בואו לבנות סוכנים חכמים שעובדים בשבילך!
קורס AI Agent & Automation Specialist
הקורס מכשיר את בוגריו להיות מומחי אוטומציה ובינה מלאכותית, המתרגמים אתגרים עסקיים מורכבים לפתרונות יישומיים בעזרת הכלים המתקדמים ביותר.
הכשרה מעשית בבניית ארכיטקטורת AI Agents לניהול תהליכים עסקיים
תשתית טכנולוגית מתקדמת המשלבת את מודלי השפה המובילים Claude 3.5, OpenAI ו-Grok עם כלי אוטומציה ואינטגרציה כגון Make, n8n ו-Zapier.
טכנולוגיות נלמדות –
המסלול AI Workforce Architect מכשיר את הדור הבא של אנשי המקצוע שיודעים לבנות:
עובדים דיגיטליים (AI Agents)
מערכות קבלת החלטות חכמות
מנגנוני בקרה וניהול נתונים בזמן אמת
תהליכי אוטומציה עסקיים
בעשור הקרוב לא יחליפו עובדים ב-AI
יחליפו עובדים שלא יודעים לבנות AI!
השאירו פרטים לשיחת ייעוץ והכוונה:
לימודי ערב
פרונטלי / אונליין
תעודה מוכרת
בנו את ה-AI שמנהל את הארגון
לימודי AI ואוטומציה עסקית משולבים בפרויקטים מעשיים –
מהיכרות עם הכלים ועד פיתוח והטמעת Agents AI מתקדמים. בוגרי הקורס יוצאים עם ניסיון מעשי ופורטפוליו מקצועי המאפשרים השתלבות בתפקידי AI ואוטומציה בארגונים
ניתוח נתונים ובקרה עסקית
ניתוח KPI בזמן אמת זיהוי חריגות עסקיות הפקת דוחות הנהלה חכמים
אוטומציה של תהליכים ארגוניים
ניהול תזרים ותקציבים אוטומציה תפעולית ניהול ספקים ורכש
פיתוח סוכני AI עסקיים (AI Agents)
בניית Agents לניתוח נתונים, תכנון מערכות קבלת החלטות וניהול משימות
יישומי AI בעולם העסקי
ניתוח קמפיינים ושיווק, ניהול מדיה ו-ROI הפקת דוחות וניתוחים עסקיים בזמן אמת
המסלול מתאים במיוחד ל –
מה תלמדו לבנות בפועל?
הסמכות מקצועיות ותעודות הכשרה
מרכז בין לאומי למקצועות הסייבר – של אלתא מערכות (התעשייה האווירית) והיחידה ללימודי חוץ המרכז מציע מגוון הכשרות מבוקשות מהמתקדמות בישראל – כולל ליווי ותעסוקה בתחום.
סימולטור הסייבר המתקדם בעולם מבית אלתא מערכות – (התעשייה האווירית) Tame Range – סביבת אימונים הגנה/והתקפת סייבר מציאותית תוך שימוש באיומים האחרונים והעדכניים ביותר שנתגלו.
מרכז הסמכה רישמי של EC – Council – ארגון אמריקאי הנבחר על ידי גופים בטחוניים רבים כמו הפנטגון ומשרד ההגנה האמריקאי – על מנת להסמיך עובדים בתחומי הסייבר ואבטחת המידע
edX היא פלטפורמת הלמידה המקוונת של MIT ו־Harvard – מציעה הכשרות אקדמיות בינלאומיות בתחומי הטכנולוגיה, המדע והסייבר – מוכרת על ידי גופים מובילים כמו Google, IBM ו־Microsoft.
תוכנית הכשרה מקיפה ומעשית - לבניית עובדים דיגיטליים בארגונים
הארגונים המובילים בעולם כבר מחפשים אנשי מקצוע שיודעים לבנות סוכנים חכמים שמנהלים תקציב, תפעול, רווחיות ובקרה בזמן אמת.
