מהנדסי GenAI - מפתחי בינה מלאכותית

בונים מוצר GenAI אמיתי - מהדפדפן עד הענן

מסלול פרקטי: REST API, DB אמיתי, RAG, Docker + Cloud Run, ואוטומציה. פחות “סיכומים”, יותר בנייה.

E2E FastAPI RAG Cloud Run DB + Redis

מיקוד

קודם בונים - לא רק תיאוריה

קצב

למידה לפי תרחישים ותרגולים

genai-course - live demo

$ curl -s http://localhost:8080/health

{"status":"ok"}

$ curl -s http://localhost:8080/api/v1/notes

[{"id":1,"title":"hello","created_at":"2026-01-07T07:00:00Z"}]

$ gcloud run deploy notes-api --image ...

Deployed ✓ https://notes-api-xxxxx.run.app

אותו קוד - אותו דיפלוי. אתה לומד לבנות מערכת שאפשר להרים לפרודקשן.

המסלול - בלי ללכת לאיבוד

כל נושא באתר בנוי בתבנית: Concept - Example - Practice. ככה לא נתקעים בראשי פרקים.

ארכיטקטורה

Client-Server, REST, חוזים

פייתון + API

FastAPI, CRUD, ולידציה

DB + Cache

Postgres/Mongo + Redis

סוכנים + RAG

Retrieval, chunking, ReAct

ענן והפצה

Docker, Cloud Run, storage

שירות GenAI שאפשר להסביר למגייס, להראות בדמו, ולהרים בענן בלי להמציא.

כשאתה בונה פרויקט לימודי - תבנה אותו כמו פרודקשן מוקטן: env vars, error schema, health, logging. זה מה שמבדיל בין “קוד שעובד” לבין מערכת.

health logs secrets storage

בניתי 2 וריאציות לדף הבית. זו הגרסה Terminal. בחר את מה שהכי מדליק אותך.