קורס LLMOps ו-Production AI

על הקורס

קורס LLMOps ו-Production AI – ניטור ואבטחת מערכות AI מתמקד במעבר ממערכת AI שעובדת כ-Prototype למערכת מקצועית שניתן למדוד, לנטר, לאבטח, לתחזק ולשפר בסביבת Production.

במהלך הקורס תלמדו כיצד להעריך את איכותן של מערכות AI, לזהות Hallucinations, לבצע בדיקות אבטחה ולהגן על המערכת מפני Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage ואיומים נוספים.

הקורס כולל עבודה עם עקרונות LLMOps ו-Observability לצורך Tracing, Logging, ניטור שימוש ב-Tokens, עלויות, Latency וביצועי מודלים, תוך שימוש בכלים כגון Langfuse ו-OpenTelemetry.

בנוסף, תלמדו כיצד לבצע אופטימיזציה של ביצועים ועלויות באמצעות Model Selection, Token Optimization, Caching, Latency Optimization ו-Fallback Models.

בפרויקט המעשי Production AI Platform תשדרגו את מערכת ה-AI שנבנתה במהלך המסלול ותוסיפו לה Evaluation, Security, Observability ו-Cost Monitoring.

להמשך קריאה

מועדי פתיחת קורס LLMOps ו-Production AI

קורס ערב

18:00 - 22:00

36 ש"א (8 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 LLMOps ו-Production AI ?

להעביר מערכות AI לסביבת Production
תלמדו כיצד להפוך מערכת AI שעובדת למערכת שניתן למדוד, לנטר, לאבטח, לתחזק ולבצע לה אופטימיזציה.
להעריך את איכות מערכת ה-AI
תלמדו לעבוד עם Evaluation Methodology, Golden Datasets, Regression Testing ומדדים כמו Relevance, Faithfulness ו-Accuracy.
לזהות Hallucinations ולשפר אמינות
תלמדו לבצע Hallucination Detection ולהעריך מערכות RAG ו-AI Agents בצורה שיטתית.
לאבטח מערכות AI
תכירו איומים כגון Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage, Malicious Documents ו-Tool Abuse ותלמדו כיצד להתמודד איתם.
להתמקצע ב-LLMOps ו-Observability
תלמדו לבצע Tracing, Logging, Model Monitoring וניטור Metrics, Alerts, Token Usage, Latency ועלויות.
לשפר ביצועים ולהפחית עלויות
תלמדו Model Selection, Token Optimization, Caching, Latency Optimization, Cost Optimization ו-Fallback Models.
לצבור ניסיון מעשי ב-Production AI
תבנו Production AI Platform הכוללת Evaluation, Security, Observability ו-Cost Monitoring.

מה לומדים בקורס LLMOps?

AI Evaluation
Evaluation Methodology
Golden Datasets & Test Datasets
Regression Testing
RAG Evaluation
Agent Evaluation
LLM-as-a-Judge
Relevance, Faithfulness & Accuracy
Hallucination Detection
AI Security
Prompt Injection & Jailbreaks
Data Leakage
Malicious Documents & Tool Abuse
Authentication & Authorization
Secrets Management
Input & Output Validation
AI Red Team
LLMOps
LLM Tracing & Logging
Token Usage & Cost Monitoring
Model Monitoring
Observability
Langfuse & OpenTelemetry
Performance & Cost Optimization

למי מיועד הקורס?

הקורס מיועד למפתחים ומהנדסים המעוניינים להתמקצע בהערכה, אבטחה, ניטור וניהול של מערכות AI בסביבות Production.

AI Engineers
AI Developers
Software Engineers
Backend Developers
ML Engineers
DevOps Engineers
Cloud Engineers

תנאי קבלה

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

מיומנויות וטכניקות

LLMOps
Production AI
AI Evaluation
RAG & Agent Evaluation
LLM-as-a-Judge
Hallucination Detection
AI Security
Prompt Injection Protection
AI Red Teaming
Authentication & Authorization
Input & Output Validation
LLM Tracing
Model Monitoring
Observability
Logging & Metrics
Langfuse
OpenTelemetry
Token & Cost Monitoring
Latency Optimization
Model & Cost Optimization

מבנה הקורס

פרק 1

AI Evaluation

Evaluation Methodology, Golden Datasets, Test Datasets, Regression Testing, RAG Evaluation, Agent Evaluation, LLM-as-a-Judge, Relevance, Faithfulness, Accuracy ו-Hallucination Detection.

פרק 2

AI Security

Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage, Malicious Documents, Tool Abuse, Excessive Permissions, Authentication, Authorization, Secrets Management ו-Input/Output Validation.

פרק 3

AI Red Team

זיהוי חולשות במערכות AI באמצעות תרחישי תקיפה ובדיקות אבטחה.

פרק 4

LLMOps

LLM Tracing, Logging, Token Usage, Cost Monitoring, Latency, Prompt Versioning, Model Monitoring ו-Production Debugging.

פרק 5

Observability

עבודה עם Tracing, Metrics, Logs ו-Alerts באמצעות כלים כגון Langfuse ו-OpenTelemetry.

פרק 6

Performance & Cost

Model Selection, Token Optimization, Caching, Latency Optimization, Cost Optimization ו-Fallback Models.

פרק 7

פרויקט מעשי – Production AI Platform

שדרוג מערכת ה-AI שנבנתה במהלך המסלול והוספת Evaluation, Security, Observability ו-Cost Monitoring.

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

מה לומדים בקורס LLMOps ו-Production AI?

בקורס לומדים כיצד להעריך, לאבטח, לנטר ולבצע אופטימיזציה למערכות AI בסביבת Production, כולל AI Evaluation, Hallucination Detection, AI Security, LLMOps, Observability וניטור ביצועים ועלויות.

מה זה LLMOps ולמה הוא חשוב?

LLMOps עוסק בניהול ובניטור של מערכות המבוססות על מודלי שפה בסביבת Production. בקורס תלמדו LLM Tracing, Logging, Token Usage, Cost Monitoring, Latency, Prompt Versioning, Model Monitoring ו-Production Debugging.