מחרוזות , חיפוש מחזורת בתוך מחרוזת  , משתנים מספרים פעולות חשבונות והדפסה למסך טבלת   ASCII ,  NULL

לימוד  פייתון  – פעולת חשבוניות  פשוטות חישוב מספרים RANDOMIZE , אתחול משתנים  , בדיקת משנים

3  שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית בקוד פיתון  , זיהוי  מספר OCR OPENCV

לימוד  פייתון  -שימוש בספריות פיתון , שימוש בפונקציות מתוך סיפוריות

לימוד  פייתון  – מהו קלט ופלט  תרגול כיתה , מבוא ל  Dataset מערכים ומידע טבלאי

4.שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית בקוד פיתון    , זיהוי  צורות בתמונה

לימוד פייתון  – עבדוה עם קובץ אקסל CSV , XLS , קריאת נתונים  לתוך  Dataset

שימוש בספריות PANDA NUMPY המרה דו כיוונות ושליפת תא, שורה , עמודה

לימוד פייתון  –  משפטי תנאי  IF ELSE , טבלאות אמת AND OR NOT XOR תרגול  Dataset

5. שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית בקוד פיתון    , זיהוי  חפצים בתמונה

לימוד פייתון – למידת לולאות FOR , WHILE עבודה על קובץ אקסל ושימוש בלולאות תרגול Dataset

לימוד פייתון – מערכים : חד מימדי , רב מימדי , חישוב אלכסון  ראשי משני  הדפסת מערך  ההמרה מ NUMPY  ל Dataset  שימוש בפקודת לחישוב  סטטיסטים ,סכום , ממוצע , חציון סטיית תקן והצגה גרפית

 

6.לימוד בינה מלאכותית – מבוא למידת מוכנה שימוש ב supervisor  CNN חלוקת נתונים  TRAIN , TEST  הפעלת קדו לזיהוי אותיות ב  Tensor flow של GOOGLE

לימוד פייתון  – תרגלי כיתה    חזרה על החומר על החומר הנלמד עד כה   –  ( קבלת משוב כתתי – מצב כיתה )

 

7. שימוש והרצה של קוד בבינה מלאכותית זיהוי אנשים הולכים OPEN POSE – תמונה, סרטון וידאו ,

קליטת נתונים בזמן אמת מצלמת וידאו ראיית יום ולילה צבעוני ואפור

לימוד פייתון  – עבדוה עם קובץ אקסל  בפייתון תכנון ויצירת  גרפים שונים מוססי קובץ אקסל

לימוד פייתון – תרגול  נוסף לולאות FOR , WHILE משפטי תנאי   BREAK GOTO

לימוד פייתון  –  העמקת ידע ב NUPMY , PANDA תרגילים קצרים , משתנים גלובליים ומקומיים

 

8.שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית – מבוא לעיבוד קול , שימוש בספריות להתמרת פורייה , עיבוד קול מישור הזמן מישור התדר דו כיווני הפעלת פילטרים במישור התדר והחזרה למישור הזמן

לימוד פייתון-  מבוא לפונקציות  , העברת משתנים לפונקציה , החזרת ערכים , החזרת מספר ערכים מפונקציה  (הפעלת קוד עובד )

לימוד פייתון – קבצי טקסט – קריאה , חיפוש, כתיבה הוספה קבצים בינאריים וקבצי טקסט

9. שימוש  והרצה של קוד בבינה מלאכותית –עיבוד קול (המשך) , מערכת לזיהוי תקלות במנועים לפי תדר הרעשים ושינוי בהרמוניות

לימוד פייתון-  מבוא לפונקציות  , עבודה עם DATE  , עבודה מתקדמת מחרוזות מבוא ל XML , JSON

לימוד פייתון-  מבוא לבסיסי נתונים ושפת SQL , select , update ,insert עבודה עם  Dataset

10 שימוש  והרצה של קוד בשפות טבעיות NLP , שימוש ב SPACY , TOKEN

לימוד פייתון-  המשך לבסיסי נתונים ושפת SQL , select , update ,insert עבודה עם  Dataset

לימוד פייתון – קורלציות  matplotlib הצגה גרפית של נתונים וחישוב קורלציות בין עמודת בקובץ אקסל בפייתון

לימוד פייתון – תרגול JSON ;XML

 

11.לימוד בינה מלאכותית  –  scikit-learn  ניתוח צבעים עלי Machine learning וביצוע prediction

לימוד פייתון-  שימוש ב מפות GOOLE MAP טעינת נתונים ושליפה

לימוד פייתון – תרגול כיתה חומר נלמד עד כה

 

12 לימוד בינה מלאכותית –  scikit-learn – בניית תכונה לניתוח תקלות יצור מבסיס נתונים

לימוד פייתון  – תרגול כיתה חומר נלמד עד כה

 

13 לימוד בינה מלאכותית – בניית DEEP LEARING ANN, CNN דוגמאות פשוטות

לימוד בינה מלאכותית -פונקציית אקטיבציה , הליך למידה  ויעלות פרדיקציה של מודול  ניתוח עקומות לימדה

לימוד בינה מלאכותית – בניית DEEP LEARING ANN, CNN דוגמאות פשוטות לתרגול כיתה

 

14. לימוד בינה מלאכותית –  תרגיל מעשי ב CNN בניית  מערכת ניתוח תקלות  בבסיס נתונים SQL

תרגול שפת פייתון חומר נילמד

15.לימוד בינה מלאכותית –  תרגיל  מעשי ב  CNN ניתוח תמונות , חולצה מכנסיים , נעלים

לימוד בינה מלאכותית – בניית DEEP LEARING ANN, CNN דוגמאות מתקדמות

תרגול שפת פייתון  – בניית DEEP LEARING ANN, CNN דוגמאות מתקדמות

לימוד בינה מלאכותית -פונקציית אקטיבציה , הליך למידה  ויעלות פרדיקציה של מודול  ניתוח עקומות לימדה

 

 

16.לימוד בינה מלאכותית –  ניתוח טקסט ל NLP – natural language processing מתקדם

לימוד בינה מלאכותית  –  קריאה וכתיב ל קבצי PDF ניתוח  טקסט על ידי NLP

 

נושאים מתקדמים והרצאות נוספות (לפי רמת הכיתה ומשך הקורס)

לימוד בינה מלאכותית –  קראית קבצי WAV ניתוח אות ורעשים , התמרת פוריה מישור הזמן והתדר

לימוד בינה מלאכותית  –  פילטרים , פורמט וידאו ותמונה

לימוד בינה מלאכותית  –  עיבוד תמונה שימוש ב  KERNEL הבנה מתמטית