הבינה המלאכותית הוא מונח הטומן בתוכו מגוון רחב של טכנולוגיות שצריכות לעבוד בחפיפה על מנת למקסם את הביצועים. אז איך הבינה המלאכותית עובדת ומה הטכנולוגיות המרכזיות שמניעות אותה?
Machine Learning – למידת מכונה
למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד ולקבל תחזיות או החלטות. זה כרוך בשימוש בטכניקות סטטיסטיות כדי לאפשר למחשבים ללמוד ולנתח כמויות גדולות של נתונים, ולאחר מכן לבצע תחזיות או לבצע פעולות על סמך למידה זו. המטרה של למידת מכונה היא לפתח אלגוריתמים שיכולים לשפר באופן אוטומטי את הביצועים שלהם לאורך זמן ככל שהם נחשפים ליותר נתונים. ללימוד מכונה יש יישומים בתחומים שונים, כולל זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית, מערכות המלצות, זיהוי הונאה ועוד רבים אחרים.
Deep Learning
הלמידה העמוקה מאפשרת למפתחים להכשיר את המערכת (אפליקציה או מחשב) לנתח תהליכי לימוד, על מנת שאלה יהיו דומים ככל האפשר ליכולות החשיבה של מוח אנושי.
Computer Vision – ראיית מחשב
ראייה ממוחשבת היא תת תחום של בינה מלאכותית ומדעי המחשב המתמקד במתן אפשרות למחשבים לבצע עיבוד תמונה, לפרש ולהבין מידע חזותי מתמונות וסרטונים דיגיטליים. זה כרוך בפיתוח אלגוריתמים ומודלים שיכולים לנתח ולחלץ מידע משמעותי מנתונים חזותיים, כגון תמונות או סרטונים, ולקבל החלטות או לבצע משימות על סמך מידע זה.
מטרת הראייה הממוחשבת היא לשכפל את יכולתה של מערכת הראייה האנושית לתפוס ולהבין את העולם החזותי. זה כרוך במשימות כמו סיווג תמונה, זיהוי ומעקב אחר אובייקטים, פילוח תמונה, זיהוי תמונה ויצירת תמונות. לראייה ממוחשבת יש יישומים שונים בתחומים כמו רכבים אוטונומיים, מערכות מעקב, הדמיה רפואית, מציאות רבודה, רובוטיקה ועוד רבים אחרים, שבהם היכולת להבין ולפרש מידע חזותי היא חיונית.
NLP – עיבוד שפה טבעית
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית ובלשנות חישובית המתמקד באינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית. זה כרוך בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים להבין, לפרש וליצור שפה אנושית באופן משמעותי ושימושי.
ל-NLP יש יישומים רבים, כולל עוזרים וירטואליים, תרגום שפות, ניתוח טקסט, צ'אט בוטים לתמיכת לקוחות, עוזרים קוליים ועוד רבים. הוא ממלא תפקיד מכריע בגישור הפער בין השפה האנושית להבנת המחשב, ומאפשר תקשורת ואינטראקציה יעילה יותר בין בני אדם למכונות.
Robotics – רובוטיקה
רובוטיקה היא ענף של הנדסה ומדעי המחשב העוסק בתכנון, בנייה, תפעול ושימוש ברובוטים. רובוט הוא סוכן מכני או וירטואלי המונחה בדרך כלל על ידי תוכנות מחשב ומסוגל לבצע משימות באופן אוטונומי או עם התערבות אנושית מינימלית.
רובוטיקה משלבת דיסציפלינות שונות, כולל הנדסת מכונות, אלקטרוניקה, מדעי המחשב ובינה מלאכותית, כדי ליצור מכונות שיכולות לקיים אינטראקציה עם העולם הפיזי ולבצע משימות המבוצעות בדרך כלל על ידי בני אדם. רובוטים יכולים להיות מתוכננים למטרות שונות, כגון אוטומציה תעשייתית, סיוע רפואי, חקר בסביבות מסוכנות, יישומים צבאיים, מטלות בית ובידור.
תחום הרובוטיקה מקיף סוגים שונים של רובוטים, לרבות רובוטים תעשייתיים המשמשים בתהליכי ייצור, רובוטים דמויי אדם שנועדו להידמות ולקיים אינטראקציה עם בני אדם, רובוטים ניידים שיכולים לנוע ולנווט באופן אוטונומי ואפילו רובוטים וירטואליים המשמשים בסימולציות ובסביבות וירטואליות.
ההתקדמות ברובוטיקה הובילה להתקדמות משמעותית בתחומים כמו אוטומציה, יעילות, בטיחות ונוחות. רובוטיקה ממשיכה להתפתח ולמצוא יישומים במגוון רחב של תעשיות, וממלאת תפקיד מכריע בשינוי האופן שבו אנו חיים, עובדים ומתקשרים עם הטכנולוגיה.
Pattern Recognition – הבנת הדימוי
זיהוי דפוסים הוא ענף של למידת מכונה ובינה מלאכותית המתמקד בזיהוי ופרשנות של דפוסים בנתונים. זה כרוך בפיתוח של אלגוריתמים ומודלים שיכולים לזהות, לסווג ולפרש באופן אוטומטי דפוסים וחוקיות בנתונים, המאפשרים למחשבים לקבל החלטות מושכלות או תחזיות על סמך דפוסים אלה.
