למי המאמר מיועד: עובדים, מנהלים, אנשי למידה ומי שרוצים להתחיל ללמוד AI באופן עצמאי
מה חשוב לקחת מהמאמר
ללא רקע טכני: התחילו במסלול בעברית או ב-Elements of AI; ללימוד תכנות אפשר לבחור ב-Kaggle Python.
למפתחים: Kaggle מציעה תרגילי למידת מכונה; Hugging Face מציעה מסלולי מודלי שפה וסוכני AI.
חינם מתייחס לתוכן הלימוד. שירותי ענן, חומרה, כלי AI מסוימים ותעודות עשויים להיות כפופים לתנאים אחרים.
קורסי NVIDIA מוצגים בנפרד: יש לפתוח את הקטלוג העדכני ולא להסתמך על קישורי קורס ישנים.
בחירת קורס בשלוש שאלות
בחרו קורס לפי שפה, ידע קודם והנושא שתרצו ללמוד.
- בחרו שפה: עברית או אנגלית שנוחה לכם ללמידה.
- התאימו לידע הקודם: בלי רקע ב-Python, התחילו במסלול העברי או ב-Elements of AI.
- בחרו מטרה אחת: להבין AI, לבנות מודל, לעבוד עם מודלי שפה או לבנות סוכן.
קורסי AI חינמיים במבט אחד
בחרו לפי שפה, ידע קודם ומטרה. לחצו על שם הקורס בטבלה כדי לפתוח את המסלול. החינם חל על חומרי הקורס; תעודה, חומרה, שירותי ענן וכלים חיצוניים עשויים להיות בתשלום.
הזמנים הם הערכות של הספקים, ולא התחייבות למשך הלמידה האישי.
| קורס | שפה | משך | רמה ודרישות |
|---|---|---|---|
| קורס AI חינם בעברית (נפתח בלשונית חדשה) | עברית | 7 יחידות; משך כולל לא פורסם | מתחילים; ללא ידע טכני |
| Elements of AI (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | 6 פרקים; אומדן שעות לא פורסם | מתחילים; ללא תכנות |
| Kaggle Python (הכנה לתכנות) (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | כ-5 שעות | ללא ידע בתכנות |
| Kaggle Intro to Machine Learning (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | כ-3 שעות | היכרות עם Python |
| Kaggle Intermediate Machine Learning (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | כ-4 שעות | Python ומבוא ללמידת מכונה |
| Hugging Face LLM Course (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | 6-8 שעות לפרק | Python ורקע בלמידה עמוקה |
| Hugging Face AI Agents Course (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | 3-4 שעות לפרק | Python והיכרות עם מודלי שפה |
| Introduction to generative AI and agents (נפתח בלשונית חדשה) | אנגלית | 7 יחידות; משך לא צוין | היכרות עם מושגי AI |
מסלולי מבוא והכנה בעברית ובאנגלית
שתי אפשרויות להיכרות עם AI ללא תכנות, ולצדן הכנה ב-Python למי שמעדיף להתקדם למסלול טכני.
קורס AI חינם בעברית מהמכון הישראלי לבינה מלאכותית
המכון הישראלי לבינה מלאכותית עוסק בהדרכות ובהטמעת כלי AI בארגונים. לצד ההכשרות לארגונים הוא מציע חומרי לימוד פתוחים בעברית למי שרוצה להתחיל באופן עצמאי.
שבע יחידות וידאו ותרגול: היכרות עם AI, ChatGPT ופרומפטים, Gemini ו-NotebookLM, מחקר, מסמכים, מצגות וניהול זמן. מתאים למתחילים ללא ידע טכני.
גילוי נאות: המכון הישראלי לבינה מלאכותית ומשכוכית הם מותגים קשורים. זו הפניה למסלול החינמי ללמידה עצמית, לא לקורס הארגוני בתשלום.
זהו מסלול למי שרוצה להתחיל להשתמש בכלים, לא הכשרה לפיתוח אלגוריתמים. היחידות כוללות סרטוני הדרכה, תרגיל ותוצר: למשל תבנית פרומפט או תדריך עם מקורות. אפשר לבחור יחידה לפי הצורך, אך למתחיל עדיף לעבור לפי הסדר כדי להבין מה הכלי עושה לפני שמנסים לשלב כמה כלים יחד.
