כתבות עם התגית לימודי AI

הכתבה נכתבה בשיתוף עם Razor Labs

מי שעוקב אחרי הפוסטים והמאמרים שאני כותב יודע עד כמה אני שם דגש רב על כל תחום הלימודים ופיתוח הקריירה. בארץ, כפי שבוודאי אתם יודעים, יש מחסור עצום באנשי ML טובים וישנן הכשרות רבות שנפתחו בשנים האחרונות שמטרתן היא לצמצם את הפער שנוצר ולשלב עוד עובדים איכותיים באקוסיסטם. כפועל יוצא מכך, החליטה חברת Razor Labs להקים את Future Learning, אקדמיית הבינה המלאכותית הראשונה בישראל, אשר מטרתה להכשיר מהנדסים מחוננים ומצטיינים לעסוק ב-Deep Learning באופן המשלב ידע תאורטי ומעשי.

למי שלא מכיר, ההכשרה של Razor Labs בתחום קיימת מזה 3 שנים ועד כה, הכשירה מעל ל-50 מהנדסים בשבעה מחזורים, כאשר כ- 85% מהם השתלבו בחברות הקבוצה (Razor & Axon) בתום הכשרתם. בנוסף לכך, במהלך השנה האחרונה זכתה האקדמיה להכרה רשמית מרשות החדשנות כגוף להכשרות מהנדסי AI, וכן זכתה כגוף המוביל להקמת מאגד מרכז הכשרות לאומי לבינה מלאכותית יחד עם חמש חברות מובילות במשק הישראלי.

מאחר ומדובר על אחת ההכשרות הרציניות והמוכרות בתחום שלנו, רציתי לחקור לעומק על התוכנית של Razor Labs כדי להבין בצורה טובה יותר מה כולל הקורס והאם הוא באמת יכול להיות מפתח כניסה לעולם ה-ML. על מנת לעשות זאת, שוחחתי עם מלקמו אלמו, מנהל Future Learning ועם מיכאל זולוטוב, ה-CTO של Razor Labs כדי שיספרו לי קצת על מאחורי הקלעים של הקורס. לפני שנתחיל, אציין כי ההרשמה לקורס פתוחה כעת עד ה-4.4 וניתן להירשם דרך הלינק הבא.

Future Learning Bootcamp לכתבה המלאה >>

אחת השאלות הנפוצות ביותר בתחום ה-DS/ML היא איך להיכנס לתחום. בעקבות העליה בפופלאריות של עולם הבינה המלאכותית עוד ועוד אנשים מעוניינים לעשות את צעדיהם הראשונים בעולם זה, אך לא תמיד יודעים כיצד. כדי לעשות סדר בנושא ועל מנת לפרוש בפני אלו שבראשית דרכם את האופציות השונות העומדות בפניהם, הוזמנתי על ידי עמית בן דור לשיחה מקיפה על הנושא כחלק מהפודקאסט המצליח "עושים תוכנה". כך יצא שהקלטנו שני פרקים מלאים אשר עוסקים בסוגיה ממספר זוויות שונות – החל מהסבר פשוט לכל תפקיד בתחום ועד טיפים מתקדמים לאיך אפשר להתברג בתעשיית ה-ML בארץ.

בפרק הראשון, הסברנו תחילה מדוע התחום צובר תאוצה רבה כל כך בשנים האחרונות ומה המוטיבציה של אנשים רבים לנסות להצטרף אליו. דברנו על המשכורות הגבוהות, הפיתוח בחזית העשייה, הפן המחקרי של העבודה ועוד סיבות נוספות. לאחר מכן, ורגע לפני שאנחנו צוללים לאיך אפשר להיכנס לתחום, שטחנו בפני המאזינים את מגוון התפקידים הרחב שיש בעולם ה-AI והסברנו בצורה פשוטה מה מגדיר כל תפקיד, מה תחום העיסוק שלו ובמה הוא שונה משאר התפקידים. התייחסנו כמובן לתפקידי ה-Data scientist, Data Analyst, חוקר ועוד. זו הזדמנות מצוינת עבור כל מי שלא היה בטוח בהבדלים בין התפקידים, להבין כעת מה מבדיל כל תפקיד ותפקיד.

Listen to "[עושים תוכנה] איך נכנסים לעולם הData science? המתכון המלא" on Spreaker.

לכתבה המלאה >>

X