קורס מפתח אייג'נטים ומומחה אוטומציות חכמות
פיתוח והטמעת סוכנים דיגיטליים (AI Agents) לארגונים חכמים
הכשרה בשיתוף מפעל הסייבר של אלתא מערכות - מבית התעשייה האווירית
קורס
AI Workforce Architect
פיתוח והטמעת סוכנים דיגיטליים (AI Agents) לארגונים חכמים.
הכשרה בשיתוף מפעל הסייבר של אלתא מערכות - מבית התעשייה האווירית
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 – היחידה ללימודי חוץ
מובילה מזה שלוש שנים את חממת התעסוקה של שירות התעסוקה – מעל 80% השמה. היחידה ללימודי חוץ מובילה את כל מערך הקורסים וההכשרות של משרד האוצר, מינהל הדיור והרכש' החשב הכללי ועוד. ייסדה כמחצית ממערכי יחידות לימודי החוץ של המכללות האקדמיות בישראל. מעל 1000 סטודנטים ממדינות שונות בעולם בפרויקטים מובילים של משרד החוץ.
הכשרה משולבת אימוני סימולטור בפיתוח מפעל הסייבר של אלתא מערכות מבית התעשייה האווירית.
מבין שותפינו לדרך
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
שאלות ותשובות
אין לי רקע — זה מתאים לי?
✔ כן. המסלול בנוי מאפס.
זה ריאלי למצוא עבודה אחרי הקורס?
✔ בהחלט. עם פרויקט גמר, תרגול וסימולטור.
יש תעודה מוכרת?
✔ תעודה מקצועית מטעם היחידה ללימודי חוץ + אלתא (התעשייה האווירית).
אפשר ללמוד תוך כדי עבודה?
✔ כן – המסלול מתקיים בערבים ומשלב אונליין + פרונטלי.
תכני הקורס –
Intro to DevOps .01
במודול זה נערוך היכרות עם עולם DevOps,
נלמד על רשתות אינטרנט ופרוטוקולים שונים, ועל הנושאים השונים המרכיבים את התחום.
Networking For Cyber-Security .02
במודול זה נכיר בהרחבה את עולם הרשתות הארגוניות. נבין איך בנויה רשת תקשורת משרדית ארגונית. נבין איך היא פועלת ואיך מתבצעת העברת מידע ברשת בין מחשבים, שליחת הודעות/מיילים, מהו מודל השכבות, איך בונים רשת ארגונית בצורה נכונה וגם על היבטי האבטחה של רשתות ארגוניות.
למידה והבנה איך רשת ארגונית פועלת – הינה דבר חיוני ובסיסי בעולם הסייבר.
התרגול במודול זה מתבצע עם תוכנות של CISCO.
Introduction to Windows Server .03
במודול זה נכיר את מערכות ההפעלה הארגוניות – בדגש על Windows Server, אשר משמשות לניהול רשת תקשורת ומנהלות מידע.
בנוסף נשתמש בוירטואליזציה ונבצע דימוי של תשתיות אמיתיות.
במהלך הלמידה נתרגל שימוש בסימולטור הסייבר של אלתא (התעשייה האוירית).
Linux Fundamentals .04
במודול זה נכיר את מערכת ההפעלה – Linux.
נלמד לעבוד עם Linux, ונלמד על העקרונות הבסיסיים שקיימים במערכת.
Web Fundamentals .05
עולם ה WEB תפס חלק מרכזי בחיינו.
לכל חברה יש אתר אינטרנט,
מאגר נתונים שצריך לאבטח, והמון אפליקציות מפותחות בטכנולוגיות של פיתוח WEB.
בשביל להבין פרצות אבטחה נצטרך להבין איך אתר והמערכות עובדות.
במודול זה נכיר את הארכיטקטורה ונתנסה בפיתוח דפי אינטרנט ונכיר מערכות WEB מסדי נתונים ועוד..
Python - Programming .06
במודול זה נכיר את שפת התכנות הפופולארית ביותר – PYTHON
נלמד את עקרונות התכנות בשפת PYTHON.
ונפתח כלים שיסייעו לנו להאיץ ולייעל תהליכים.
Databases - SQL .07
במודול זה נכיר את שפת SQL ואת מסדי הנתונים השונים.
