קורס זה מניח את היסודות התשתיתיים הנדרשים לאירוח, ניהול ואבטחה של מערכות מידע מודרניות בסביבות ענן ונתונים מבוזרות. הקורס מקנה לסטודנטים הבנה יישומית של תשתיות תקשורת, ארכיטקטורת ענן, סביבות Multi-Cloud וסביבות היברידיות, תוך התייחסות לניהול זהויות, אבטחת מידע, אופטימיזציה של משאבים ופתרון כשלים בפלטפורמות מובילות כגון Microsoft 365, Azure ו-AWS. בנוסף, הקורס עוסק בשכבת הנתונים המשמשת בסיס לפתרונות AI ואוטומציה. הסטודנטים ייחשפו למבנים לוגיים ופיזיים של מסדי נתונים, לרבות SQL ו-NoSQL, לארכיטקטורת מחסני נתונים, ולתכנון תהליכי חילוץ, התמרה וטעינה של נתונים – ETL. מטרת הקורס היא להכשיר את הסטודנטים לתכנן תשתיות ענן ונתונים יציבות, מאובטחות וסתגלניות, המותאמות לצרכים עסקיים ולדרישות של יישומי בינה מלאכותית ואוטומציה ארגונית.

קורס זה מתמקד בתרגום צרכים עסקיים, תהליכי עבודה ומאגרי נתונים לפתרונות אוטומציה ובינה ארגונית. הקורס יקנה לסטודנטים ידע וכלים למיפוי תהליכים עסקיים, זיהוי צווארי בקבוק והזדמנויות לאוטומציה, והמרת תהליכים ידניים ומבוזרים לזרימות עבודה אוטומטיות, יעילות ומדידות. במהלך הקורס ייחשפו הסטודנטים לעקרונות של פיתוח ויזואלי בסביבות No-Code/Low-Code, ארכיטקטורה מונחית אירועים ושילוב עדכונים אוטומטיים בין מערכות. הלמידה המעשית תכלול בניית תרחישי אינטגרציה ואוטומציה באמצעות פלטפורמות כגון Make ו-n8n, וכן עבודה בסביבת Microsoft 365 באמצעות Power Automate. במקביל, הקורס יקנה מיומנויות מעשיות בבינה עסקית וארגונית, החל מניתוח נתונים והגדרת מדדים ועד להקמת לוחות מחוונים אינטראקטיביים ב-Power BI. הדגש יהיה על שימוש ב-BI לניטור תהליכים, הערכת ביצועים ותמיכה בקבלת החלטות מבוססת נתונים בסביבה ארגונית אוטומטית.

קורס זה עוסק בטכנולוגיות בינה מלאכותית יישומיות ובמודלי שפה גדולים – LLMs, במטרה לשלב יכולות AI במערכות מידע ובארכיטקטורה הארגונית. הסטודנטים ילמדו לאפיין, לתכנן ולפתח פתרונות מבוססי AI המשתלבים בתהליכים עסקיים, במערכות קיימות ובמקורות ידע ארגוניים. במהלך הקורס ייחשפו הסטודנטים לשיטות עבודה מתקדמות עם מודלי שפה, לרבות הנדסת פרומפטים, תכנון תהליכי הסקה בשלבים, שילוב מקורות ידע ארגוניים באמצעות Retrieval-Augmented Generation – RAG, ופיתוח יישומים בסיוע כלי AI ו-Generative AI. הדגש יהיה על שימוש בנתונים קנייניים, חיבור לכלים חיצוניים, ופיתוח ממשקים ופתרונות פונקציונליים המייצרים ערך עסקי. חלקו השני של הקורס יעסוק בפיתוח מערכות מבוססות סוכני AI, לרבות הגדרת תפקידי סוכנים, תיאום בין סוכנים, אינטגרציה עם כלים ומערכות חיצוניות, ותכנון תהליכי פעולה, בקרה וקבלת החלטות בסביבה ארגונית. הסטודנטים יכירו עקרונות בסיסיים בבניית מערכות מרובות-סוכנים ובניהול מחזור החיים של פתרונות AI. נדבך מרכזי בקורס יוקדש למשילות AI ולניהול סיכונים. במסגרת זו ילמדו הסטודנטים על שימוש אחראי בכלי AI, התמודדות עם Shadow AI, ניהול סיכונים ארגוניים, אבטחת מידע, פרטיות, אתיקה, ועמידה בדרישות רגולציה ותקינה רלוונטיות.

פרויקט הגמר כולל יישום אינטגרטיבי של סל הכלים הטכנולוגי והמתודולוגי שנרכש במסגרת קורסי ההתמחות. הסטודנטים יבצעו תהליך מלא של הגדרת צורך עסקי, אפיון פתרון וניתוח מערכת עבור אתגר ארגוני ממשי. התהליך יכלול הגדרת דרישות מפורטת, זיהוי תרחישי שימוש עסקיים שבהם טכנולוגיות AI ואוטומציה יכולות לייצר ערך מוסף משמעותי, ואפיון ארכיטקטורה המתארת את זרימת הנתונים, תהליכי העבודה והאינטגרציה בין תשתיות הענן, מקורות הנתונים, מערכות הארגון ורכיבי ה-AI והאוטומציה. לצד מסמכי האפיון יפתחו הסטודנטים אב טיפוס עובד, המדגים את הפתרון המוצע ואת אופן פעולתו בסביבה ארגונית. הפרויקט יבוצע תוך הקפדה על עקרונות של משילות AI, אבטחת מידע, רציפות תפעולית, שימוש אחראי בטכנולוגיות בינה מלאכותית והצגת ערך עסקי מדיד.