תוכנית הקורס
מודול 1: יסודות עולם ה-AI, האייג'נטים והאוטומציה
מהו AI Agent ומה ההבדל בינו לבין צ'אטבוט, עוזר AI, מודל שפה ו-Workflow
כיצד ארגונים משתמשים באייג'נטים ואוטומציות לייעול תהליכים עסקיים
מיפוי נקודות כאב ארגוניות שמתאימות לפתרונות AI ואוטומציה
ההבדל בין אוטומציה פשוטה לבין אייג'נט שמקבל החלטות ומפעיל כלים
מבוא לארכיטקטורות Agentic AI: קלט, זיכרון, כלים, החלטות, ביצוע ובקרה
מודול 2: Evaluation לאייג'נטים ומודלי AI
למה בדיקות לאייג'נטים שונות מבדיקות תוכנה רגילות
בניית סט שאלות בדיקה ו-Expected Answers
בדיקת Hallucinations, תשובות חלקיות, תשובות לא מבוססות וטעויות Tool Calling
בדיקת איכות RAG: האם האייג'נט שלף את המידע הנכון
Regression Testing, Prompt אחרי שינוי, Knowledge Base, Workflow
מדדי איכות: דיוק, עקביות, זמן תגובה, עלות, שביעות רצון משתמשים ושיעור כשלונות
מודול 3: סביבת העבודה עם מודלי שפה וכלי AI מובילים
עבודה עם GPT / ChatGPT למשימות תוכן, ניתוח, ניסוח, סיווג והפעלה מבוססת שפה
עבודה עם Claude לניתוח מסמכים, דיוק מבני, תהליכים מורכבים וכתיבה מקצועית
עבודה עם Gemini בסביבת Google AI Studio ובתרחישי GenAI בסביבת Google
היכרות עם Microsoft Copilot וכלי AI בסביבת Microsoft 365
השוואה בין מודלים לפי איכות, עלות, מהירות, פרטיות, Context Window ויכולות Tool Calling
התאמת מודל למשימה, לארגון, למשתמש ולסוג התהליך
מודול 4: מודלים מקומיים, Private AI - Ollama
היכרות עם Ollama, LM Studio ומודלים מקומיים
הרצת מודלים Llama, Mistral, Qwen ומודלים פתוחים נוספים
מתי נכון להשתמש במודל מקומי ומתי נכון להשתמש במודל ענן
שיקולי פרטיות, אבטחת מידע, עלות, Latency ותלות בספקים חיצוניים
מגבלות חומרה: CPU, GPU, זיכרון, גודל מודל וביצועים
חיבור מודל מקומי ל-API פנימי או אפליקציה עסקית
מודול 5: תכנון אייג'נטים – לוגיקה, משימה והפעלה
הגדרת תפקיד האייג'נט והבעיה העסקית שהוא פותר
תכנון קלטים, פלטים, כללי החלטה וגבולות פעולה
פירוק משימה לשלבים, טריגרים, תסריטי פעולה ומצבי כשל
בניית אייג'נט ממוקד למשימה אחת לעומת אייג'נט תהליכי רחב
תכנון זרימת עבודה שבה אייג'נט מפעיל מערכות וכלים חיצוניים
תכנון Human-in-the-loop: מתי האייג'נט מבצע לבד ומתי מבקש אישור מאדם
מודול 6: Prompt Engineering ועבודה מדויקת עם הוראות
עקרונות לכתיבת Prompt ברור, ממוקד, מדיד וניתן לבדיקה
תכנון פרסונה, הקשר, מגבלות, כללי בטיחות ותוצר רצוי
תבניות Prompt לשירות, שיווק, ניתוח, סיכום, CRM ותפעול
שימוש ב-Structured Output, JSON Schemas וטבלאות החלטה
שיפור תוצאות, בקרת איכות, גרסאות Prompt והשוואה בין גרסאות
התאמת Prompt לעבודה עם GPT, Claude, Gemini, מודלים מקומיים וכלים נוספים
מודול 7: אייג'נטים המחוברים למידע, מסמכים ומערכות ארגוניות
חיבור אייג'נטים למסמכים, טפסים, גיליונות נתונים ומקורות מידע
עבודה עם APIs ו-Webhooks לצורך הפעלת כלים ושירותים
חיבור Google Sheets, Gmail, Telegram, CRM ומערכות ארגוניות
תכנון תהליכי החלטה המבוססים על מידע נכנס
שליחת פלטים, עדכון סטטוסים והפעלה אוטומטית
עבודה עם הרשאות, API Keys, Tokens, Rate Limits, Pagination ושגיאות
מודול 8: RAG - חיבור אייג'נטים לידע ארגוני
מהו RAG ומתי צריך אותו
טעינת מסמכים, חלוקה ל-Chunks, יצירת Embeddings ושמירה ב-Vector Database
עבודה עם Knowledge Bases, חיפוש סמנטי ושליפת מידע רלוונטי
