Embedded ( edge ) AI & Computer Vision

מכללת Real Time מציעה את מסלול ההכשרה המקיף והמעמיק ביותר בשוק בתחום Embedded AI Computer Vision.
המסלול משלב מערכות משובצות, Linux ו־++C עם טכנולוגיות מתקדמות כגון OpenCV, CUDA ו־ROS2, ומיועד להכשרת מפתחים ומהנדסים לפיתוח מערכות ראייה ממוחשבת חכמות הפועלות בקצה (Edge).

התוכנית כוללת 65% תרגול מעשי, פרויקט גמר תעשייתי ושירותי השמה להייטק, ומכסה את כל שלבי הפיתוח – מהחומרה ועד לאלגוריתמי AI בזמן אמת.

מהו Embedded AI Computer Vision?

מערכת Embedded AI Computer Vision היא מערכת משובצת שבה מצלמה, עיבוד תמונה ואלגוריתמי בינה מלאכותית פועלים ישירות על חומרה ייעודית – כגון MCU, SoC, FPGA או מצלמה חכמה – ומקבלים החלטות בזמן אמת, ללא תלות במחשב חיצוני או בענן.

Embedded Vision + AI

Embedded Vision: שילוב של מצלמה, יחידת עיבוד ותוכנת עיבוד תמונה בתוך התקן חכם אחד (מצלמה חכמה, רחפן, רובוט, רכב, סמארטפון ועוד).
Embedded AI Vision: הוספת מודלי AI (כגון CNN ו־Transformers) לזיהוי אובייקטים, סיווג, מעקב וניתוח סצנות – תוך קבלת החלטות מקומית בזמן אמת.

רכיבים עיקריים במערכת Embedded AI Vision

חיישן תמונה / מצלמה לכידת פריימים של וידאו או תמונות והמרתם לאות דיגיטלי. יחידת עיבוד SoC הכולל CPU, GPU, VPU, DSP או FPGA, המבצע:

עיבוד תמונה קלאסי
הרצת מודלים של רשתות נוירונים

תוכנה

Pre-processing: פילטרים, נורמליזציה, שינויי גודל
Inference של מודלי AI (Object Detection, Face Recognition, Segmentation, Pose Estimation)
לוגיקת אפליקציה – הפעלת מנועים, שליחת התראות, שמירת לוגים

ממשקי I/O תקשורת עם רכיבי מערכת נוספים: CAN, UART, Ethernet, GPIO ועוד.

מאפיינים מרכזיים

זמן אמת (Real-Time) – קבלת החלטות במילי־שניות
צריכת חשמל נמוכה וגודל קומפקטי – מותאם לרחפנים, רובוטים, מצלמות חכמות ו־IoT
Edge Computing – Latency נמוך, פרטיות גבוהה ופחות תלות בענן

דוגמה יישומית: מצלמת אבטחה חכמה המזהה שריפה ומפעילה הקלטה ושליחת התראה – כאשר כל עיבוד הווידאו וה־AI מתבצע ישירות על ה־SoC של המצלמה.

מבנה המסלול

המסלול כולל 8 קורסים מקצועיים ופרויקט גמר מעשי, ומחולק לשני חלקים עיקריים המכסים את כל שלבי הפיתוח בתחום.

חלק 1: מערכות משובצות ומחשוב זמן אמת

חלק זה מתמקד ביסודות ובטכנולוגיות הליבה של עולם ה־Embedded:

++C Programming תכנות מודרני ב־++C עם דגש על OOP, Multithreading, ניהול זיכרון ובקרת ביצועים.
Linux Fundamentals & Bash Scripting ניהול מערכת, תהליכים, אבטחה וכתיבת סקריפטים מתקדמים.
Embedded Linux Development פיתוח אפליקציות למערכות לינוקס משובצות, עבודה עם System Calls, IPC, רשתות וגישה לחומרה.
Real-Time Concepts עקרונות תזמון, סנכרון ועבודה בסביבות זמן אמת.
ROS2 (Robot Operating System) Framework לפיתוח מערכות רובוטיות ואוטונומיות מתקדמות.