אין משך כולל קבוע משום שחלק מהיחידות מפנות לסדרות ולפלייליסטים מתעדכנים. גם צפייה בכל הסרטונים אינה תנאי לתחילת התרגול. אפשר להתחיל במשימה אחת קטנה, להשוות את התשובה לצורך המקורי, ורק לאחר מכן להמשיך.
Elements of AI: מבוא לבינה מלאכותית ללא תכנות
Elements of AI היא סדרת קורסים שיצרו אוניברסיטת הלסינקי וחברת הלמידה MinnaLearn. המטרה היא להסביר לקהל רחב מהי בינה מלאכותית, מה אפשר לעשות בעזרתה ומהן מגבלותיה. המיזם מתמקד בלימוד עקרונות AI, עם תיאוריה ותרגילים מעשיים.
קורס של אוניברסיטת הלסינקי ו-MinnaLearn, עם הסברים ותרגילים על AI, הסתברות, למידת מכונה ורשתות עצביות. אינו דורש תכנות או מתמטיקה מורכבת.
הקורס מסביר את התחום ולא את ממשק ChatGPT. הפרקים עוסקים בהגדרת AI, חיפוש, הסתברות, למידת מכונה, רשתות עצביות והשפעות התחום. מי שמחפש רק ללמוד לכתוב פרומפטים עשוי להעדיף את המסלול העברי; מי שרוצה להבין למה מודלים מצליחים במשימה אחת ונכשלים באחרת יקבל כאן בסיס רחב יותר.
אפשר לפתוח את פרקי הקורס ולהתרשם מההסברים לפני שמחליטים להשלים את כל התרגילים. הלמידה משלבת שאלות ולא רק צפייה, ולכן משך הקריאה אינו משך הלמידה המלא. לא פורסם אומדן שעות מהימן, ולכן מצוין רק היקף התוכן: שישה פרקים. כל לומד יכול להתקדם בקצב שמתאים לו.
Kaggle Python: בסיס בתכנות לפני למידת מכונה
קורס Python קצר הכולל תחביר, פונקציות, טיפוסים ומבני נתונים בסיסיים. מתאים למי שרוצה להגיע בהמשך לקורסי למידת מכונה אבל עדיין אינו מרגיש נוח לקרוא ולשנות קוד. Kaggle מציינת כחמש שעות למידה ללא עלות.
קורס Python מכין אתכם לשניים מקורסי למידת המכונה המופיעים בהמשך. הוא יעזור לכם להבין דוגמת קוד ולהפעיל אותה במקום להתקדם באמצעות העתקה בלבד. אין צורך להשלים מסלול תכנות ארוך כדי להתרשם, אבל כדאי להבין את התרגיל הראשון לפני המעבר למודל.
בתחילת הדרך נסו לכתוב פונקציה קטנה ולבדוק אותה עם כמה ערכים. התרגילים הקצרים מאפשרים לזהות מה עוד דורש חזרה: תנאי, לולאה, רשימה או עבודה עם מחרוזות.
מי שרוצה רק להבין מושגי AI בלי לבנות מודל אינו חייב להתחיל בתכנות. במקרה כזה המסלול העברי או Elements of AI מתאימים יותר. Python רלוונטית כאן למי שבוחר להתקדם ל-Kaggle Machine Learning או למסלולים הטכניים של Hugging Face.
תרגול למידת מכונה עם Kaggle
Kaggle היא פלטפורמה לקהילת מדעני נתונים ולמידת מכונה, עם תחרויות, מאגרי נתונים וכלי תרגול. Google רכשה אותה ב-2017, כחלק מפעילות Google Cloud. מסלולי Kaggle Learn מאפשרים ללמוד מיומנויות קצרות ולתרגל אותן בקוד.
שני קורסים מדורגים למי שמכיר Python: מבוא קצר ולאחריו מסלול המשך.
Kaggle: מבוא מעשי ללמידת מכונה
תרגול קצר בבניית מודל, בדיקת איכות התחזיות והבחנה בין התאמת יתר להתאמת חסר. מתאים למי שכבר מכיר Python ורוצה להתחיל לעבוד עם נתונים.
