MLDK

ניסיון בתחום הבינה המלאכותית בעולם ה-LLMs (מודלים גדולים של שפה)

תפקיד: אדריכל מערכות, מפתח תוכנה בכיר

מומחיות וכישורים ב-LLMs ו AI

1. פיתוח בוטים מבוססי AI:
- פלטפורמות: RASA, GPT-CHAT, LangChain
- יכולות: יצירת בוטים עם אינטראקציות קול וטקסט במספר שפות, כולל עברית. בוטים אלו מבצעים משימות כמו אוטומציה ושירות לקוחות.

2. מערכות AI ניבוי:
- אלגוריתמים ומודלים: תכנון מערכות AI עם יכולות ניבוי עבור תוצאות חברה, התנהגות לקוחות וביצועי מערכות.
- יישומים: ניבוי מכירות שירות, שיווק ועוד.
- הצגה ויזואלית: שימוש בדשבורדים של Grafana כדי לספק תובנות ויזואליות מהמודלים הניבויים.

3. אוטומציה ואינטראקציה:
- אוטומציה טקסטואלית וקולית: יישום מערכות אוטומציה מונעות AI לשיפור היעילות התפעולית.

4 שנים של בניית מערכות מבוססות DATA חדשניות ומועילות ליעילות העסקים

ניסיון בתחום הבינה המלאכותית
תפקיד: אדריכל מערכות, מפתח תוכנה בכיר

מומחיות וכישורים בתחום הבינה המלאכותית
1. פיתוח בוטים מבוססי AI:

פלטפורמות: LangChain, crewai GPT API ועוד...
יכולות: יצירת בוטים עם אינטראקציות קול וטקסט במספר שפות, כולל עברית. בוטים אלו מבצעים משימות כמו אוטומציה ושירות לקוחות.
2. מערכות AI ניבוי:

אלגוריתמים ומודלים: תכנון מערכות AI עם יכולות ניבוי עבור תוצאות חברה, התנהגות לקוחות וביצועי מערכות.
יישומים: ניבוי מכירות ומלאי.

3. אוטומציה ואינטראקציה:

אוטומציה טקסטואלית וקולית: יישום מערכות אוטומציה מונעות AI לשיפור היעילות התפעולית.
שירות לקוחות: פיתוח פתרונות AI לניהול אינטראקציות בשירות לקוחות, שיפור זמני תגובה ושביעות רצון הלקוחות.
שיפור שביעות רצון הלקוחות
הגברת שביעות רצון הלקוחות:
על ידי הצעת פתרונות צ'אטבוט חכמים ומותאמים אישית, אופטימיזציה של תמיכת לקוחות והעלאת שביעות הרצון של המשתמשים. הצ'אטבוטים המתקדמים הללו נועדו להניע מכירות ונאמנות לקוחות באמצעות מעורבות אפקטיבית.

אלגוריתמים וטכניקות: יישום אלגוריתמים לשיפור ביצועי המערכות AI השונות.

ניסיון בתחום הצ'אטבוטים

תפקיד: אדריכל מערכות, מפתח AI בכיר

מומחיות וכישורים בתחום הצ'אטבוטים

1. פיתוח בוטים מבוססי AI:
- פלטפורמות: RASA, GPT-CHAT, Microsoft Bot Framework, Dialogflow, IBM Watson Assistant
- יכולות: יצירת בוטים עם אינטראקציות קול וטקסט במספר שפות, כולל עברית. בוטים אלו מבצעים משימות כמו אוטומציה ושירות לקוחות.

2. כלים ופתרונות חדישים:
- פלטפורמות חדשות: ChatGPT, Amazon Lex, Wit.ai
- אינטגרציה: שילוב עם מערכות CRM כמו Salesforce, HubSpot, Zoho
- יכולות מתקדמות: ניתוח שפה טבעית (NLP), זיהוי כוונות משתמש (Intent Recognition), למידת מכונה לשיפור מתמשך (Machine Learning)

3. Databases ו-RAG:
- מאגרי נתונים מבוססי וקטורים: שימוש בטכנולוגיות כמו Pinecone, Weaviate, ו-FAISS לאחסון ושליפה יעילה של נתונים מבוססי וקטורים.
- שיטות RAG (Retrieval-Augmented Generation): שילוב של יכולות שליפת מידע וטכניקות דור (Generation) על מנת לספק תשובות מדויקות ומותאמות אישית לשאילתות משתמשים.

