המחזור הבא: 24-06-25

AI Toolbox for Future QA

ה-AI כבר כאן. הגיע הזמן שגם אתה תהיה מוכן!

קורס AI Toolbox for Future QA מקנה למשתתפיו ידע מעמיק בשילוב כלי בינה מלאכותית בתהליכי בדיקות תוכנה. במהלך הקורס נלמדות שיטות עבודה עם מודלים גדולים (LLMs) בסביבה עצמאית ומבוססת API, בניית סוכני AI לביצוע משימות בדיקה ואוטומציה, פיתוח ממשקים לאינטראקציה עם מערכות AI, ויישום מתודולוגיות מתקדמות להערכת איכות של מערכות מבוססות בינה מלאכותית.

למה כדאי לכם ללמוד את הקורס הזה ?

העולם של בדיקות התוכנה משתנה בקצב מהיר, והבינה המלאכותית תופסת בו מקום מרכזי. קורס AI Toolbox for Future QA מעניק לכם את הכלים והמיומנויות הנדרשים כדי להישאר רלוונטיים ולהוביל את תחום הבדיקות בעידן החדש. במהלך הקורס תרכשו יכולות מתקדמות לעבודה עם מודלים עצמאיים ומבוססי API, תלמדו כיצד לפתח סוכני AI חכמים שיבצעו משימות בדיקה מורכבות, תבנו ממשקים אינטראקטיביים עם כלים חדשניים הפופולריים בתעשייה, ותבינו כיצד לשפר את איכות המודלים באמצעות מערכות הערכה מתקדמות.

בנוסף, תקבלו היכרות מעשית עם תחום ה-RAG (Retrieval-Augmented Generation), תשתלבו בעולמות האוטומציה החדשים באמצעות תזמור סוכנים ותפעולם בסביבת CI/CD, ותכירו את ה-Model Context Protocol (MCP) — פרוטוקול חדשני שמחבר בין מערכות AI לכלי עבודה חיצוניים.

חברים, זהו קורס מהפכני, הראשון מסוגו בעולם, שנבנה במיוחד כדי להבטיח שאתם, כאנשי QA ואוטומציה, לא רק תשמרו על מקומכם – אלא תובילו את הדור הבא של בדיקות התוכנה.

אתם רוצים ללמוד את הקורס הזה כי העתיד המקצועי חשוב לכם. כבר כיום אנו רואים ושומעים על כלים מבוססי AI שיודעים לגזור מקרי בדיקה "מחוץ לקופסא", לכתוב תשתית אוטומציה, להריץ בדיקות, לפתוח טיקטים בג'ירה ועוד. השאלה, האם ה-AI יחליף אותנו במשימות הטכניות, כבר לא רלוונטית, השאלה הרלוונטית היא רק מתי ? וכשזה יקרה, היכן אתם רוצים להיות ? בצד של אלו הנפלטים אל מחוץ לתעשייה או אלו שמובילים אותה?

אז מה הקורס כולל ? (סילבוס בראשי פרקים):

🛠️ הכרת הסביבה, התקנות, הגדרות, איפיון הפריימוורק

🧠 הנדסת בינה מלאכותית (AI Engineering)

🖥️ בניית ממשקים לאפליקציות מבוססות בינה מלאכותית

🔬 שיפור מודלים לטובת בדיקות תוכנה (עם מערכות כמו RAG)

🧩 בניית סוכני בינה מלאכותית לטובת QA ואוטומציה

⚙️ ניהול סוכנים (Agent Orchestration)

📊 בדיקות למודלים והערכות מדדים (AI Testing & Evaluation)

🌐 פרוטוקול Model Context (MCP) – שימוש בכלים מוכנים, ובניית שרתים מאפס.

לצפייה בסילבוס המלא

משתתפי הקורס מקבלים את השירותים הבאים:

  • מצגות הקורס
  • תירגולים
  • פתרונות לתירגולים כתובים
  • פתרונות לתירגולים מצולמים
  • מתן פידבק אישי על שיעורי הבית
  • הקלטות של כל השיעורים בקורס
  • הקלטות נוספות של דוגמאות קוד מהשטח (בלעדי רק לנו)
  • כניסה ל-"מועדון העתיד" (מועדון אקסקלוסיבי לבוגרי הקורסים שלנו)
  • תמיכה שלנו וליווי דרך המייל \ וואטסאפ \ טלפון \ מסנג'ר...
  • עזרה בהשמה למשרות QA ואוטומציה

הפרטים היבשים

הלימודים הינם לימודים פרונטליים, ותינתן האפשרות למשתתפים להתחבר מהבית דרך תוכנת Zoom.

