קורס Edge AI הכשרה מעשית

Name: קורס Edge AI - הטמעת בינה מלאכותית על רכיבי קצה
Price: 6500.00 ILS
Availability: InStock

קורס Edge AI הכשרה מעשית

על הקורס Edge AI

בעולם שבו העיבוד עובר מהענן לקצה, קורס Edge AI של Real Time Group מעניק לכם את הכלים המעשיים לשלוט בטכנולוגיה המבוקשת ביותר בתעשייה. במסלול זה לא רק תלמדו תיאוריה, אלא תפתחו מערכות חכמות בזמן אמת על גבי פלטפורמת ה-NVIDIA Jetson Orin. החל משליטה בממשקי GPIO ועד להטמעת רשתות נוירונים מורכבות, הקורס מכין אתכם לאתגרי עולם אמיתי עם דגש על פרויקט גמר פונקציונלי בסטנדרט הנדסי גבוה.

המהפכה של ה-Edge Computing: למה עכשיו?

עד לפני שנים ספורות, בינה מלאכותית הייתה "כלואה" בשרתים מרוחקים ובעננים ציבוריים. כל תמונה שנותחה או פקודה קולית שנשלחה הייתה צריכה לעבור מסלול ארוך של תקשורת, מה שיצר בעיות של שיהוי (Latency), אבטחת מידע וצריכת רוחב פס.

היום, התעשייה עוברת ל-Edge AI. הטכנולוגיה הזו מאפשרת למכשירים בקצה – רחפנים, רכבים אוטונומיים, מצלמות אבטחה חכמות ומערכות רפואיות – לקבל החלטות בשבריר שנייה, ללא תלות באינטרנט. הביקוש למהנדסים ששולטים בשילוב שבין אלגוריתמיקה לבין חומרת קצה נמצא בשיאו, וזה בדיוק הפער שקורס Edge AI ב-Real Time Group בא לסגור.

למה ללמוד Edge AI ב-Real Time Group?

ניסיון מעשי (Hands-on): עבודה ישירה עם חומרת NVIDIA המתקדמת ביותר.
פרויקט גמר הנדסי: בניית פורטפוליו המדמה אתגרי פיתוח מהתעשייה הביטחונית והאזרחית.
מסלול השמה: ניצול האקו-סיסטם של הקבוצה למציאת עבודה בקרב חברות ההייטק המובילות.

קורס 'Edge AI ופרויקט גמר' מציע הכשרה מעשית ומעמיקה לפיתוח מערכות קצה חכמות, המתבצעת בעבודה ישירה על פלטפורמת החומרה NVIDIA Jetson Orin. המשתתפים ילמדו את תהליך הקמת המערכת מא' ועד ת': ביצוע הגדרות בסיסיות, ניהול גישה מרחוק ותחזוקה שוטפת, לצד הבנה של רכיבי החומרה ועקרונות התכנות הרלוונטיים. דגש מרכזי מושם על עבודה מעשית מול ממשקי חומרה-תוכנה (GPIO), החל מתרגול פעולות יסוד כמו שליטה בנוריות LED ועד לניהול אינטראקציות מורכבות יותר. הלימוד משלב תרגול שוטף כהכנה לפרויקט הגמר, בו ייושם הידע הנרכש לפיתוח עצמאי של מערכת Edge AI פונקציונלית המדמה אתגרי עולם אמיתי.

להמשך קריאה

למה כדאי ללמוד Edge AI ?

בעולם שבו מערכות Edge AI הופכות לחלק מרכזי בפתרונות חכמים, הבנה מעמיקה של עבודה עם חומרה ייעודית, מערכות משובצות ושילוב בין תוכנה לחומרה הופכת לכלי חיוני למהנדסים ומפתחים. הקורס מעניק למשתתפים את היכולת להקים, להגדיר ולתחזק מערכות מבוססות NVIDIA Jetson Orin, לעבוד עם ממשקי חומרה כגון GPIO, ולפתח יישומים בסיסיים המהווים תשתית למערכות חכמות מתקדמות. בוגרי הקורס יוכלו להתמודד עם אתגרים מעשיים בעולם ה־Edge, ליישם פתרונות בסביבה אמיתית, ולהוביל פרויקטים הכוללים אינטגרציה מלאה בין מערכת, חומרה ותוכנה.

