קורס AI Backend

על הקורס

קורס AI Backend – פיתוח Backend למערכות AI מתמקד בהפיכת רכיבי AI לאפליקציות תוכנה מקצועיות, יציבות וניתנות לתחזוקה.

AI Engineer צריך לדעת לא רק לעבוד עם מודלי AI, אלא גם לבנות את התוכנה והתשתית שמסביבם. במהלך הקורס תלמדו כיצד לחבר בין AI Engineering לבין Backend Development ולהפוך מערכות LLM, RAG ו-AI Agents לשירותי Backend מקצועיים.

הקורס כולל פיתוח APIs באמצעות FastAPI, עבודה עם PostgreSQL ו-Redis, תכנון ארכיטקטורת Backend, פיתוח Async, Streaming, Authentication, Error Handling, Logging ו-Testing.

בנוסף, הקורס עוסק ב-AI-Native Development ובשימוש בכלי AI כחלק מתהליך פיתוח התוכנה, כולל AI-Assisted Development, Debugging, Test Generation ו-Code Review.

במסגרת הפרויקט המעשי תהפכו מערכת Agent/RAG לאפליקציית Backend מלאה הכוללת FastAPI, PostgreSQL, Redis, Authentication, Streaming, Logging ו-Automated Tests.

להמשך קריאה

מועדי פתיחת קורס פיתוח Backend למערכות AI

קורס ערב

18:00 - 22:00

28 ש"א (6 מפגשים)

21/02/2027

מתכונת הקורס

* מספר המפגשים והשעות למפגש עשויים להשתנות בין קורס לקורס

צוות הוראה מהתעשייה עם ניסיון מעשי אמיתי
מודל לימודים היברידי - גמישות מלאה בין כיתה ואונליין
גישה חופשית לכל חומרי הלימוד מכל מקום ובכל זמן
סביבת לימודים מתקדמת וכלים עדכניים
תכנית לימודים מקיפה ומובנית לפי דרישות השוק
הקלטות שיעורים לחזרה, חיזוק וסגירת פערים
הכנה מקצועית ואישית לראיונות עבודה
שיעורים פרטיים אחד על אחד ללא עלות

למה כדאי ללמוד פיתוח Backend למערכות AI ?

להפוך מערכות AI לאפליקציות תוכנה מקצועיות
תלמדו כיצד לקחת רכיבי LLM, RAG ו-AI Agents ולשלב אותם בתוך Backend מובנה, מודולרי וניתן לתחזוקה.
לפתח APIs למערכות AI עם FastAPI
תרכשו ניסיון בעבודה עם REST APIs, Routes, Requests, Responses, Pydantic, Validation ו-Streaming.
לתכנן ארכיטקטורת Backend למערכות AI
תלמדו לעבוד עם Service Layers, Repository Patterns, Dependency Injection, Configuration, Error Handling ו-Logging.
לעבוד עם PostgreSQL ו-Redis
תלמדו לנהל מידע באמצעות PostgreSQL ו-SQL ולהשתמש ב-Redis עבור Caching, Sessions, Temporary State ושיפור ביצועים.
לבנות מערכות AI אסינכרוניות
תלמדו Async Programming, Parallel AI Calls, Background Tasks והתמודדות עם Rate Limits.
לשלב AI בתהליך פיתוח התוכנה
תכירו AI Coding Assistants, AI-Assisted Development, Debugging, Test Generation ו-AI Code Review.
לבדוק מערכות AI בצורה מקצועית
תלמדו לבצע Unit Tests, Integration Tests, API Tests ובדיקות המותאמות לאפליקציות AI.

מה לומדים בקורס AI Backend?

FastAPI
REST APIs
Routes, Requests & Responses
Pydantic & Validation
Streaming
AI Backend Architecture
Service Layers
Repository Patterns
Dependency Injection
Configuration
Error Handling & Logging
PostgreSQL & SQL
Data Models & Database Architecture
Redis
Caching & Sessions
Async Programming
Parallel AI Calls
Background Tasks
Rate Limits
AI-Native Development
AI-Assisted Development & Debugging
Unit, Integration & API Testing

למי מיועד הקורס?

הקורס מיועד למפתחים ומהנדסים המעוניינים ללמוד כיצד לבנות את שכבת ה-Backend של מערכות AI ולהפוך פתרונות AI לאפליקציות תוכנה מקצועיות.

Software Engineers
Backend Developers
Python Developers
AI Developers
ML Engineers

תנאי קבלה

ידע בתכנות וב-Python
היכרות עם APIs, JSON ועקרונות פיתוח תוכנה
היכרות בסיסית עם LLMs, RAG ו/או AI Agents

מיומנויות וטכניקות

AI Backend Development
REST API Development
FastAPI
Pydantic & Data Validation
AI Backend Architecture
Service Layer Architecture
Repository Pattern
Dependency Injection
PostgreSQL & SQL
Redis & Caching
Session & State Management
Async Programming
Parallel AI Calls
Background Tasks
Streaming
Error Handling & Logging
AI-Native Development
AI-Assisted Development & Debugging
Automated Testing

מבנה הקורס

פרק 1

FastAPI

REST APIs, Routes, Requests, Responses, Pydantic, Validation ו-Streaming.

פרק 2

AI Backend Architecture

Service Layers, Repository Patterns, Dependency Injection, Configuration, Error Handling ו-Logging.

פרק 3

Databases

PostgreSQL, SQL, Data Models ו-Database Architecture.

פרק 4

Redis

Caching, Sessions, Temporary State ושיפור ביצועים.

פרק 5

Async AI Applications

Async Programming, Parallel AI Calls, Background Tasks ו-Rate Limits.

פרק 6

AI-Native Development

AI Coding Assistants, AI-Assisted Development, AI-Assisted Debugging, Test Generation, AI Code Review וסיכונים בקוד שנוצר באמצעות AI.

פרק 7

Testing

Unit Tests, Integration Tests, API Tests ו-AI Application Testing.

פרק 8

פרויקט מעשי – AI Application Backend

הפיכת מערכת Agent/RAG לאפליקציית Backend מקצועית הכוללת FastAPI, PostgreSQL, Redis, Authentication, Streaming, Logging ו-Automated Tests.

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

תשובות לשאלות נפוצות

למה AI Engineer צריך לדעת Backend?

מערכת AI אמיתית היא אפליקציית תוכנה שלמה שצריכה APIs, Authentication, Database, Logging, Testing ו-Error Handling, ולעיתים גם Caching ו-Async Processing. לכן יכולות Backend הן חלק מרכזי בפיתוח מערכות AI מקצועיות.

מה לומדים בקורס AI Backend?

הקורס כולל FastAPI, REST APIs, Pydantic, PostgreSQL, Redis, Async Programming, Authentication, Testing וארכיטקטורת Backend למערכות AI.

האם יש פרויקט מעשי בקורס?

כן. במהלך הקורס הופכים מערכת Agent/RAG לאפליקציית Backend מקצועית הכוללת FastAPI, PostgreSQL, Redis, Authentication, Streaming, Logging ו-Automated Tests.