כל המפגשים נערכים במתחם הבורסה ברמת גן, אנו גם דואגים להקליט אותם לטובת המשתתפים.

סך הקורס הינו 6 מפגשים חד שבועיים (28 שעות אק' + כ-50 שעות תירגול).

פתיחת המחזור הקרוב:

24.06.2025 | ימי שלישי | 18:00 - 21:30

* ניתן גם לקחת את הקורס הזה כקורס דיגיטלי ואז לצורך הדוגמא ניתן להתחיל אותו כבר מחר ולהתקדם בקצב שלך ולהוזיל את עלות הקורס ב-20%!

* דרישות קדם: רקע תכנותי בשפת פיתוח תומכת Object Oriented, עם עדיפות ל-Python

* ניתן לרכוש חבילה של קורס ה-AI Toolbox for Future QA בתוספת קורס מקדים: Python for Testers

* מחיר ההשקה הוא זמני ונתון לשינויים. עתיד האוטומציה רשאית לעדכן או להפסיק את המבצע בכל עת, בהתאם לשיקול דעתה וללא התחייבות מוקדמת.

הסילבוס המלא:

Section

Topic

Description
🛠️ Getting Started
Course Overview Introduction to the course goals, structure, and achievements.
The Evolution of QA Engineers How the QA role is shifting in the AI era.
AI Concepts & Terminology Key AI concepts and terms every QA must know.
Environment Setup Setting up the necessary tools and environment.
🧠 AI Engineering Essentials
AI Models Overview Review of popular LLMs (Deepseek, Mistral, Gemini, etc.).
Self-Hosting LLMs Running your own AI models without external cloud services.
Self-Hosting LLM: Ollama Practice self-hosting LLMs with Ollama.
Self-Hosting LLM: LM-Studio Explore advanced self-hosting with LM-Studio.
LLM API Providers Overview of cloud-based AI model access.
LLM Provider: Groq Using Groq for ultra-fast LLM inference.
LLM Provider: OpenRouter Accessing multiple models via OpenRouter API.
🖥️ Building Interfaces
Chat Interfaces with Chainlit Building conversational apps with Chainlit.
AI Web Apps with Streamlit Developing web apps with Streamlit.
AI Web Apps with Gradio Creating user-friendly AI demos with Gradio.
🔬 Enhancing a Model (RAG)
RAG vs. File Upload Differences between RAG and file uploads.
Basic Example Simple RAG project walkthrough.
Text Splitting Techniques for processing large datasets.
Embedding Representing text for efficient retrieval.
Answer Question How RAG enables external knowledge Q&A.
RAG Project Build a full RAG-based app.
🧩 Building AI Agents
Introduction to Langchain Basics of the LangChain framework.
Tools Creating and managing AI tools.
Agents Building intelligent decision-making agents.
Prompt Templates Standardizing agent prompts.
Simple AI Agent Your first basic AI agent project.
API AI Agent Agents that connect with external APIs.
Logger AI Agent Adding logging to your AI workflows.
Automation AI Agents Building agents for test automation.
AI Self-Healing Project Self-healing mechanism for smart locators.
⚙️ AI Agent Orchestration
Cost Optimization Managing and reducing LLM operational costs.
Agent Configuration Setting temperature, tokens, models, and more.
Triggering Agent Runs – CI/CD Integrating agents into CI/CD pipelines.
Result Collection Gathering and analyzing agent outputs.
📊 AI Testing and LLM Evaluation
AI Evaluation Metrics Key performance and quality metrics.
Deepeval Fundamentals Getting started with Deepeval.
Evaluator Models Models that help assess AI outputs.
Metric Object Defining custom evaluation logic.
Applying Metrics Real-world metric implementation.
The QA Process How AI evaluation fits into QA strategy.
Evaluating RAG Testing RAG-based systems properly.
Cloud Dashboard Visualizing results through dashboards.
Real-World Example Case study from actual AI QA project.
🌐 Model Context Protocol (MCP)
Built-in Servers Using ready-to-go MCP servers.
Built-in Clients Understanding MCP client architecture.
Building MCP Servers Creating custom servers for AI tools.
Building MCP Clients Developing your own MCP-compatible clients.