הקורס קצר ומכוון לעשייה: בחירת הנתונים, בניית מודל, בדיקת התחזיות ושיפור התוצאה. הוא אינו מלמד את כל שפת Python מתחילתה. אם אינכם מכירים משתנים, פונקציות ועבודה עם טבלאות, כדאי להשלים תחילה מבוא לתכנות ולא לפרש קושי בקוד כקושי בהבנת בינה מלאכותית.
התרגילים עוזרים להבחין בין מודל שנראה מוצלח על הנתונים שעליהם אומן לבין מודל שמסוגל להתמודד עם נתונים אחרים. זהו בסיס שימושי להמשך לימוד למידת מכונה, אך אינו תחליף למסלול סטטיסטיקה מלא.
Kaggle: למידת מכונה למתקדמים
המשך מעשי הכולל ערכים חסרים, משתנים קטגוריאליים, Pipelines ובדיקת מודלים. מתאים לאחר מבוא ללמידת מכונה; נדרשת היכרות עם Python.
זהו המשך ולא נקודת פתיחה חדשה. הוא מתאים למי שכבר בנה מודל בסיסי ורוצה להבין כיצד לטפל בנתונים שאינם נקיים או אחידים. החיבור בין טיפול בערכים חסרים, ייצוג משתנים ובדיקת מודלים מאפשר להבין מה קורה לפני שלב החיזוי, ולא להתמקד רק בבחירת האלגוריתם.
אין צורך לעבור למסלול זה מיד לאחר המבוא. אם עדיין קשה לכם להסביר כיצד בדקתם את המודל הראשון, עדיף לחזור לתרגיל אחד ולהבין אותו.
מסלולים טכניים של Hugging Face
Hugging Face היא חברה ופלטפורמה לשיתוף מודלים, מאגרי נתונים ויישומי AI. היא מפתחת עם הקהילה ספריות קוד פתוח, ובהן Transformers ו-Datasets. הקורסים שלה מכוונים בעיקר למי שרוצה להבין את הכלים האלה ולעבוד איתם בפיתוח.
בחרו בין עבודה עם מודלי שפה לבין בניית סוכנים לפי המטרה והידע הקודם.
Hugging Face: קורס מודלי שפה למפתחים
מסלול טכני לעבודה עם מודלי שפה ועם ספריות Transformers, Datasets ו-Tokenizers. נדרש ידע טוב ב-Python, ומומלץ רקע בלמידה עמוקה. אינו קורס מבוא לשימוש בצ׳אט.
כדאי לבחור בו כשמטרתכם היא עבודה טכנית עם מודלים, ולא רק שימוש ביישום צ׳אט. הפרקים הראשונים מציגים את Transformers; בהמשך מופיעים נתונים, Tokenizers ומשימות עיבוד שפה. פרקים מתקדמים עוסקים גם בהתאמת מודלים ובנתוני אימון. אפשר להתחיל בפרק הראשון כדי לבדוק אם רמת הקוד מתאימה לכם.
הספק ממליץ על ידע טוב ב-Python ועל מבוא ללמידה עמוקה. אומדן של שש עד שמונה שעות מתייחס לפרק, לא לקורס כולו.
Hugging Face: בניית סוכני AI
מסלול להבנה ולבניית סוכני AI, כולל עבודה עם כלים וספריות. נדרשת היכרות עם Python ועם מודלי שפה. פתוח ללמידה עצמית; תשתיות חיצוניות או שימוש במודלים אינם בהכרח כלולים.
הקורס מבחין בין מודל שמייצר תשובה לבין מערכת שפועלת באמצעות כלים. זהו מסלול למי שרוצה להבין את בניית הסוכן ואת התנהלותו, ולא רק להפעיל מוצר שמכונה סוכן. ההיכרות עם Python ועם מודלי שפה חשובה כדי להבין את הדוגמאות ולשנות אותן, ולא להעתיק קוד בלי לדעת מה הוא מבצע.
הספק מפרסם קצב מומלץ של פרק בשבוע עם שלוש עד ארבע שעות עבודה. חומרי הלימוד ותהליך התעודה של הקורס מוצגים כחינמיים, אך לא כל שירות שתבחרו לחבר לסוכן חינמי. בדקו את תנאי המודל או השירות החיצוני לפני הפעלת קוד; אפשר לקרוא את היחידות ולהכיר את הרעיונות בלי לרכוש מנוי.
