קורס Lightning AI ללמוד Machine learning

Q: מהו תוכן הקורס?

הקורס מחולק ל-7 פרקים מרכזיים מבוא ל-Lightning AI, ארכיטקטורות CNN עמוקות, למידה עצמית ומטא-למידה, מודלים גנרטיביים, רשתות עצביות גרפיות ולמידת חיזוקים, אימון בקנה מידה גדול והאצת חומרה.

Q: איך הקורס תורם לסקיילינג מודלים?

האצת חומרההקורס מלמד אימון על GPU ו-TPU – כלומר לא רק להריץ קוד על מכונה אחת, אלא לנצל חומרה מקבילית בצורה יעילה. זה פרק שלם בסוף הקורס (Hardware Acceleration).Training at Scaleיש פרק ייעודי בשם Training at Scale שמתמקד בניהול תהליכי אימון בקנה מידה גדול – למשל כאשר הדאטה גדול מדי להכיל בזיכרון, או כשנדרש אימון מבוזר על מספר מכונות.הפרדה בין לוגיקת מודל לאימוןאחד העקרונות המרכזיים של PyTorch Lightning הוא ש-LightningModule מפריד בין הגדרת המודל לבין תהליך האימון. זה מאפשר להחליף את המנוע של האימון (למשל לעבור מ-GPU אחד ל-multi-GPU) בלי לשנות שורה אחת בקוד המודל.Data Modulesהקורס מלמד עבודה עם LightningDataModule – מבנה שמנהל את טעינת הדאטה בצורה מודולרית ויעילה, וקריטי כשמדובר בדאטה בנפחים גדולים.ניהול ניסוייםכשמסיילים מודל, מריצים הרבה ניסויים במקביל. הקורס עוסק ב-Logging וניהול ניסויים – כלים שמאפשרים לעקוב ולהשוות בין ריצות שונות בקנה מידה גדול.בשורה התחתונה, הערך הגדול של Lightning AI לסקיילינג הוא שהיא מסירה את הבוילרפלייט הטכני (ניהול devices, precision, distributed training) ומאפשרת למפתח להתמקד בלוגיקה של המודל – מה שהופך את תהליך הסקיילינג לפשוט בהרבה.

קורס Lightning AI מעניק הכשרה מעמיקה בפיתוח, אימון וניהול של מודלים מתקדמים בלמידה עמוקה, תוך שימוש בפלטפורמת Lightning AI וב־PyTorch Lightning כסטנדרט תעשייתי לקוד נקי, מודולרי וסקיילבילי.

הקורס מכסה את כל מחזור החיים של מודל Deep Learning –
החל מיסודות האימון והאופטימיזציה, דרך עבודה עם ארכיטקטורות מתקדמות כגון CNN, Transformers ו־Graph Neural Networks, ועד לפיתוח תהליכי אימון בקנה מידה גדול על GPU ו־TPU.

הלמידה משלבת ידע תיאורטי עם עבודה מעשית, תוך התמודדות עם אתגרים מהעולם האמיתי ומעבר מקוד מחקרי (Research Code) לקוד אימון וייצור (Production-Ready).

Lightning AI – שכבת פיתוח מתקדמת מעל PyTorch

Lightning AI היא פלטפורמת פיתוח מודרנית מעל PyTorch, שנועדה:

לפשט תהליכי אימון מורכבים
להפריד בין לוגיקת המודל ללוגיקת האימון
לאפשר סקיילינג קל ומהיר
לייעל מעבר מרעיון מחקרי למערכת יציבה וניתנת להרחבה

עבודה עם Lightning AI דורשת הבנה עמוקה של:

ארכיטקטורות מודלים
תהליכי אימון ואופטימיזציה
ניהול דאטה וניסויים
מחשוב מקבילי והאצת חומרה

להמשך קריאה

למה כדאי ללמוד Lightning AI ?

בעידן שבו מודלים גדלים, הדאטה מתרחב והצורך בסקיילינג הופך קריטי, Lightning AI מהווה סטנדרט תעשייתי לפיתוח מערכות Deep Learning מתקדמות.

הקורס מקנה:

פיתוח תהליכי אימון נקיים, מודולריים וקריאים
ניהול ניסויים בקנה מידה גדול
האצת אימון באמצעות GPU ו־TPU
מעבר נכון ממחקר ל־Production
יתרון משמעותי למפתחי ML, CV ו־LLM

למה כדאי ללמוד Lightning AI ?

הקורס מקנה:

פיתוח תהליכי אימון נקיים, מודולריים וקריאים
ניהול ניסויים בקנה מידה גדול
האצת אימון באמצעות GPU ו־TPU
מעבר נכון ממחקר ל־Production
יתרון משמעותי למפתחי ML, CV ו־LLM

מה לומדים בקורס Lightning AI?

הקורס מתמקד בפיתוח ואימון מודלים מתקדמים באמצעות Lightning AI, תוך דגש על:

בניית Training Pipelines מודולריים
עבודה עם Data Modules
Fine-Tuning של מודלים קיימים
ניתוח תוצאות, מדדים וניסויים
אופטימיזציה של ביצועים ויציבות

בחלקו המתקדם של הקורס תתבצע עבודה מעשית על שילוב Lightning AI ביישומים מהעולם האמיתי בתחומים כגון Computer Vision, Deep Learning ו־Large-Scale Training.

מה לומדים בקורס Lightning AI?