חלק 2: Computer Vision ו־Edge AI

חלק זה מתמקד ביישום ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית על חומרה ייעודית:

OpenCV עם ++C עיבוד תמונה, זיהוי אובייקטים ופנים, Motion Tracking ועיבוד וידאו בזמן אמת.
CUDA C++ Programming תכנות מקבילי על GPU: ארכיטקטורת GPU, ניהול זיכרון ואופטימיזציה של ביצועים.
Edge AI Development פיתוח ופריסה של מודלי AI על מערכות קצה, תוך עבודה מעשית עם NVIDIA Jetson Orin – אחת מפלטפורמות ה־Edge AI המתקדמות בעולם.

פרויקט גמר תעשייתי

בסיום המסלול הסטודנטים מבצעים פרויקט גמר מעשי המבוסס על דרישות מהעולם האמיתי, בשיתוף עם מחלקת הפיתוח של הקבוצה.
הפרויקט מאפשר יישום מלא של הידע הנרכש – מהחומרה ועד לאלגוריתמי AI – ומהווה כרטיס כניסה משמעותי לתעשייה.

להמשך קריאה

למה ללמוד איתנו Embedded AI

השמה להייטק

סיוע בכתיבת קורות חיים והכנה לראיונות עבודה אישיים

התמחות

פיתוח פרויקטים אמיתיים כחלק מצוות בחטיבת הפיתוח של החברה

שיעורים פרטיים

שיעורים פרטיים אחד על אחד, בין השעות 10:00 עד 19:00, ללא עלות נוספת

לימודים היברידיים

כל השיעורים מוקלטים לצפייה בכל זמן, עם אפשרות לתרגול החומר בצורה נוחה

תשלום נוח

פריסת תשלומים רחבה וגמישה

קורס חוזר ללא תשלום נוסף

אפשרות לחזור על הקורס לשיפור ציון ללא עלות נוספת

כישורים שתרכשו במסגרת קורס Embedded AI

כלי פיתוח ושפות תכנות

שפת C לפיתוח מערכות משובצות.
++C לפיתוח תוכנה מתקדם למערכות Embedded ול־Computer Vision.
ספריית OpenCV לראייה ממוחשבת ב־++C.
CUDA C לפיתוח מאיץ חישוב על גבי GPU (Parallel Programming).
Linux Embedded Systems – פיתוח על גבי Embedded Linux, קונפיגורציה ועבודה בסביבת לינוקס למערכות משובצות.
עבודה עם ROS2 לפיתוח רכיבי תוכנה לרובוטיקה וראייה ממוחשבת.

מיומנויות וטכניקות

פיתוח מערכות Embedded AI & Computer Vision הפועלות בקצה (Edge) בזמן אמת תחת מגבלות משאבים.
יישום אלגוריתמי Computer Vision (עיבוד תמונה, זיהוי אובייקטים ותבניות) ברמת קוד נמוכה.
תכנון והטמעת פתרונות Edge AI כולל בחירת חומרה, אופטימיזציה למודל והתאמה למגבלות זיכרון וחישוב.
ניצול האצה חומרתית (GPU, משאבי מערכת) לשיפור ביצועים של אלגוריתמי AI ו־Vision.
פיתוח רכיבי תוכנה לרובוטיקה עם ROS2, אינטגרציה בין חיישנים, מצלמות ואלגוריתמי AI.

ביצוע פרויקט גמר מקצה לקצה: ניתוח דרישות, תכנון מערכת, מימוש, בדיקות והצגת דמו תעשייתי.

עבודה מעשית אינטנסיבית (Hands‑on) בסביבת Embedded ו־AI, כולל עבודה בצוות ועמידה בסטנדרטים תעשייתיים.