בניית אייג'נט שעונה רק מתוך מקורות ידע מאושרים
שימוש בציטוטים, מקורות Metadata וסינון מידע
טעויות נפוצות ב-RAG: מידע לא מעודכן, שליפה לא רלוונטית, Context Overflow, Hallucination
מודול 9: No-Code / Low-Code Automations בפועל
היכרות מעשית עם Make, n8n, Zapier
בניית Workflows מקצה לקצה על בסיס טריגרים ופעולות
סנכרון מידע בין מערכות, התראות, תיעוד ושליחה אוטומטית
שילוב מנועי AI בתוך אוטומציות קיימות
ניטור תקלות, בדיקות ושיפור רציפות תהליך
מתי נכון להשתמש ב-No-Code ומתי צריך לעבור ל-Code/API/Cloud Function
מודול 10: תשתיות נתונים וכלי Backend לעבודה חכמה
עבודה עם Google Sheets כבסיס תפעולי מהיר
היכרות עם Airtable לניהול מידע ותהליכים
עבודה עם Supabase עבור Database, Auth, Storage
היכרות עם Base44 וכלי Low-Code / No Code לבניית פתרונות מהירים
התאמת תשתית נתונים נכונה לסוג התהליך ולסוג הארגון
עקרונות בסיסיים במבנה נתונים, הרשאות, שמירת וגיבוי
מודול 11: Cloud AI Ecosystems - AWS, Microsoft, Google
מבוא לאקוסיסטם AI בענן: מתי משתמשים בענן ולמה
AWS: Bedrock, Agents, Knowledge Bases, Lambda, S3, CloudWatch
Microsoft: Azure AI Foundry, Copilot Studio, Power Automate, Graph API, Entra ID
Google: Vertex AI, Gemini API, Google AI Studio, Cloud Functions, BigQuery
השוואה בין ספקי ענן לפי יכולות, עלויות, אבטחה, אינטגרציות וקלות שימוש
תכנון פתרון AI ארגוני לפי סביבת הענן הקיימת של הארגון
מודול 12: Observability, Monitoring ו-Debugging לאייג'נטים
ניטור ריצות Agent, קריאות לכלים, שגיאות וזמני תגובה
ניתוח Tokens, Prompt, Context, Tool Calls ועלויות
שימוש בלוגים, Dashboards, Traces והתראות
זיהוי כשלים נפוצים: Timeout, הרשאות, API שבור, Context לא נכון, תשובה לא מדויקת
תכנון תהליך Debugging לאייג'נט עסקי
יצירת מנגנון משוב ממשתמשים ושיפור מתמשך של האייג'נט
מודול 13: אבטחת מידע, פרטיות וסיכוני עבודה עם AI
מה מותר ומה אסור להזרים לכלי AI ולמערכות אוטומציה
API Keys, Tokens, Webhooks, הרשאות וגישה למידע
Prompt Injection, זליגת מידע ושגיאות שימוש נפוצות
הגנה על RAG מפני שליפת מידע לא מורשה
הרשאות מינימליות, ניהול Secrets והפרדה בין סביבות
עקרונות בסיסיים לעבודה בטוחה בסביבה ארגונית
מודול 14: שימושים עסקיים - שיווק, מכירות, שירות, תפעול וניהול
שיווק ומדיה: טיפול בלידים, תגובות, יצירת תוכן, ניהול תהליכים וקמפיינים
מכירות ו-CRM: ניתוח פניות, סיווג, ניתוב ומעקב לקוחות
שירות לקוחות ו-CX: מענה חכם, איסוף מידע והעברה לגורם מטפל
HR ותפעול: Onboarding, טפסים, תהליכי קליטה, אישורים ומשימות חוזרות
דוחות וניתוח נתונים: סיכום מידע, זיהוי חריגות והפקת תובנות
בעלי עסקים ומנהלים: תהליכים לחיסכון בזמן, שיפור שליטה והקטנת עבודה ידנית
מודול 15: מדידה, ROI, תיק עבודות ופרויקט גמר
בניית KPI לתהליכים מבוססי AI ואוטומציה
מדידת ROI, חיסכון בזמן, חיסכון בכוח אדם וצמצום טעויות
תיעוד, אפיון והצגת פתרון ללקוח, מנהל או ארגון
בניית תיק עבודות ממוקד תעסוקה
תכנון ארכיטקטורה, יישום, בדיקות, אופטימיזציה והצגת דמו מקצועי
פרויקט גמר: פתרון AI עסקי מלא הכולל Agent, אוטומציה, מקור ידע, Evaluation, Monitoring ותהליך עסקי אמיתי
לחברה שמורה הזכות לערוך כל שינוי בתכנית ההכשרה לרבות מבנה, תנאי קבלה, נושאי הלימוד, מרצים, שעות ועוד.
