קורס Cloud AI Engineer

• ללמוד כיצד להעביר מערכת AI לענן
  תלמדו כיצד לארוז, לפרוס ולנהל מערכות AI בסביבת Cloud ולהכין אותן לעבודה בתנאי Production.
• לעבוד עם Docker ו-Containers
  תלמדו Containers, Images, Dockerfiles, Docker Compose וניהול סביבות עבור אפליקציות AI.
• לבנות תהליכי CI/CD
  תרכשו ניסיון עם GitHub Actions, Automated Testing, Build Pipelines, Docker Builds, Deployment Pipelines ו-Release Management.
• להכיר ארכיטקטורת Cloud למערכות AI
  תלמדו כיצד לשלב Compute, Storage, Networking, Databases, IAM, Secrets, Containers ו-Scalability.
• לעבוד עם AWS
  הקורס כולל Cloud Architecture, Compute, S3, RDS, IAM ו-Container Deployment בסביבת AWS.
• לתכנן מערכות AI ל-Production
  תלמדו להתמודד עם Scalability, Reliability, Availability, Caching, Queues, Rate Limiting, Failure Recovery ו-Cost Control.
• לבנות פרויקט AI מלא לתיק העבודות
  בפרויקט הגמר תשלבו AI, Backend, Database, Security, Evaluation ו-Cloud במערכת אחת שניתן להציג כחלק מתיק עבודות מקצועי.

• Docker & Containers
• Docker Images & Dockerfiles
• Docker Compose
• Environment Management
• CI/CD
• GitHub Actions
• Automated Testing
• Build & Deployment Pipelines
• Release Management
• Cloud AI Architecture
• Compute, Storage & Networking
• Databases
• IAM & Secrets
• AWS Cloud Architecture
• Amazon S3 & RDS
• Container Deployment
• Production Architecture
• Scalability & Reliability
• Availability & Caching
• Queues & Rate Limiting
• Model Routing
• Failure Recovery
• Cost Control

הקורס מיועד לסטודנטים ומפתחים המעוניינים להשלים את המעבר מפיתוח מערכת AI לפריסה וניהול שלה בסביבת Production ו-Cloud.

• AI Engineers
• AI Developers
• Software Engineers
• Backend Developers
• DevOps Engineers
• Cloud Engineers

• ידע בתכנות וב-Python
• היכרות עם פיתוח אפליקציות ומערכות AI
• היכרות עם APIs, Databases ועקרונות Backend Development
• היכרות בסיסית עם LLMs, RAG ו-AI Agents