להמשך קריאה

כלי פיתוח ושפות תכנות

שפת C לפיתוח מערכות משובצות.
++C לפיתוח תוכנה מתקדם למערכות Embedded ול־Computer Vision.
ספריית OpenCV לראייה ממוחשבת ב־++C.
CUDA C לפיתוח מאיץ חישוב על גבי GPU (Parallel Programming).
Linux Embedded Systems – פיתוח על גבי Embedded Linux, קונפיגורציה ועבודה בסביבת לינוקס למערכות משובצות.
עבודה עם ROS2 לפיתוח רכיבי תוכנה לרובוטיקה וראייה ממוחשבת.

מיומנויות וטכניקות

פיתוח מערכות Embedded AI & Computer Vision הפועלות בקצה (Edge) בזמן אמת תחת מגבלות משאבים.
יישום אלגוריתמי Computer Vision (עיבוד תמונה, זיהוי אובייקטים ותבניות) ברמת קוד נמוכה.
תכנון והטמעת פתרונות Edge AI כולל בחירת חומרה, אופטימיזציה למודל והתאמה למגבלות זיכרון וחישוב.
ניצול האצה חומרתית (GPU, משאבי מערכת) לשיפור ביצועים של אלגוריתמי AI ו־Vision.
פיתוח רכיבי תוכנה לרובוטיקה עם ROS2, אינטגרציה בין חיישנים, מצלמות ואלגוריתמי AI.

ביצוע פרויקט גמר מקצה לקצה: ניתוח דרישות, תכנון מערכת, מימוש, בדיקות והצגת דמו תעשייתי.

עבודה מעשית אינטנסיבית (Hands‑on) בסביבת Embedded ו־AI, כולל עבודה בצוות ועמידה בסטנדרטים תעשייתיים.

להמשך קריאה

למי מתאים קורס

מפתחי תוכנה, מתכנתים ומהנדסים המעוניינים להיכנס לעולם המערכות המשובצות בשילוב ראייה ממוחשבת (Computer Vision).
מתכנתים ומהנדסים בתחום ה־Embedded המעוניינים להרחיב את תחום ההתמחות ולהעמיק את הידע המקצועי שלהם.
בוגרי תואר ראשון (מרקע טכנולוגי או מרקע שאינו ייעודי) המעוניינים לרכוש ניסיון מעשי ברמה תעשייתית.
חברות טכנולוגיה המעוניינות לשדרג ולהרחיב את היכולות הטכנולוגיות והמקצועיות של עובדיהן.

תנאי קבלה

ניסיון בעבודה עם מערכות משובצות ו/או מערכות הפעלה – יתרון משמעותי.
ידע קודם בשפת ++C – יתרון משמעותי.
הבנה בסיסית של מושגי IoT.
ראיון אישי כחלק מתהליך הקבלה.

תוכנית לימודים

יש לך ניסיון או שאתה רק מתחיל? יש לנו מסלול שמתאים בדיוק בשבילך – לבחירתך שתי אפשרויות לימוד!

מסלול מקיף (לחסרי ניסיון)

במסלול זה תלמדו את כל המודולים ותהנו מהתמקצעות מירבית.

Embedded AI למתחילים שבאים ללא ניסיון קודם או עם מעט מאוד ניסיון בתחום.
משך המסלול בין 9 ל-12 חודשים.
המסלול בן 505 שעות אקדמיות.