Microsoft Learn: מבוא ל-AI גנרטיבי ולסוכנים
Microsoft Learn היא פלטפורמת הלמידה והתיעוד של Microsoft. היא מרכזת מודולים, מסלולי לימוד והדרכה מעשית על מוצרי החברה, לצד מסלולי הסמכה.
יחידת לימוד על מודלי שפה, פרומפטים וסוכני AI. מתאימה למי שמכיר מושגי AI ולמידת מכונה ורוצה מבוא ממוקד.
המודול מתאים לקריאה ממוקדת על מודלי שפה, פרומפטים וסוכנים לאחר היכרות עם מושגי AI. שבע היחידות כוללות גם תרגיל והערכה. בעת הבדיקה לא פורסם משך כולל, ולכן מצוינות כאן רק שבע היחידות.
Microsoft מציינת שתוכן Learn פתוח בחינם, ושסביבות Sandbox חינמיות אינן זמינות עוד. תרגיל שדורש Azure מחייב גישה למנוי. את התוכן אפשר ללמוד בלי תרגיל, ובעת הצורך להחליט בנפרד אם להפעיל תרגיל בענן.
NVIDIA: קטלוג קורסים ואימות זמינות
NVIDIA מפתחת שבבים, מערכות ותוכנה למחשוב מואץ ולבינה מלאכותית. פעילות ההדרכה שלה, NVIDIA Deep Learning Institute, מלמדת מיומנויות בתחומים כמו למידה עמוקה ומחשוב על GPU. חלק מהקורסים שלה מיועדים למפתחים, ולא למי שרוצה רק להתחיל להשתמש בצ׳אט.
NVIDIA Deep Learning Institute מציע קורסים ללמידה עצמית, חלקם בחינם וחלקם בתשלום. ארבעת הקורסים בטבלה הופיעו בקטלוג שנשמר עם סימון Free, אך מחיר והרשמה כיום לא אומתו: דפי courses.nvidia.com הציגו הודעת תחזוקה, ובדף learn.nvidia.com לא נטענו פרטי הקורס.
לכן אלו דוגמאות מן הקטלוג, ולא המלצה על קורסים חינמיים שניתן להירשם אליהם כעת. בקטלוג ניתן לחפש קורסי חינם. הקישור אליו מופיע במקורות. את Building RAG Agents השארנו בחוץ, כי המחיר שלו מופיע באופן לא אחיד באתר NVIDIA. הקורסים הם של NVIDIA; ההפניה אינה מציגה שותפות עם משכוכית.
| קורס | שפה | משך בגרסה השמורה | מחיר כיום | זמינות |
|---|---|---|---|---|
| Generative AI Explained | אנגלית | 2 שעות | לא אומת | יש לבדוק בקטלוג העדכני |
| An Even Easier Introduction to CUDA | אנגלית | שעה | לא אומת | יש לבדוק בקטלוג העדכני |
| Getting Started with AI on Jetson Nano | אנגלית | 8 שעות | לא אומת | יש לבדוק בקטלוג העדכני |
| Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano | אנגלית | 8 שעות | לא אומת | יש לבדוק בקטלוג העדכני |
Generative AI Explained: מבוא ללא תכנות
מבוא ל-AI גנרטיבי ללא כתיבת קוד, למי שרוצה להכיר מושגים ויישומים.
זה הקורס הלא טכני ברשימת NVIDIA: ההסבר עוסק במושגים וביישומים ולא בכתיבת קוד. הקטלוג מפרסם שתי שעות וחינם, אבל הודעת התחזוקה בדף הקורס אינה דף הרשמה. אם אינכם מצליחים להגיע לתוכן, עברו לאחד ממסלולי המבוא הפתוחים לעיל במקום לשלם כדי לעקוף את הבעיה.
מבוא ל-CUDA ולמחשוב מואץ
מבוא למחשוב מואץ למפתחים, המתאים למי שמחפש עבודה טכנית עם GPU.