דרישות התוכנית
80% נוכחות בשיעורים, הגשת פרויקט גמר אישי – ניסיון בהטמעת פתרון אוטומציה ו-AI
תעודות סיום והסמכה – לבוגרי התוכנית אשר יעמדו בכל דרישות ההכשרה
תעודות סיום והסמכה
- עמידה בהצלחה בדרישות הקורס תזכה את הבוגרים ב-2 תעודת גמר מקצועיות – בוגר/ת קורס AI Agents Specialist ו-AI Automation Specialist מטעם היחידה ללימודי חוץ ומפעל הסייבר של אלתא מערכות
תנאי קבלה
- ראיון אישי / יעוץ להכוונה מקצועיתיכולת בסיסית בעבודת מחשבהיכרות עם השפה האנגלית ברמה בסיסית
הרכב התוכנית
- 110 ש"א המורכבות מלמידה עיונית, מעשית ועבודה עצמית על פרויקט גמר
המסלול משלב ידע טכנולוגי, חשיבה עסקית וכלי אוטומציה מתקדמים, ומכשיר אנשי מקצוע לפיתוח והטמעת – AI Agents בארגונים מודרניים.
- לימוד מעשי של בניית סוכני AI המחוברים למערכות נתונים, CRM וכלים ארגוניים.
- פיתוח מערכות אוטומציה לקבלת החלטות, בקרה תפעולית וניתוח ביצועים בזמן אמת.
- עבודה עם פלטפורמות AI וכלי אינטגרציה מתקדמים המשמשים ארגונים מובילים בעולם.
- בניית מערכות חכמות המסייעות לארגונים לייעל תהליכים, לחסוך משאבים ולשפר קבלת החלטות.
אודות מוסד ההכשרה
האקדמית – לימודי חוץ של המכללה האקדמית תל־אביב-יפו ברחוב רבנו ירוחם 2 תל אביב יפו– מציעה שילוב מנצח של לימודי תעודה במסלולי הכשרה עדכניים ורלוונטיים לשוק העבודה המשתנה.
הקורסים נבנו בפיקוח אקדמי, בשיתוף גורמים מקצועיים ורגולטוריים מהמובילים בישראל, במטרה להעניק הכשרה רלוונטית שממוקדת בתוצאות.
כל תוכנית לימודים מספקת כלים יישומיים, הדרכה מקצועית ומענה אמיתי לדרישות התעסוקה של היום –
ומעניקה תעודה יוקרתית של המכללה האקדמית תל אביב–יפו.
ייחודיות האקדמית – לימודי חוץ:
· מגוון קורסים ללימודי תעודה עדכניים שנבנו בשיתוף עם מעסיקים
· אלפי בוגרים שהשתלבו בהצלחה במקצועות מובילים
· ליווי ותמיכה בהשמה וקשר ישיר עם שוק העבודה
· תעודה יוקרתית של המכללה האקדמית תל־אביב-יפו
מוכנים להתחיל קריירה חדשה?
בעשור הקרוב לא יחליפו עובדים ב-AI
יחליפו עובדים שלא יודעים לבנות AI!
השאירו פרטים לשיחת ייעוץ והכוונה:
לימודי ערב
פרונטלי / אונליין
תעודה מוכרת