הגברת שביעות רצון הלקוחות:
על ידי הצעת פתרונות צ'אטבוט חכמים ומותאמים אישית, מוודאת אופטימיזציה של תמיכת לקוחות והעלאת שביעות הרצון של המשתמשים. הצ'אטבוטים המתקדמים הללו נועדו להניע מכירות ונאמנות לקוחות באמצעות מעורבות אפקטיבית.

יעילות ואוטומציה:
הצ'אטבוטים משפרים באופן משמעותי את היעילות התפעולית על ידי אוטומציה של תהליכים עסקיים שונים. הם משתלבים בצורה חלקה עם מערכות CRM של הארגון, מה שמאפשר לעסקים לחסוך זמן ומשאבים יקרים תוך מתן תגובות מהירות ומותאמות אישית לפניות לקוחות.

היקף גלובלי והתאמה:
פתרונות הצ'אטבוט נבנים על מנת לשדרג את חוויית הקנייה והשירות הגלובלית. הבוטים מנצלים את בסיס הידע של הארגון, מתעדכנים בזמן אמת לטיפול בשאלות ובקשות מגוונות, ומבטיחים שהם מתפתחים יחד עם העסק ומספקים מידע רלוונטי באופן עקבי.

?????? ? Machine Learning ???? ?? NLP ??????? ????? ?????? ??????

??? ? 4 ???? ?????? ?????? ????? ?? ??? ??????? ??????? ?????? ????????

?????? ???? ????? ?????? Natural Language Processing (NLP) . ????? ??????? ??????? ??????? ??????? ??????? ?????? ?????? ??????? ?????? ??? ?????.

???????, ????? ?? ?????? NLP ????? ?????? ??? ????? ???? ????? ?????, ???? ????? ????, ????? ???????, ????? ?????? ?????, ?????? ???? ???? ?????? ?????? ?????? ????. ???? ?????? ??????, ?????? ????? ??????? ?????? ??????, ????? ?????? ???????? ?????, ?????? ????? ?????? ?????.

??????? ???????? ????? ?????? ?? ?????????? ??????? ??? ?????, ????? ?????? ?? ??????. ??? ??????, ?????? ???? ??????? ??????? ??? ??????? ????? ?????, ?????? ????????, ??????? ???? ???? ????. ?????? ?? ?????? ?? NLP ?????? ?? ?????, ???? ???????????, ?????? ???????? ?????? (Deep Neural Networks) ??? ???? ?????? ??????? ????? ?????? ???? ?????.

???????? ?????? ?????? ?????? ?????? ?????? ??????? ????? ?? ??? ???? ??????? ??????? ????????. ???? ?????? ??????, ?????? ??????? ???? ???? ?????? ????? ?????? ?-NLP, ???? NLTK, SpaCy, Gensim, TensorFlow ?????????? ?????? ??????, ???????? ??? ???? ?????, ???? ?????? ?? ??????????? ?????? ????? ??????? ?????.

??????? ??? ??????? NLP ???? ?? ????? ?????? ?? ?????????? ??????? ??????? ?????? NLP ??????? ????? ???? ????? ?????? ????? ???? ?? ????? ??????. ??? ??? ?????? ?????? ????? ?-NLP ?? ???? ???????? ??????? ?????????.

מומחיות וכישורים בתחום Deep Learning

1. רשתות עצביות מלאכותיות (Artificial Neural Networks):
- מודלים: רשתות נוירונים עמוקות (DNN), רשתות עצביות חוזרות (RNN), רשתות עצביות מסועפות (CNN)
- יישומים:
- זיהוי תמונות ואובייקטים
- עיבוד שפה טבעית (NLP)
- חיזוי סדרות זמן (Time Series Prediction)
- כלים וטכנולוגיות: TensorFlow, Keras, PyTorch

2. למידה בלתי מונחת (Unsupervised Learning):
- מודלים: רשתות גנרטיביות נוגדות (GANs), Autoencoders
- יישומים:
- יצירת תמונות וסינתזה
- גילוי אנומליות
- דחיסת נתונים
- כלים וטכנולוגיות: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