CUDA עוסקת בחישוב מקבילי על GPU. זו מיומנות רלוונטית למפתחים בתחום המחשוב המואץ, אך אינה מלמדת שימוש בסיסי בכלי AI או בחירה של מודל שפה. הכותרת הקצרה אינה אומרת שאין דרישות קדם. לפני התחלה בדקו את שפת התכנות וסביבת התרגול של הגרסה שאליה הצלחתם להגיע.
תחילת העבודה עם AI על Jetson Nano
מסלול טכני על AI בהתקן קצה. בדקו מראש דרישות Python וחומרת Jetson; חומרה אינה כלולה בחינם.
כאן המטרה היא להכיר AI על התקן פיזי, ולא לעבוד רק בדפדפן. לפני רכישת ציוד ודאו איזו גרסת חומרה נדרשת ואם יש לכם דרך לבצע את התרגילים. העובדה שהקורס מסומן חינם אינה מבטלת עלויות חומרה; למתחילים ללא ציוד מתאים יש ברשימה חלופות שאינן דורשות Jetson.
בניית יישומי וידאו AI על Jetson Nano
מסלול למפתחי יישומי וידאו בהתקני קצה. דורש התאמה לסביבת Jetson ולכלים הטכניים של הקורס.
מסלול זה מיועד למי שמעניין אותו שילוב עיבוד וידאו ו-AI בקצה. הוא אינו חלופה לקורס מבוא על מודלי שפה. אם ההרשמה תיפתח מחדש, בדקו שהתוכן והציוד תואמים לגרסת Jetson שלכם. אל תסיקו מהשם שציוד חדש או גרסה אחרת יהיו תואמים בלי לבדוק את דרישות הקורס.
איזה קורס מתאים למטרה שלכם?
למי שרוצה להבין את התחום לפני בחירת כלי, Elements of AI מציע הסברים ותרגילים בלי להניח ידע בתכנות. המטרה הראשונית היא להבין ולהסביר, לא לבנות יישום מורכב. בסיום פרק תוכלו לנסח במילים שלכם איזה סוג בעיה אפשר לפתור ומה המידע שנדרש לכך. מי שמעוניין להתקדם דווקא לפיתוח יכול לבחור תחילה ב-Kaggle Python כדי להגיע לתרגילי למידת המכונה עם בסיס מתאים.
למי שרוצה לעבוד בעברית עם כלים קיימים, המסלול של המכון מארגן סרטוני הדרכה ותרגילים לפי משימות. אפשר להתחיל בפרומפט אחד, להשוות שתי תשובות ולשפר את הבקשה. זה מסלול שימוש בכלים, לא תחליף ללימודי תכנות. משך היחידות שונה: סרטון קצר ותרגיל עצמאי דורשים זמן שונה.
למי שרוצה ללמוד לבנות מודל על נתונים, התחילו ב-Kaggle Intro to Machine Learning. לאחר הבנת חלוקת הנתונים ובדיקת המודל, קורס ההמשך עוסק בטיפול בנתונים ובתהליך העבודה. התוצר הראשון אינו שירות מוכן לפריסה, אלא מחברת תרגול שבה אתם יכולים להסביר מה ניסיתם וכיצד הערכתם את התחזיות.
למי שרוצה לעבוד עם מודלי שפה בקוד, מסלול LLM של Hugging Face מתאים יותר מקורס שימוש בסיסי בצ׳אט. אם המטרה היא מערכת שמפעילה כלים, מסלול הסוכנים הוא ההמשך הרלוונטי. בשניהם כדאי לקרוא את יחידת ההקדמה ולוודא שאתם מבינים את דוגמאות Python לפני התחייבות למסלול הארוך.
למי שמעוניין במחשוב מואץ או בהתקני קצה, קורסי NVIDIA הם תחום נפרד. השמות בטבלה אינם הבטחה לזמינות, ולכן הבחירה מתחילה בקטלוג העדכני ולא ברכישת חומרה. אם מטרתכם רק היכרות עם AI, אפשר להתחיל מיד באחת החלופות הכלליות ולא לחכות לפתיחת הרשמה לקורס טכני.
איך לבחור בלי לשלם על מה שלא צריך
קורס חינמי לא אומר שגם הכלים והתעודה חינמיים. פתחו את דף הקורס, בדקו דרישות קדם והפרידו בין גישה לתוכן לבין שירות בתשלום. אין צורך לרכוש חומרה כדי להתחיל במבוא כללי.
