קורס RAG Systems for Next-Gen AI Developers בהיקף 24 שעות אקדמיות (3 מפגשים), מתחום AI ב-John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הקורס מועבר על ידי מרצים מהתעשייה, במתכונת פרונטלית או אונליין, עם דגש על תרגול ויישום. בין הנושאים המרכזיים: Introduction & Advanced Concepts · Embeddings & Vector Databases · Advanced Retrieval Techniques · Prompt Engineering & Generation Strategies.
RAG Systems for Next-Gen AI Developers הוא קורס מקצועי בתחום AI. המטרה: לתת ידע מסודר, כלים שעובדים בפועל ותרגול שמכין לעבודה אמיתית.
ידע מקצועי בתחום AI
עולם ה-AI משתנה בקצב שבו לא מספיק "להכיר" את הכלים: צריך לדעת לשלב אותם בתהליכי עבודה אמיתיים, להבין את המגבלות ולהפיק ערך מדיד.
תוכנית ממוקדת
10 חלקים ב-24 שעות אקדמיות, שמכסים בין היתר: Introduction & Advanced Concepts · Embeddings & Vector Databases · Advanced Retrieval Techniques · Prompt Engineering & Generation Strategies.
תרגול ויישום
הדגש הוא על עבודה מעשית עם הכלים והשיטות שבהם משתמשים בשטח, כך שאפשר ליישם את הנלמד כבר למחרת.
מרצים מהתעשייה
המרצים הם אנשי מקצוע פעילים שמביאים ניסיון מפרויקטים אמיתיים, לא רק חומר לימוד.
מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס
* ליווי והכוונה בתהליך ההכנה לשוק העבודה. אין במידע זה התחייבות להשמה, לעבודה או לשכר.
סיפורי בוגרים
" הקורס המוצלח ביותר שעברתי בתחום ה-AI ב-3 שנים האחרונות. הפתרונות שהציגו המרצים ואופן הבנייה של הידע באמצעות מערך שיעור חכם נותן לכולם יכולת להתחבר ליכולות הגבוהות ביותר של ה-AI היום בלי לשרוף זמן על ניסוי וטעייה ותסכול מסרטוני יוטיוב. "
ציון גלבנדבוגר קורס כלי AI פרקטיים
AI
למי מתאים הקורס?
Software developers and AI engineers
Data engineers building AI retrieval pipelines
Teams integrating LLMs with structured and unstructured knowledge
תנאי קבלה
ראיון התאמה / ייעוץ להכוונה מקצועית
מסלול ההכשרה והסילבוס
תוכנית הלימודים בנויה מ-10 חלקים בהיקף כולל של 24 שעות אקדמיות. בכל חלק משלבים הסבר, דוגמאות ותרגול על כלים אמיתיים.
מה תלמדו בקורס
מה כולל הקורס
24 שעות אקדמיות
3 מפגשים, פרונטלי או אונליין.
סילבוס להורדה
תוכנית הלימודים המלאה נשלחת אליכם לאחר השארת פרטים.
תעודת סיום
תעודה מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix, למי שעומד בדרישות הקורס.
סילבוס מפורט
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Review of RAG fundamentals (retrieval + LLM generation)When to use RAG vs. direct promptingAdvanced retrieval strategies: sparse vs dense, hybrid searchPerformance metrics: accuracy, latency, cost efficiency
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Deep dive into embeddings: text, code, images, multi-modalVector database selection and comparison: Pinecone, FAISS, Chroma, etcIndexing strategies: flat, HNSW, IVF, PQEfficient storage, sharding, and scaling for large datasets
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Semantic search, similarity metrics, and distance functionsHybrid search: combining keyword-based and vector-based retrievalContext window optimization for LLMsDynamic retrieval strategies based on query complexity
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Designing prompts for RAG systems: context injection, chain-of-thoughtHandling multi-step reasoningFew-shot and zero-shot retrieval generationManaging hallucinations and ensuring factual accuracy
תיאור המודול
Combining structured (databases, CSVs, APIs) and unstructured data (docs, PDFs, web)
נושאים נלמדים
Building pipelines for heterogeneous data sourcesReal-time vs batch retrieval pipelinesKnowledge graph integration
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Implementing RAG agents capable of multi-turn reasoningOrchestrating tool usage (calculators, APIs, custom functions)Decision-making strategies for multi-source retrieval
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Caching strategies for embeddings and responsesQuery batching and pre-fetchingCost and latency optimization for cloud deploymentMonitoring, logging, and performance metrics
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Data privacy considerations in RAG systemsHandling sensitive information in embeddingsGDPR / HIPAA compliance strategiesControlling data access in multi-tenant deployments
תיאור המודול
End-to-end implementation of a RAG system for a real-world scenario:
Ingest documents, APIs, and structured data
נושאים נלמדים
Build retrieval pipeline and vector indexIntegrate with LLM and implement advanced prompt logicDeploy as a chatbot or assistantEvaluation and fine-tuning for accuracy and efficiency
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Multi-modal RAG (text + images + code)Continuous learning: updating indices and embeddings dynamically
סך כל שעות הלימוד בקורס: 24 שעות
הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים
תעודת סיום קורס
מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הסמכות חיצוניות, כאשר קיימות, כפופות לתנאי הגוף המסמיך.
למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix
הקורס מועבר במסגרת John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. כך ההכשרה יושבת בתוך מעטפת טכנולוגית רחבה שמחוברת לעולמות הפיתוח, הענן, הדאטה וה-AI.
17,000+
עובדים בקבוצה
6,000+
לקוחות
50+
מדינות פעילות
חברה ציבורית
גלובלית ומובילה
John Bryce כחטיבת ההדרכה של Matrix
מרצים בעלי ניסיון מקצועי מהתעשייה
דגש על תרגול ויישום ולא רק על תיאוריה
תכנים שמתעדכנים לפי השוק
התאמה גם להכשרות סגורות לארגונים
אפשרויות תשלום ומימון
פיקדון חיילים משוחררים
אפשרות שימוש בפיקדון לזכאים.
מימון ופריסת תשלומים
מסלולי תשלום נוחים ומותאמים.
פתרונות גמישים
מגוון אפשרויות בהתאם לצורך.
ליווי פיננסי
יועץ ילווה אתכם בבחירת המסלול.
שאלות נפוצות
הקורס מיועד לSoftware developers and AI engineers; Data engineers building AI retrieval pipelines; Teams integrating LLMs with structured and unstructured knowledge.
24 שעות אקדמיות, ב-3 מפגשים. המתכונת פרונטלית או אונליין, לפי המחזור.