הקורס מתמקד בפיתוח ואימון מודלים מתקדמים באמצעות Lightning AI, תוך דגש על:

בניית Training Pipelines מודולריים
עבודה עם Data Modules
Fine-Tuning של מודלים קיימים
ניתוח תוצאות, מדדים וניסויים
אופטימיזציה של ביצועים ויציבות

למי מיועד הקורס?

מפתחי Machine Learning
מהנדסי Computer Vision
מדעני נתונים
מפתחי LLM
מפתחי PyTorch
מומחי MLOps
סטודנטים המעוניינים בפיתוח AI מתקדם

למי מיועד הקורס?

מפתחי Machine Learning
מהנדסי Computer Vision
מדעני נתונים
מפתחי LLM
מפתחי PyTorch
מומחי MLOps
סטודנטים המעוניינים בפיתוח AI מתקדם

תנאי קבלה

השלמת קורס ML Fundamentals
השלמת קורס Scientific Python
השלמת קורס ML with Python
השלמת קורס Deep Learning with TensorFlow או מקביל

תנאי קבלה

השלמת קורס ML Fundamentals
השלמת קורס Scientific Python
השלמת קורס ML with Python
השלמת קורס Deep Learning with TensorFlow או מקביל

מיומנויות וטכניקות

הבנת ההבדל בין קוד מחקרי לקוד אימון וייצור סקיילבילי
עבודה עם Lightning AI / PyTorch Lightning
בניית Training Loops מודולריים וניתנים להרחבה
ניהול דאטה באמצעות Data Modules
Fine-Tuning של מודלים (כולל Schedulers)
האצת אימון באמצעות GPU ו־TPU
ניתוח תוצאות, Logging וניהול ניסויים
עבודה עם אקוסיסטם הכלים של Lightning AI

מבנה הקורס

פרק 1

Introduction to Lightning AI

פרק 2

Deep CNN Architectures

פרק 3

Self-Supervised & Meta Learning

פרק 4

Generative Models

פרק 5

Reinforcement & Graph Neural Networks

פרק 6

Training at Scale

פרק 7

Hardware Acceleration

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

מהו תוכן הקורס?

הקורס מחולק ל-7 פרקים מרכזיים: מבוא ל-Lightning AI, ארכיטקטורות CNN עמוקות, למידה עצמית ומטא-למידה, מודלים גנרטיביים, רשתות עצביות גרפיות ולמידת חיזוקים, אימון בקנה מידה גדול והאצת חומרה.

למה הקורס Lightning AI חשוב למפתחי AI + ML?

Lightning AI (PyTorch Lightning) היא שכבת פיתוח מעל PyTorch שנועדה לפשט תהליכי אימון מורכבים, להפריד בין לוגיקת המודל ללוגיקת האימון, ולאפשר סקיילינג קל ומהיר. היא מהווה סטנדרט תעשייתי שמאפשר מעבר יעיל מקוד מחקרי (Research Code) לסביבת ייצור (Production-Ready). כך ש כתיבת קוד נקי ויעיל יותר, תוך הפחתת בוגים נפוצים ומעבר חלק מקוד מחקרי לייצור – חיוני בתעשייה שדורשת סקיילינג מהיר על GPU/TPU.

איך הקורס תורם לסקיילינג מודלים?

האצת חומרה הקורס מלמד אימון על GPU ו-TPU – כלומר לא רק להריץ קוד על מכונה אחת, אלא לנצל חומרה מקבילית בצורה יעילה. זה פרק שלם בסוף הקורס (Hardware Acceleration). Training at Scale יש פרק ייעודי בשם 'Training at Scale' שמתמקד בניהול תהליכי אימון בקנה מידה גדול – למשל כאשר הדאטה גדול מדי להכיל בזיכרון, או כשנדרש אימון מבוזר על מספר מכונות. הפרדה בין לוגיקת מודל לאימון אחד העקרונות המרכזיים של PyTorch Lightning הוא ש-LightningModule מפריד בין הגדרת המודל לבין תהליך האימון. זה מאפשר להחליף את ה'מנוע' של האימון (למשל לעבור מ-GPU אחד ל-multi-GPU) בלי לשנות שורה אחת בקוד המודל. Data Modules הקורס מלמד עבודה עם LightningDataModule – מבנה שמנהל את טעינת הדאטה בצורה מודולרית ויעילה, וקריטי כשמדובר בדאטה בנפחים גדולים. ניהול ניסויים כשמסיילים מודל, מריצים הרבה ניסויים במקביל. הקורס עוסק ב-Logging וניהול ניסויים – כלים שמאפשרים לעקוב ולהשוות בין ריצות שונות בקנה מידה גדול. בשורה התחתונה, הערך הגדול של Lightning AI לסקיילינג הוא שהיא מסירה את ה'בוילרפלייט' הטכני (ניהול devices, precision, distributed training) ומאפשרת למפתח להתמקד בלוגיקה של המודל – מה שהופך את תהליך הסקיילינג לפשוט בהרבה.

מי מתאים לקורס זה?

מפתחים עם בסיס ב-PyTorch ולמידה עמוקה שרוצים לשדרג לרמה מקצועית: ארכיטקטורות מתקדמות, אופטימיזציה ויישום תעשייתי ללא 'הייפ' תיאורטי.

מה הופך את Lightning AI לכלי חובה?

Lightning AI הופך את PyTorch לשמישה בסקייל – היא מבטלת את הבוילרפלייט החוזר, מגשרת בין מחקר לייצור, ומאפשרת סקיילינג (מ-GPU אחד לרבים) בשינוי של שורה אחת. בתעשייה היא כבר סטנדרט, ורלוונטית לכל תחומי ה-ML המתקדמים.