מה לומדים בקורס Edge AI?

הקורס מתמקד בהעמקה וביישום מעשי של עבודה עם מערכות Edge AI על גבי פלטפורמת NVIDIA Jetson Orin, תוך היכרות עם תהליכי הקמה, קונפיגורציה ותפעול של מערכת משובצת. במהלך הקורס הסטודנטים ילמדו לבצע הגדרות בסיסיות, לנהל גישה מרחוק, לעדכן ולתחזק את סביבת התוכנה, ולהכיר את רכיבי החומרה המרכזיים של המערכת. דגש יושם על עבודה מעשית עם ממשקי חומרה כגון GPIO, תרגול פעולות בסיסיות כמו הדלקת LED, ופיתוח קוד ראשוני המהווה תשתית למערכות חכמות. בחלקו המתקדם של הקורס תתבצע עבודה מעשית המשלבת בין תוכנה לחומרה, כהכנה לפרויקט גמר שבו ייושמו הידע והכלים שנרכשו לפיתוח פתרון Edge AI מלא בסביבת פיתוח ויישום מהעולם האמיתי.

למי מיועד הקורס?

מפתחי תוכנה
מהנדסי רובוטיקה
מפתחי מערכות אוטונומיות
בעלי ניסיון בשפת תכנות ++C.

תנאי קבלה

השלמת קורס C for embedded.
השלמת קורס ++C.
השלמת קורס Linux admin
השלמת קורס RT concepts
השלמת קורס Linux for embedded
השלמת קורס OpenCV ++C
השלמת קורס CUDA ++C
השלמת קורס ROS 2

מיומנויות וטכניקות

עבודה מעשית בקוד עם לוח פיתוח NVIDIA Jetson Orin, כולל תרגול תכנות בסיסי ויישום לוגיקה על מערכת משובצת.
היכרות מעשית עם תהליך הקמת המערכת, קונפיגורציה ראשונית, גישה מרחוק וניהול סביבת העבודה על גבי פלטפורמת Edge.
פיתוח והבנה של אינטראקציה בין תוכנה לחומרה, כולל עבודה עם GPIO, שליטה ברכיבים חיצוניים ותרגול פעולות בסיסיות כגון הדלקת LED.
יישום תהליכי תחזוקה, עדכון ושדרוג תוכנה, לצד ניהול משאבי מערכת והכנה לסביבת עבודה יציבה לפרויקט גמר.

מבנה הקורס

פרק 1

Introduction
Basic hardware knowledge

פרק 2

Setting up the system
Basic configuration

פרק 3

Remote access
Updating and upgrading the software

פרק 4

Basic programming
LED blinking
Working with GPIO

פרק 5

System maintenance

פרק 6

Final project

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

למי הקורס Embedded AI Computer Vision מתאים?

הקורס מיועד למהנדסי תוכנה, מפתחי Embedded, מפתחי ++C / Python ואנשי Real Time שרוצים להשתדרג לעולם ה־Embedded AI ו־Computer Vision ולפתח מערכות קצה חכמות

מהן דרישות הקדם לקורס?

דרש רקע טוב בפיתוח בשפת ++C (ורצוי גם Python), היכרות עם Linux ברמת מפתח וניסיון בסיסי או עניין מעשי בעבודה עם מערכות משובצות / Real Time. אם חסר לכם ידע יש לנו קורסים שיעזרו לכם להגיע לרמה הנדרשת

כמה תכל’ס Hands-on יש בקורס?

כ־65% מהזמן מוקדש לתרגול מעשי, עבודה על קוד ופרויקט, על גבי פלטפורמות Embedded ו־Edge אמיתיות, עם דגש על יישומי Computer Vision בזמן אמת.

מה מקבלים בסיום הקורס?

בסיום הקורס המשתתפים מבצעים פרויקט גמר תעשייתי מלא בתחום Embedded AI Computer Vision המשמש כתיק עבודות, ובנוסף נהנים משירותי השמה והתמחות מעשית במחלקת הפיתוח של הקבוצה.