אם זו ההיכרות הראשונה שלכם, בחרו מסלול אחד בשפה שנוחה לכם. אם אתם כבר מפתחים, עברו ישירות למסלול שבונה את היכולת שאתם מחפשים: מודל על נתונים, עבודה עם מודלי שפה או סוכן AI.
מקורות וקריאה נוספת
- Kaggle Intro to Machine Learning (נפתח בלשונית חדשה)Kaggle
- Kaggle Intermediate Machine Learning (נפתח בלשונית חדשה)Kaggle
- Hugging Face LLM Course (נפתח בלשונית חדשה)Hugging Face
- Hugging Face Agents Course (נפתח בלשונית חדשה)Hugging Face
- Microsoft Learn FAQ (נפתח בלשונית חדשה)Microsoft
- קורס AI חינם בעברית - המכון הישראלי לבינה מלאכותיתהמכון הישראלי לבינה מלאכותית
- Elements of AI - Introduction to AI (נפתח בלשונית חדשה)Elements of AI
- Introduction to generative AI and agents - Microsoft Learn (נפתח בלשונית חדשה)Microsoft Learn
- קטלוג ההכשרות העדכני של NVIDIA - חיפוש קורסי חינם (נפתח בלשונית חדשה)NVIDIA
- Kaggle Python: קורס בסיס בתכנות (נפתח בלשונית חדשה)Kaggle
- Elements of AI: יוצרי המיזם (נפתח בלשונית חדשה)Elements of AI
- רכישת Kaggle בידי Google Cloud (נפתח בלשונית חדשה)Google
- Hugging Face: מודלים, נתונים וכלי קוד פתוח (נפתח בלשונית חדשה)Hugging Face
- NVIDIA: תחומי הפעילות (נפתח בלשונית חדשה)NVIDIA
- NVIDIA Deep Learning Institute: הכשרה טכנית (נפתח בלשונית חדשה)NVIDIA
שאלות נפוצות
האם יש קורס בינה מלאכותית חינם בעברית?
כן. המכון הישראלי לבינה מלאכותית מציע מסלול פתוח של שבע יחידות וידאו ותרגול בעברית. הוא מיועד ללמידה עצמית ללא ידע טכני מוקדם ואינו כולל תעודה.
איזה קורס מתאים למתחילים בלי ידע בתכנות?
המסלול העברי ו-Elements of AI הם נקודות פתיחה מתאימות. מסלולי Hugging Face וקורסי CUDA ו-Jetson דורשים רקע טכני.
האם קורס חינמי כולל תעודה?
לא בהכרח. לכל ספק תנאים שונים. אין להסיק מהגישה החינמית לתוכן שהתעודה או הסמכה מקצועית כלולות.
האם קורסי NVIDIA זמינים כרגע בחינם?
לא אימתנו הרשמה חינמית פעילה לקורסים המסוימים. הם הופיעו כחינמיים בגרסה שמורה של הקטלוג, אך דפי הקורס שנבדקו לא הציגו הרשמה ופרטי מחיר שאפשר לאמת. הקישור לקטלוג העדכני מאפשר לבדוק את ההיצע מחדש.
למה כתוב חינם אם צריך מנוי Azure או כלי אחר?
החינם מתייחס לתוכן הלימוד. תרגול בענן, שימוש ב-API, חומרה ותכונות של כלי AI עשויים להיות בתשלום. אפשר להתחיל לקרוא ולצפות בלי להתחייב לשירות בתשלום.
כמה זמן נדרש כדי ללמוד AI בחינם?
אין משך אחד. קורסי Kaggle המוצגים כאן מוערכים בשלוש או ארבע שעות, קורס Python מוערך בחמש שעות, ו-Hugging Face מפרסמת זמן לכל פרק. במסלול העברי וב-Elements of AI צוין מספר היחידות או הפרקים במקום אומדן שעות שלא אומת.
למה לא מופיע כאן Building RAG Agents כקורס חינמי?
המחיר שלו מופיע באופן לא אחיד באתר NVIDIA, ולכן לא כללנו אותו ברשימה.
