מיטל שטרית
הפקת אירועים → QA אוטומציה
המסלול פתח לי אופק חדש לגמרי. הבנתי לעומק איך בודקים מערכות LLM והתקדמתי לתפקיד AI Quality Engineer בחברה מובילה.
לבודקים בעלי ניסיון בבדיקות ידניות ובאוטומציה, המעוניינים להיכנס לעולמות AI Quality, בדיקות LLM/ML, Prompt Engineering וסוכני QA.
מסלול ההתמחות המתקדם ביותר בישראל לבודקי אוטומציה שרוצים להוביל את עולם ה-AI Quality
יש לכם ניסיון באוטומציה, אתם בוני-Framework מנוסים ורוצים לעשות את הקפיצה הבאה — לתחום שבו הביקוש כפול מההיצע? מערכות AI ו-LLM חודרות לכל מוצר טכנולוגי, והתעשייה זקוקה בדחיפות למי שיודעים לבדוק אותן ברמה מקצועית.
המסלול מיועד לבודקים מנוסים שרוצים להתמחות בAI Quality Engineering: הערכת מערכות הסתברותיות, בניית Evaluation Sets, ביצוע LLM Evaluation ו-Red Teaming — עם דגש על Explainability, Bias, Safety ו-Responsible AI.
נלמד לבדוק את מה שאין דרך "רגילה" לבדוק: Non-Determinism, Prompt Injection, Model Drift, Data Leakage ו-Fairness Metrics. נבנה סוכני QA בטוחים, ניתנים לאימות וכוללי Human-in-the-Loop — הסטנדרט של התעשייה המובילה.
64 שעות מרוכזות, 4 מודולים עמוקים, פרויקט Capstone שבודק מערכת AI/LLM מקצה לקצה, וסימולציית ISTQB Certified Tester AI Testing — הכשרה בליגה של עצמה.
מלאו את הטופס ויועץ לימודים יחזור אליכם עם כל המידע על מסלול ההתמחות ב-AI Quality — מועדי פתיחה, סילבוס ותנאי הרשמה.
התכנים המתקדמים ביותר בישראל בעולם ה-AI Quality, בהובלת מומחה עם ניסיון תעשייתי עמוק.
התוכנית היחידה בישראל שמכשירה בודקים ל-AI Quality Engineering — תחום עם ביקוש עולה בכל חברת טכנולוגיה מובילה.
תרגול Prompt Injection, Adversarial Testing, Robustness ו-Safety — כלים אמיתיים לבדיקת עמידות מערכות AI.
Precision, Recall, F1, ROC-AUC, Fairness Metrics — הכלים הכמותיים להערכת מודלים כפי שנעשה בתעשייה.
בניית ערכות הערכה מקצועיות ל-LLM, ניהול Golden Datasets ותכנון Evaluation Harness מהסוג שהאיגודים המובילים משתמשים בו.
בניית סוכני QA בטוחים, ניתנים לאימות, עם Guardrails ו-Approval Checkpoints — ליישום אחראי בסביבות פרודקשן.
התכנים מכוונים לנושאי ISTQB Certified Tester AI Testing — הכשרה שמתאימה לרמה הבינלאומית של הענף.
ארבעה שלבים מרוכזים — מהערכת רקע ועד סימולציית ISTQB CT-AI מלאה.
שיחה קצרה להערכת הניסיון באוטומציה, ב-API, בנתונים וב-CI/CD, ולוודא שהרמה הטכנית מתאימה לקצב המסלול המתקדם.
הבנת AI/ML, GenAI ו-LLM מנקודת מבט QA: Non-Determinism, Data Quality, Model Lifecycle, Ethics ו-Explainability.
מדדים סטטיסטיים, Bias, Fairness, Metamorphic Testing, Robustness, Prompt Injection ובניית Evaluation Set מלא.
בניית Prompt Library, LLM Evaluation, Agents ו-Tool Use עם Guardrails, Privacy ו-Human-in-the-Loop.
פרויקט מקצה לקצה של בדיקת מערכת AI/LLM, Peer Review, סימולציית ISTQB AI Testing והכנה להשמה בתפקידי AI Quality.