3. למידה מונחית למחצה (Semi-Supervised Learning):
- מודלים: רשתות עצביות לומדות מונחות למחצה (Semi-Supervised Neural Networks)
- יישומים:
- זיהוי דיבור

- כלים וטכנולוגיות: PyTorch, TensorFlow

כלים וטכנולוגיות נוספים:

1. פלטפורמות לאימון מודלים:
- פלטפורמות ענן: Google Cloud AI, AWS SageMaker, Microsoft Azure ML
- כלי אופטימיזציה: Hyperopt, Optuna, Keras Tuner

2. כלים לניתוח והצגת תוצאות:
- כלים: TensorBoard, Matplotlib, Seaborn
- יכולות:
- מעקב אחר אימון המודל (Model Training Tracking)
- הצגת תוצאות ויזואליות של ביצועי המודל
- ניתוח הנתונים לאימות וניבוי

תפקיד: Data Engineer

מומחיות וכישורים בתחום עיבוד שפה טבעית (NLP)
1. פיתוח מערכות NLP:

פלטפורמות:
OpenAI: GPT
Google: BERT, T5
Microsoft: Azure Cognitive Services, LUIS (Language Understanding Intelligent Service)
Amazon: Amazon Comprehend
IBM: Watson Natural Language Understanding
Hugging Face: Transformers library
SpaCy: Open-source library for advanced NLP

2. כלים ופתרונות חדישים:

פלטפורמות חדשות:
ChatGPT
Amazon Lex
Wit.ai (Facebook)
אינטגרציה:
שילוב עם מערכות CRM כמו Salesforce, HubSpot, Zoho לטובת ניתוח אינטראקציות לקוחות ושיפור חוויית המשתמש.
יכולות מתקדמות:
ניתוח שפה טבעית (NLP)
זיהוי כוונות משתמש (Intent Recognition)
למידת מכונה לשיפור מתמשך (Machine Learning)

3. Databases ו-RAG:

מאגרי נתונים מבוססי וקטורים:
Pinecone
Weaviate
FAISS (Facebook AI Similarity Search)
שיטות RAG (Retrieval-Augmented Generation):
שילוב של יכולות שליפת מידע וטכניקות דור (Generation) על מנת לספק תשובות מדויקות ומותאמות אישית לשאילתות משתמשים.

????? ????? ???? ?? ??? ??? ???? ???? ????? ????? ?????? ????????? ??????? ?? ???????????? ??????.

1. למידת מכונה מונחית (Supervised Machine Learning):

מודלים: רגרסיה ומודלים של סיווג (Regression and Classification)
יישומים:
חיזוי תאריכי יעד (Due Dates)
עמידה ב-SLA (Service Level Agreements)
זיהוי צווארי בקבוק (Bottlenecks)
כלים וטכנולוגיות: שימוש ב-Python, scikit-learn, TensorFlow, Keras
2. עיבוד שפה טבעית (NLP):

מודלים: מודלים בלתי מונחים (Unsupervised Models) לקלאסטרינג ותיוג של מאפייני טקסט חופשי.
יישומים:
קלאסטרינג של פריטי עבודה (Work Item Clustering)
תיוג מאפייני טקסט חופשי
כלים וטכנולוגיות: שימוש ב-NLTK, SpaCy, Transformers של Hugging Face
3. כריית תהליכים עסקיים (Business Process Mining):

הבנת תהליכי עבודה אנושיים סטוכסטיים: ניתוח של יומני אירועים (Event Logs) כדי להבין תהליכים אנושיים.
יישומים:
ניתוח ושיפור תהליכים
זיהוי דפוסי עבודה
כלים וטכנולוגיות: שימוש ב-ProM, Disco, Celonis
כלים וטכנולוגיות נוספים:
1. Big Data:

טכנולוגיות: Hadoop, Spark, Hive, Kafka
מאגרי נתונים: NoSQL (MongoDB, Cassandra), SQL (PostgreSQL, MySQL)
2. BI (Business Intelligence):

כלים: Tableau, Power BI, QlikView
יכולות:
יצירת דוחות ולוחות מחוונים (Dashboards)
ניתוח נתונים מתקדם (Advanced Analytics)
ויזואליזציה של נתונים (Data Visualization)

בנייה של דוחות, דשבורדים ובינה מלכותית. למגוון תובנות אשר יכולים לסייע לבניית אסטרתגיות.