מלאו פרטים לקבלת יעוץ

קורס Deep Learning with Tensorflow


Deep Learning with Tensorflow-image

אודות הקורס Deep Learning with Tensorflow

קורס פיתוח Deep learning מטרתו הוא לפתח מודלים ולהכשיר את התוכנה לנתח תהליכים ולבצע פעולות שיהיו דומות ככל שניתן לפעילות ויכולות המוח האנושי.
 
ניתן לומר כי Deep Learning הוא תחום שקשור קשר הדוק ל Machine learning אך שונה ממנו בנושא עיקרי אחד- המטרות העיקריות ואופן הפעולה של Deep Learning הוא לנתח ולעבד מידע, אך בשונה ל Machine learning משתמשים באלגוריתם שנקרא artificial neural network. אלגוריתם זה "מקבל השראה" מפעילות מוח האדם ומטרתו היא להסיק מסקנות ולפעול בצורה דומה ככל שניתן למסקנות שהאדם היה מקבל כמובן תוך שיפור הביצועים ואיכות המסקנות.
 
היכולת לעבד כמות עצומה של נתונים ולשפר תוצאות וכל זה תוך התחשבות ביצירתיות, רגש, הבנת משמעות ועוד מביאים לשינוי התמונה והמסקנות המתקבלות לאחר שימוש בפיתוח Deep Learning.
 
בלימודי Deep Learning אנו נלמד ונתרגל באופן מעשי פיתוח neural networks ונפתח פרוייקטים בתחום הבינה המלאכותית, נלמד ונעסוק באופן מעשי ב Convolutional networks PyTorch, Dropout, BatchNorm, Restricted Boltzmann Machines (RBM) ועוד.

רמת הביקוש בתעשייה ושכר ממוצע – Deep Learning

מגוון רחב של חברות הייטק מובילות לצד סטרטאפים מחזית התעשייה מחפשים אחר מפתחי בינה מלאכותית שיובילו את הפיתוחים שעתידים לשנות את מפת השימוש בטכנולוגיה בשנים הקרובות.
 
פיתוחים מתקדמים ושיפור האפקטיביות בתחומי הרפואה, שירות לקוחות, רכבים אוטונומיים, פיננסים ועוד כל אלו תעשיות מובילות אשר מפנות משאבים רבים עבור פיתוחי בינה מלאכותית ו Deep Learning ובהם מפתחים מיומנים יכולים להשתלב בהצלחה וליהנות מקריירה יציבה, מתגמלת עם אפשרויות רבות לפיתוח מקצועי.
 
לדוגמא: מפתח Deep Learning מתחיל יקבל בממוצע ממשכורת התחלתית של 16-20 אלף ש"ח בחודש. עם צבירת הניסיון בתחום זה המשכורות יכולות להגיע ל 30-40 אלף ש"ח בקירוב, כמובן לצד הטבות נוספות ותנאים סוציאליים מעולים.

תיאור הקורס

  • קורס Deep Learning כולל הרצאות פרונטליות ותרגול מעשי.
  • משך הקורס הינו כ 80 שעות אקדמיות
  • קורס deep learning כולל :
    • תרגילי כיתה המלווים בהסברים, שיעורי בית ופתרונות באתר
    • חוברת קורס
    • סרטונים ומצגות באתר הקורס
  • לקראת סיום קורס ריאקט כל סטודנט יבצע פרויקט מעשי המסכם את הידע הנרכש במהלך הקורס.
  • ההרצאות מתקיימות פעם בשבוע בשעות הערב.

מבנה הקורס

Introduction to Deep Learning
Convolutional Networks
Recurrent Neural Network
Restricted Boltzmann Machines (RBM)
Generative Adversarial Networks
Deploying a Sentiment Analysis Model
Deep Learning with Python and PyTorch
Autoencoders

קהל יעד

  • בוגרי מכללות / אוניברסיטאות המעוניינים להתמחות בפיתוח מערכות בינה מלאכותית / AI.
  • מהנדסי חומרה/ תוכנה/ מדעי המחשב חסרי ניסיון בתחום זה אשר מעוניינים בהסבה מקצועית.
  • בעלי רקע וניסיון קודם רלוונטי לרבות פיתוח בשפת פייתון ועבודה עם מערכת ההפעלה לינוקס.