בסיום המסלול תוכלו להוביל תהליכי AI Quality בחברות טכנולוגיה מובילות — ולתת מענה למגוון סיכוני AI מתקדמים.
כל מודול משלב תיאוריה מתקדמת, תרגול מעשי מעמיק ותוצר מקצועי שמצטרף לתיק העבודות שלכם.
| # | נושא המודול ותכנים עיקריים | שעות | תוצר מעשי |
|---|---|---|---|
| 11 |
יסודות AI ואיכות מערכות מבוססות AI
AI/ML, Deep Learning, GenAI ו-LLM מנקודת מבט של QA; Data Quality, Model Lifecycle, Non-Determinism ו-AI Effect; Bias, Ethics, Transparency, Explainability, Model Cards ו-Human Oversight.
|
14 שעות | AI Quality Canvas ו-Test Strategy ראשוני |
| 12 |
בדיקות מערכות AI/ML למתקדמים
בדיקות נתונים: שלמות, נכונות, ייצוגיות ו-Data Leakage; Precision, Recall, F1, ROC-AUC, Bias ו-Fairness Metrics; Metamorphic, Robustness, Prompt Injection, Drift, Monitoring ו-Explainability.
|
18 שעות | AI Test Plan, Evaluation Set ודוח איכות מודל |
| 13 |
AI לבדיקות: GenAI, Prompt Engineering וסוכני QA
Prompt Structure, Context, Examples, Constraints ו-Output Schema; יצירת תרחישים ונתונים, Review, Bug Analysis ו-Failure Triage בעזרת AI; LLM Evaluation, Agents, Tool Use, Guardrails, Privacy ו-Approval Checkpoints.
|
16 שעות | Prompt Library, Evaluation Rubric ו-QA Agent Blueprint |
| 14 |
Capstone, סימולציית ISTQB AI והיערכות לתעשייה
Test Strategy משולבת: Manual, API, Automation ו-AI Evaluation; Traceability, Coverage, Metrics, Responsible AI ו-Human-in-the-Loop; פרויקט מקצה לקצה, Peer Review, Defense מקצועי וסימולציית ISTQB AI.
|
16 שעות | Portfolio Capstone ומצגת מקצועית |
| סה״כ: 4 מודולים · 64 שעות אקדמיות | |||
בדיקת מערכת AI או LLM מקצה לקצה: Risk Profile, Dataset, Evaluation Harness, Red Team, Monitoring, Release Recommendation ו-QA Agent Blueprint. הפרויקט מדגים את היכולת שלכם להוביל תהליך AI Quality מלא ומצטרף לתיק העבודות המקצועי.
המסלול מכוון לנושאי ISTQB Certified Tester AI Testing; יש לעדכן את ההכנה לפי הגרסה הרשמית הפעילה במועד פתיחת המחזור. ההרשמה לבחינה כפופה לדרישות ITCB/ISTQB.
מעל 20 שנות ניסיון בהדרכה ובתעשייה, מוביל תוכניות AI Quality בארגונים מובילים בישראל וחבר בורד ב-ITCB. משלב ידע ISTQB עמוק עם עבודה שוטפת מול LLM וסוכנים.
בוגרי המסלול משתלבים בתפקידי AI Quality הנחשקים ביותר בתעשייה — בחברות AI, סטארט-אפים בתחום ה-LLM, ארגוני אנטרפרייז וספקי טכנולוגיה מובילים. תחום שבו הביקוש כפול מההיצע.
הובלת תהליכי איכות למערכות AI ו-LLM, בניית Evaluation Sets, ניהול Data Quality ו-Model Cards בפרויקטים מתקדמים.
שכר גבוה בשוקבניית Evaluation Harness ל-LLM, כתיבת Prompt Library, ביצוע Red Teaming ו-Adversarial Testing למודלים מבוססי GenAI.
תחום חם ומתפתחהובלת תהליכי Responsible AI, ניהול Bias, Fairness ו-Explainability ובניית סוכני QA עם Human-in-the-Loop.
תפקיד בכיר* טווחי שכר ותפקידים משתנים בין חברות; ההזדמנויות תלויות בניסיון, מיקום ותחום החברה.