Embedded AI & Computer Vision		משך הקורס
שפת C	למידע נוסף סגור	90 שעות
קורס שפת C מקנה בסיס מעשי לפיתוח תוכנה ברמה נמוכה ולמערכות Embedded. הקורס עוסק במצביעים, ניהול זיכרון, מבני נתונים, פעולות ברמת הביט ותכנון קוד יעיל ואמין המותאם למשאבי חומרה מוגבלים.
++C	למידע נוסף סגור	90 שעות
קורס C++ מקנה מיומנויות מתקדמות בפיתוח תוכנה מונחה עצמים. הקורס עוסק במחלקות ואובייקטים, ירושה, פולימורפיזם, תבניות, ניהול זיכרון ותכנות מרובה תהליכונים (Multithreading), תוך כתיבת קוד יעיל ומודולרי.
++OpenCV C	למידע נוסף סגור	50 שעות
קורס ++OpenCV C מקנה בסיס מעשי לעיבוד תמונה וראייה ממוחשבת בשפת ++C. הקורס עוסק בסינון תמונה, זיהוי קצוות, זיהוי אובייקטים ומעקב תנועה, לצד עיבוד וידאו בזמן אמת וכיול מצלמות.
++CUDA C	למידע נוסף סגור	25 שעות
קורס ++CUDA C מקנה מיומנויות בתכנות מקבילי על גבי GPU. הקורס עוסק בארכיטקטורת CUDA, ניהול זיכרון, כתיבת Kernels ואופטימיזציה של ביצועים למערכות זמן אמת.
Edge AI	למידע נוסף סגור	25 שעות
קורס Edge AI מקנה מיומנויות בפריסת מודלי AI על חומרת קצה. הקורס עוסק באופטימיזציה של מודלים, הרצת Inference במשאבים מוגבלים ועבודה מעשית עם NVIDIA Jetson Orin.
ROS 2	למידע נוסף סגור	30 שעות
קורס ROS 2 מקנה מיומנויות בפיתוח מערכות רובוטיות ואוטונומיות. הקורס עוסק ב-Nodes, Topics, Services ו-Actions, לצד אינטגרציה בין חיישנים, מצלמות ואלגוריתמי בקרה.
Embedded Linux Systems		משך הקורס
Linux Administration	למידע נוסף סגור	50 שעות
קורס Linux Administration מקנה בסיס מעשי בניהול מערכת ההפעלה לינוקס. הקורס עוסק במבנה מערכת הקבצים, ניהול משתמשים והרשאות, תצורת רשת ופקודות Shell נפוצות.
Real-Time Concepts למערכות Embedded	למידע נוסף סגור	30 שעות
קורס RT Concepts מקנה היכרות מעשית עם עקרונות הפיתוח של מערכות זמן אמת (Real-Time). הקורס עוסק בתזמון משימות, תהליכים מקביליים, סנכרון, זמני תגובה וניהול משאבים, תוך התמודדות עם דרישות ביצועים ואירועים קריטיים במערכות Embedded.
Embedded Linux Systems	למידע נוסף סגור	90 שעות
קורס Embedded Linux Systems מקנה מיומנויות בפיתוח אפליקציות למערכות לינוקס משובצות. הקורס עוסק ב-System Calls, תקשורת בין תהליכים (IPC), עבודה עם רשתות וגישה ישירה לחומרה.
Git	למידע נוסף סגור	25 שעות
קורס Git מקנה שליטה מעשית בניהול גרסאות קוד ובעבודה משותפת בצוותי פיתוח. הקורס עוסק במאגרי קוד, תיעוד שינויים, עבודה עם ענפים, מיזוגים ופתרון התנגשויות, לצד שחזור גרסאות ועבודה מול מאגרים מרוחקים.

אפשרויות מימון

קרן להכוונת חיילים משוחררים

לשכת התעסוקה

משרד הכלכלה

משרד החדשנות

עמותות לאוכלוסיה חרדית

משרד הקליטה

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.

ייעוץ קריירה

בוגרי הקורס שלנו מרוויחים נסיון מקצועי כבר במהלך הלימודים. הצוות המיומן שלנו מסייע לשלבם בתעשיית ההייטק דרך עזרה בחיפוש העבודה, סיוע בבניית קורות חיים והשמה בחברה טכנולוגית.

התאמת תכנית לימודים

אנו עוזרים לך לבנות את מסלול הלימודים המתאים ביותר לצרכים ולשאיפות המקצועיות שלך.

הכשרה טכנולוגית

הענקת הידע התיאורטי והמעשי הנדרשים כדי להכניס אותך לתעשייה ולהפוך אותך לאחד מאיתנו.

פרויקט סיום

ביצוע פרויקט גמר מעשי מהשטח אשר משמש כתיק עבודות להצגה בפני מראיינים פוטנציאלי.

התמחות מעשית

רכישת נסיון מעשי המותאם לדרישות התעשיה לצד צוות מהנדסים ממובילי התחום.