תהליך זיהוי הדפוסים כולל בדרך כלל מספר שלבים, כולל עיבוד מוקדם של נתונים, מיצוי תכונה, סיווג דפוסים והערכת מודלים. עיבוד מקדים של נתונים כולל הכנת הנתונים על ידי הסרת רעש, נרמול או הפיכתם כדי להפוך אותם למתאים לניתוח. חילוץ תכונות מתייחס לזיהוי תכונות או תכונות רלוונטיות מהנתונים שיכולים לעזור בהבחנה בין דפוסים שונים.
סיווג דפוסים כולל בניית מודלים ואלגוריתמים שיכולים להקצות נתונים חדשים ולא נראים למחלקות או קטגוריות מוגדרות מראש על סמך התכונות שחולצו. הערכת מודל נעשית כדי להעריך את הביצועים והדיוק של מערכת זיהוי הדפוסים.
לזיהוי דפוסים יש יישומים בתחומים שונים, לרבות זיהוי תמונות ודיבור, זיהוי כתב יד, אבחון רפואי, זיהוי אובייקטים, עיבוד שפה טבעית ועוד רבים. הוא ממלא תפקיד מכריע במתן אפשרות למכונות להבין ולפרש דפוסי נתונים מורכבים, מה שמוביל להתקדמות באוטומציה, חיזוי ותהליכי קבלת החלטות.
Decision Support Systems – מערכות תמיכה בהחלטות
מערכות תומכות החלטות (DSS) הן מערכות מבוססות מחשב המספקות תמיכה ליחידים או לקבוצות בקבלת החלטות מושכלות ויעילות. DSS משלבים טכנולוגיות שונות, טכניקות ניתוח נתונים ומודלים כדי לסייע בתהליכי קבלת החלטות.
המטרה העיקרית של DSS היא לשפר את קבלת ההחלטות על ידי אספקת מידע רלוונטי ובזמן, ניתוח נתונים והקלה על חקירת פתרונות או תרחישים חלופיים. DSS הם בדרך כלל אינטראקטיביים וידידותיים למשתמש, ומאפשרים למקבלי החלטות להזין נתונים, להתאים פרמטרים ולהעריך אפשרויות שונות.
מערכות תומכות החלטות באות לידי ביטוי ביישומים בתחומים מגוונים, לרבות ניהול עסקי, ניתוח פיננסי, בריאות, לוגיסטיקה, ניהול שרשרת אספקה ועוד. הן מסייעות למקבלי החלטות על ידי מתן תובנות מונעות נתונים, הפחתת אי ודאות, שיפור איכות ההחלטות והגברת היעילות בתהליכי קבלת החלטות.
מה אנחנו עושים ב-Infinity Labs R&D?
Infinity Labs R&D חברת מחקר ופיתוח, פיתחה לפני כעשור מסלול קריירה שתחילתו הכשרה על חשבונינו למתקבלים, וסופו במשרות פיתוח אצל אחד מלקוחות החברה. התהליך נשען על מתודולוגיית למידה שפותחה על ידנו, Infinity Mentored Social Learning) IMSL) ששילבה בהצלחה כ-2,000 מבוגריה בתפקידים הדורשים באופן מסורתי 2-3 שנות ניסיון וזאת ללא ניסיון קודם בתחום.
עם למעלה מ-200 מחזורים מוצלחים בפיתוח תוכנה, סייבר ו-devops, התוכנית שיתפה פעולה עם כ-300 חברות הייטק, ביטחון וסטארטאפים בישראל אשר חוזרים ומגייסים מאיתנו באופן קבוע.
המודל העסקי שלנו מתבסס על שותפות, שבה כולם יוצאים מרוצים:
אתם – לא משלמים על ההכשרה, עוד במהלכה תתמיינו למשרות אצל אחד מלקוחותינו.
אנחנו – מממנים לכם את ההכשרה ובסופה כאשר אתם מתחילים לעבוד אצל אחד מלקוחותינו, הם (הלקוחות) אלה שמשלמים לנו וכך אנו מחזירים את ההשקעה ומרוויחים מהתהליך.
הלקוחות – מרוויחים את בוגרי אינפיניטי שנותנים מענה מקצועי ואיכותי בליבת הפיתוח שלהם ונשארים לטווח רחוק.
המודל הזה תקף לשנתיים, בסופן 95% מהבוגרים שלנו נקלטים בחברה.
מסלול הכשרה חדש ל-Artificial Intelligence
כחברת מו"פ שכבר מנוסה בפיתוח מוצרים בתחום ה-AI ומתוך הבנה עמוקה של הצורך הלאומי-אסטרטגי במומחי AI, הרשות לחדשות נתנה בנו את האמון והתמיכה להשקת מסלול הכשרה חדש ל-Artificial Intelligence. בתום ההכשרה תשלטו בטכנולוגיות רבות שמניעות את תחום ה-AI, כמו Machine Learning, Data Science, Big Data, Deep Learning, Python, Natural Language Processing ועוד.