מסדי הנתונים המשתמשים בשפת SQL ונלמד לעבוד עם מסדי נתונים שונים.
נלמד על מסד הנתונים MongoDB המסד נתונים הפופולרי ביותר מסוג NoSQL.
Automation And Integration With Jenkins .08
במודול זה נלמד להכיר ולעבוד עם Jenkins זהו שרת אוטומציה קוד פתוח שעוזר באוטומיזציה של תהליכי בנייה, בדיקה ופריסה (Deployment) של תוכנה, הוא עוצב על כדי להיות כמה שיותר מותאם אישית לדרישות שונות ויש מערכת פלאגינים גדולה Jenkins.
מציע ממשק משתמש מבוסס Web שמאפשר למפתחים ליצור, לתכנן ולבצע מעקב אחר פעולות ותהליכי עבודה אוטומטיים.
Docker And Kubernetes .09
Docker הוא מערכת תוכנה המאפשרת למפתחים לפרסם, לנהל ולהריץ אפליקציות בצורה מבודדת וקלה, פלטפורמה קלת משקל (Light Weight) המערכת מספקת ומוקצבת מבחינת משאבים לצורך פיתוח והפצה של אפליקציות, המערכת מאפשרת למי שמשתמש בה להפעיל אפליקציה ללא צורך בהגדרות מיוחדות והתקנת Dependencies על מערכת המשתמש.
Kubernetes היא מערכת נוספת המאפשרת פריסה וניהול אוטומטי של אפליקציות על גבי Containers של Dockers.
היתרון בשימוש ב Kubernetes הוא הדרך המסודרת והיעילה בה ניתן לנהל ולרכז מספר גדול של קונטיינרים של Docker.
Version Control .10
במודול זה נלמד על Git, מערכת לניהול גרסאות, היא מערכת שמאפשרת למפתחים לנהל את הקוד שלהם בצורה יעילה ובטוחה, Git מציעה אפשרויות לתיאום עבודה צוותית ומעקב אחר שינויים בקבצי הקוד, מטרתה היא לייעל את תהליך פיתוח התוכנה ולשמור על שלמות המידע.
Github הוא שירות ניהול גרסאות מבוסס רשת שעובד בשילוב עם Git אך מאפשר אחסון של קבצי קוד ומספק אך מאפשר אחסון של קבצי קוד ומספק אך מאפשר אחסון של קבצי קוד ומספק פונקציונליות דומה לרשת חברתית.
Cloud Platforms - AWS .11
במודול זה נתמקד בפלטפורמות ענן, פלטפורמות ענן הן סוג של פלטפורמת מחשוב המאפשרות למשתמשים להשתמש במשאבי מחשוב כמו שרתים, אחסון, מסדי נתונים ואפליקציות על גבי רשת האינטרנט, במקום הקמה וניהול של חומרה פיזית ותשתית.
משתמשים יכולים בקלות להשכיר ולהשתמש במשאבים אלו ענן כלשהו בתשלום בלי לוותר על Scalability, גמישות ויחס טוב של עלות-תועלת, אחת הפלטפורמות הפופולריות לשירותי ענן הינה Amazon Web Service (AWS).
12.Configuration Management, Monitoring & Security
במודול זה נתמקד בנושאים של ניהול הגדרות, ניטור אבטחה אלו עקרונות מאוד חשובים בתחום של DevOps,
הם מבטיחים שהאפליקציות והמערכות שעברו פריסה (Deployment) רצות בצורה יעילה בטוחה וללא שגיאות.
שליטה בתחומים האלו מאפשר לאיש ה – DevOps לנהל, לסדר ולשחרר אפליקציות באיכות גבוה ולשמור על האבטחה והיציבות שלהם בסביבת Production.
תוכנית לימודים מלאה – 600 שעות מקצועיות
יסודות DevOps
Networking
Windows Server
Python
SQL + MongoDB
Jenkins (CI/CD)
Docker
Kubernetes
Monitoring
AWS Cloud
פרויקט גמר מעשי
השתלבות בתפקידי AI, אוטומציה וניתוח מערכות
תחום ה-AI והאוטומציה הארגונית בצמיחה עולמית
DevOps משלב פיתוח, ענן ואוטומציה – והפך לאחד התפקידים שהכי קשה לגייס אליהם.