ראיון עבודה

סיוע בבניית קורות חיים לבוגרים, כולל סימולציות ראיון והכוונה להמשך הקריירה.

עבודה בחברת הייטק

ליווי מלא עד לראיון העבודה והשמה בחברת הייטק

לקראת סיום הלימודים (השלמת 80% מהקורס), סטודנטים בעלי ציון 70 ומעלה מתחילים התמחות מעשית במחלקת הפיתוח שלנו ומשתלבים כחלק מצוות הפיתוח.
אלו בעלי ציון הנמוך מ- 70 יבצעו בחינה נוספת ובמידת הצורך יחזרו על הקורסים הרלוונטיים ללא תשלום נוסף.
לקראת השלמת 90% מהקורס, תוך כדי התמחות מעשית נתחיל בשלב העזרה בהשמה, כאשר צוות ה- HR שלנו ילווה אתכם לאורך התהליך: נבנה יחד איתכם את קורות החיים המקצועיים ונבנה תיק עבודות מרשים.
בנוסף, נבצע גם סימולציות לראיונות עבודה טכניים (באמצעות צוות פיתוח) + ראיונות עבודה אישיים (באמצעות מחלקת HR).

סטודנטים מעוניינים יקבלו ליווי מלא עד להשמה בחברת הייטק, כאשר בנוסף, קיימת אופציה לסטודנטים מצטיינים להשתלב אצלנו בחברה, Real Time Group ,כחלק מהצוות הפיתוח.

המטרה שלנו היא להעניק לכם את הידע והניסיון ולהכין אתכם להתמקצעות בעולם ההייטק.

בואו ללמוד ולעבוד איתנו בתעשיית הטכנולוגיה.

חברות בהן השתלבו הבוגרים שלנו

שאלות ותשובות נפוצות

מה זה בכלל Embedded AI בתחום ה‑Computer Vision?

Embedded AI הוא שימוש במודלי בינה מלאכותית (כמו רשתות נוירונים) שרצים ישירות על חומרה משובצת – לדוגמה על מצלמה חכמה, בקר, או מערכת בקצה הרשת – במקום בשרת בענן. זה מאפשר עיבוד תמונה/וידאו בזמן אמת, עם השהיה נמוכה ובלי תלות קבועה בחיבור אינטרנט.

אילו שימושים נפוצים יש ל‑Embedded Computer Vision?

יש מגוון רחב של יישומים, למשל: מצלמות חכמות לספירת אנשים, זיהוי תורים וצפיפות. מערכות ADAS ברכב (זיהוי נתיבים, הולכי רגל ותמרורים). מערכות בקרת איכות בתעשייה שמאתרות פגמים על פס הייצור. רובוטים ורחפנים שמנווטים באמצעות מצלמה וסנסורים נוספים.

מה ההבדל בין להריץ מודל Computer Vision בענן לבין על התקן משובץ( embedded)?

בעיבוד בענן מעלים את התמונות/וידאו לשרת חיצוני שמריץ את המודל, בעוד שב‑embedded המודל רץ מקומית על החומרה. היתרונות של embedded הם לרוב: השהיה נמוכה יותר (Latency קטן). חיסכון ברוחב פס. פרטיות משופרת, כי הנתונים לא חייבים לצאת מהאתר/המתקן. מצד שני, יש מגבלות כוח חישוב, זיכרון וצריכת חשמל שצריך לקחת בחשבון.

מה האתגרים העיקריים בשילוב AI ו‑Computer Vision על חומרה משובצת?

כמה אתגרים בולטים: התאמת המודל למגבלות משאבים: זיכרון קטן, כוח עיבוד מוגבל וצריכת אנרגיה נמוכה. עמידה בדרישות זמן אמת – עיבוד בקצב פריימים גבוה ללא החמצת אירועים קריטיים. ניהול עדכוני מודל בשטח (OTA) בצורה בטוחה, במיוחד במוצרים מסחריים. התמודדות עם תנאי סביבה קשים: תאורה משתנה, רעש חזותי, רעידות מצלמה ועוד.