המסלול פתח לי אופק חדש לגמרי. הבנתי לעומק איך בודקים מערכות LLM והתקדמתי לתפקיד AI Quality Engineer בחברה מובילה.
התכנים ברמה של קורסים בינלאומיים מובילים. Metamorphic Testing, Prompt Injection ובניית Evaluation Harness — הכל מסודר, מעמיק ומעשי.
קורס לא פשוט אבל בהחלט משתלם. הפרויקט המסכם של בדיקת LLM נתן לי יתרון עצום בראיונות בחברות AI.
הליווי של קובי בנושאי Responsible AI ו-Human-in-the-Loop היה יוצא דופן. הרגשתי שאני נכנס לתחום עם הכלים הנכונים.
התוכנית מאתגרת ומחכימה — נכנסתי כמפעיל אוטומציה ויצאתי עם כלים אמיתיים להעריך מודלים סטטיסטית ולנהל תהליכי איכות ל-AI.
היום אני מובילה תהליך AI Quality בחברה שמפתחת מוצר LLM. המסלול הזה שינה לי את הקריירה — ממש שם רגליים חדשות.
השאירו פרטים ונחזור אליכם עם כל המידע על מסלול "התמחות ב-AI לבודקי אוטומציה מנוסים" — מועדי פתיחה, סילבוס מלא ומחירי המסלול.
לבודקי אוטומציה מנוסים שרוצים להתמחות באיכות של מערכות מבוססות AI.
4 מודולים, 64 שעות אקדמיות, ופרויקט גמר.
יסודות AI ו-ML מנקודת מבט של QA, איכות נתונים, Bias ושקיפות, ובדיקות של מערכות GenAI ו-LLM, עם תוצר מעשי בכל מודול.
תפקידי AI Quality ובדיקות מערכות AI.
עודכן לאחרונה: 08/10/2026 · נכתב ונבדק ע"י קובי יונסי, מרצה לבדיקות תוכנה
בוגרי המכללה מספרים מול המצלמה איך נראה המסלול – מהשיעור הראשון ועד המשרה הראשונה בהייטק.
למדתי במכללה קורס QA. מכללה מצוינת עם צוות הוראה מקצועי ואיכותי. היחס לתלמידים אישי וחם, המרצים קשובים וסבלניים ומעבירים את החומר בצורה ברורה ומקצועית. ממליצה בחום
מההיכרות הראשונית ועד סיום הקורס אצל קובי, קיבלתי ערך מוסף אדיר, ידע נרחב לגבי כל עולם בדיקות התוכנה ומעבר, קבלת תמיכה מטורפת ועזרה בחיפוש עבודה לאחר מכן. יש הרגשה שיש עם מי לדבר תמיד ובכל זמן, והרגשה אמיתית של למידה לכל הרמות. מודה מאוד ומעריכה את כל מה שקיבלתי אצלו בקורס, ממליצה עליו מאוד!
קובי יונאסי הוא מקצוען אמיתי, ובמרכז שלו לא מבזבזים זמן על שטויות – לומדים בדיוק את מה שצריך כדי להתחיל לעבוד בהייטק. השיעורים שם עוברים בצורה מעניינת ובגובה העיניים, והכי חשוב זה היחס האישי שבאמת עושה את ההבדל. מעבר לחומר הלימודי, הם נותנים לך את כל הכלים והביטחון שצריך בשביל לצאת לשוק העבודה ולהצליח בראיונות.
קורס ה-QA מעמיק, מקצועי ומעניין מאוד, שמעניק ידע רחב ורלוונטי להשתלבות בשוק העבודה לצד ליווי ויחס אישי מקובי וכל המרצים לאורך כל הדרך. ממליצה בחום
קובי מעביר ידע עדכני ועשיר עם המון דוגמאות ופרקטיקה, המרצים בצוות שלו מקצועיים וכולם זמינים, מקבלים ליווי ותרגול גם לאחר הקורס, ממליצה על המכללה של קובי יונסי מכל הלב!
מקצוען, אנושי, יחס אישי לכל תלמיד, ליווי למציאת עבודה ומיקוד במציאת עבודה מתחילת הקורס. מומלץ בחום!!
