RB34-00 : סיכום הרצאות

 אינדקס הרצאות וחומרי לימוד

 

RB34-02 – מבוא לרשת נוירונים ולמידת מכונה

מה נלמד בהרצאה

  • נוירון, משקלים, שכבות, אימון ושגיאה.
  • למידה מפוקחת; סיווג לעומת רגרסיה.
  • דוגמאות מזיהוי תמונה וקול.

תרגילי כיתה

  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: הרצת רשת ANN לחיזוי ולסיווג נקודות.
  • אימון 40 ו־100 epochs והשוואת גרף הלמידה.
  • חיזוי ערכים והצגת נתוני הניסוי בגרף.

לימוד שימוש בתוכנות A.I

RB34-03 – בניית אפליקציה ללא קוד ומבוא ל־YOLO

מה נלמד בהרצאה

  • הרצת YOLO ב־Colab והיכרות עם מחלקות COCO.
  • המשך מבוא לרשת נוירונים.
  • בניית יישום ווב ללא קוד ב־Google AI Studio.

תרגילי כיתה

  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: זיהוי עומס תנועה והפקת פלט JSON עם זמן וכמות כלי רכב.
  • זיהוי מטוס במסלול והצגת סטטוס המסלול.
  • בניית משחק שש־בש, בדיקה, שיפור ושיתוף היישום.

RB34-04 – זיהוי פנים ויצירת מוזיקה עם AI

מה נלמד בהרצאה

  • יצירת שיר מטקסט ושילובו בסרטון.
  • תרגול ANN ב־Colab ויצירת וידאו מטקסט או תמונה.
  • InsightFace, וקטור פנים ודמיון קוסינוס.

תרגילי כיתה

  • כתיבת שיר ב־ChatGPT והפקתו ב־Suno.
  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: אימון ANN ב־40 וב־100 epochs.
  • יצירת סרטון שיווקי והשוואת שתי תמונות פנים.

RB34-05 – זיהוי פנים ועיצוב בתים בעזרת AI

מה נלמד בהרצאה

  • InsightFace: איתור, טשטוש והשוואת פנים.
  • Embedding, דמיון קוסינוס וערך סף.
  • תקיפות נגד זיהוי פנים ועקרונות הגנה.
  • עיצוב פנים וחוץ בעזרת AI.

תרגילי כיתה

  • יישומון לטשטוש פנים ויישומון להשוואת שתי פנים.
  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: Python ב־Colab לזיהוי ולטשטוש פנים.
  • מצגת וסרטון על הגנה מפני תקיפות זיהוי פנים.
  • עיצוב חדר מתמונות קיימות.

RB34-06 – עולם המיקרו־בקרים ובינה מלאכותית

מה נלמד בהרצאה

  • ESP32, GPIO, ADC, PWM, UART, I²C ו־SPI.
  • Flash, RAM, Bootloader וצריבת קושחה.
  • חיבור LED, פוטנציומטר, סרבו, OLED ודרייבר מנוע.

תרגילי כיתה

  • שינוי פיני LED ופוטנציומטר במעגל מדומה.
  • הפעלת סרבו והוספת ספריות.
  • שני LED מהבהבים והוספת מסך OLED.
  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: ניתוח סכימה, כתיבת קוד והפעלת המעגל.

RB34-07 – אלגוריתם גנטי עם רשת נוירונים וחזרה

מה נלמד בהרצאה

  • פיתוח ESP32 ומערכות אלקטרוניות בעזרת AI.
  • תרגול רשת ANN ומודל אבולוציוני.
  • ניתוח מקורות והפקת מצגת, סרטון ואינפוגרפיקה.
  • זיהוי כיוון פנים באמצעות InsightFace.

תרגילי כיתה

  • LED לפי סף, סרבו ומערכת ירי מדומה.
  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: רשת ANN לניבוי נתונים.
  • ניתוח סרטון בנושא אלגוריתם גנטי ורשת נוירונים.
  • יצירת תוכן בעברית ב־NotebookLM.

RB34-08 – דפי נחיתה, SDR וסוכני MCP

מה נלמד בהרצאה

  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: תכנות SDR בפייתון.
  • קליטה ושידור באמצעות SDRangel.
  • Replay attack ועקרונות הגנה.
  • Google Forms, שמירת תשובות ב־Sheets וייצוא ל־Excel.
  • מבוא לסוכן מקומי ול־MCP.

תרגילי כיתה

  • טופס הרשמה ליום עיון עם אימות שדות.
  • סקר הכולל סרטון ושמירת התוצאות בגיליון.
  • כתיבת פרומפט לבניית Google Form.

RB34-09 – רשת סיווג ועיצוב אופנה בעזרת AI

מה נלמד בהרצאה

  • רשת ANN קטגורית והרצתה ב־Colab.
  • אפקטים לתמונה ושינוי קול.
  • עיצוב בגדים, איפור וירטואלי ו־Virtual Try-On.

תרגילי כיתה

  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: הרצת ANN והבנת שלבי הקוד.
  • בחירת תמונה והפעלת אפקטים.
  • יצירת פריטי אופנה, מדידה וירטואלית וחקר כלים חלופיים.

RB34-10 – ניתוח Excel, תלת־ממד ומבוא ל־RL

מה נלמד בהרצאה

  • ניתוח נתונים מתוך CSV/Excel בעזרת AI.
  • השוואת מפרטי כלי רכב מתוך PDF.
  • המרת תמונה למודל תלת־ממד.
  • Q-Learning, מצב, פעולה, פרס ומערכת הסתברותית.

תרגילי כיתה

  • ניתוח נתוני ניסוי והסקת מסקנות מהקובץ בלבד.
  • טבלת השוואת רכבי שטח ומצגת מסכמת.
  • חיתוך תמונה, הסרת רקע והמרה לתלת־ממד.

RB34-11 – אימון YOLO ויצירת אווטאר

מה נלמד בהרצאה

  • יצירת דמות וירטואלית והיבטי פרטיות וזכויות יוצרים.
  • מבנה Dataset של YOLO, תוויות וקובץ data.yaml.
  • אימון YOLO11 וניתוח loss, precision, recall ו־mAP.
  • שימוש במודל מוכן לזיהוי רחפנים.

תרגילי כיתה

  • יצירת תוויות וסידור Dataset בפורמט YOLO.
  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: אימון YOLO במשך 30 epochs, בדיקה ושמירת best.pt ו־last.pt.
  • טעינת מודל רחפנים, זיהוי תמונה והערכת איכותו.

RB34-12 – סרטוני AI ומבוא ל־PPO

מה נלמד בהרצאה

  • הסבר פשוט על Reinforcement Learning ו־PPO.
  • אימון סוכן בעולם 5×5 באמצעות Gymnasium ו־Stable-Baselines3.
  • יצירת סרטוני AI, עלויות ושמירת עקביות דמות.
  • Reference, Character Consistency וחיבור קטעים קצרים.

תרגילי כיתה

  • פיתוח קוד בעזרת בינה מלאכותית: PPO הכולל פרסים, עונשים, אימון ובדיקת הצלחה.
  • יצירת דף דמות ושימוש באותו Reference בסרטונים.
  • חיבור הפריים האחרון לקטע הבא ושמירת לוגו קבוע.

 

האינדקס מבוסס על עמודי RB34 שפורסמו באתר Robotronix ונבדקו בתאריך 10.08.2026.