שאלות נפוצות:

לא. הקורס מתחיל מהיסודות ומוביל את המשתתפים בהדרגה עד לרמה מתקדמת, כולל הסברים על מושגים בסיסיים וטכניקות עבודה מעשיות עם מודלים של בינה מלאכותית.

דרש רקע קודם בשפת תכנות מבוססת עקרונות של תכנות מונחה עצמים (OOP). עדיפות גבוהה לרקע בפייתון, שכן כל דוגמאות הקוד, התרגולים והכלים שנלמד בקורס יתבססו בשפה זו.

בהחלט! למשתתפים לבעלי רקע בשפות אחרות אנו מציעים 2 אופציות:
1. קורס קצר: Shifting to Python שמלמד בעיקר את ה-Mindset והסינטקס בפייתון - קורס זה ניתן ללא עלות לנרשמי קורס ה-AI Toolbox for Future QA
2. את קורס ה-Python for Testers המקיף שלנו מאפס ל-100 - בעלות מופחתת של כמעט 50% !!! הקורס יאפשר לכם ללמוד לעומק את מבנה השפה והעקרונות הנדרשים לעבודה המעשית בקורס הראשי.

הקורס כולל עבודה עם מודלים גדולים (LLMs), בניית ממשקים, פיתוח סוכני AI, בניית מערכות RAG מתקדמות, תזמור אוטומטי של תהליכים באמצעות סוכנים, בדיקות והערכת איכות למערכות AI, והיכרות עם פרוטוקול MCP החדשני.

רוב הכלים, הספריות והפריימוורקים המתקדמים ביותר בעולם הבדיקות וה-AI בנויים ומותאמים לשפת פייתון. פייתון היא השפה המרכזית בתחום זה, ומאפשרת שילוב קל, מהיר וגמיש בעבודה עם מודלים, סוכנים, וכלי בדיקות מבוססי בינה מלאכותית.

בהחלט. לאורך כל הקורס יש משימות מעשיות, תרגולים ופרויקטים שמדמים אתגרי בדיקות אמיתיים בסביבה מבוססת AI.

כל השיעורים אצלינו מוקלטים וזמינים עבור המשתתפים, לא רק המפגשים, אלא גם את פתרונות שיעורי הבית הקלטנו עבורכם כדי שתבינו טוב יותר את אופן המחשבה שלנו לפתירת התרגילים.

אין הגבלה של זמן. חומרי הקורס יהיו זמינים לתמיד למשתתפים.

התשובה משתנה בין משתתף אחד לשני, ישנם כאלו שקולטים מהר יותר מאחרים, ישנם כאלו שזוכרים טוב יותר מאחרים וזה כמובן משפיע על זמן ההשקעה בבית. אך הממוצע הינו כ-3-5 שעות שבועיות מעבר לשעות ההדרכה.

את הגרסה הארוכה של התשובה, תוכלו לקרוא תחת "למה אנחנו" באתר שלנו. ובקצרה, אנחנו מעודדים אתכם לקחת את סילבוס הקורס שלנו ולהשוות אותו מול כל סילבוס של כל מכללה אחרת בארץ. רגע, אתם לא יכולים ? אהה... נכון, אין מכללות אחרות שמלמדות נושא חדשני זה. ושוב פעם אנחנו גאים להיות החלוצים והמהפכניים עם האיכות הבלתי מתפשרת של התכנים שלנו.

גם השירות והתמיכה, בדיוק כמו התכנים, ברמה הגבוהה ביותר. לא מאמינים? כנסו לקבוצות מקצועיות בפייסבוק ושאלו עלינו בנוסף חפשו בגוגל וקיראו את הביקורות עלינו.

משתתפי הקורס יקבלו מענה לשאלות, תמיכה טכנית, ועזרה בפתרון בעיות בתרגולים ובפרויקטים וכמו כן, בסיום הקורס, המשתתפים שיעמדו בדרישות יקבלו תעודת סיום המעידה על השלמת ההכשרה.

 
צרו עימנו קשר
Scroll to Top
דילוג לתוכן