Gemini_Generated_Image_fmikq1fmikq1fmik-2 copy_edited.jpg

מהקוד לשטח

הכשרה יישומית בשיתוף הרשות הלאומית לחדשנות טכנולוגית ותעשיות מובילות במשק הישראלי

תאריך פתיחה: 17/03/2026
ימי שלישי בין השעות 16:30-21:00

בעולם של ניווט אוטונומי, תכנון עירוני מבוסס ממשקי שפה-טבעית, מודיעין מרובה-חיישנים וטכנולוגיות מציאות-רבודה, שילוב עומק בין ידע גיאו-מרחבי לשליטה בכלי AI הוא יתרון אסטרטגי, המוביל לחדשנות וליישומים פורצי דרך.

תכנית GeoAI, ראשונה מסוגה בישראל, פותחה עבור צרכי התעשייה הישראלית. התכנית משלבת בין ידע תיאורטי לבין פיתוח פרוייקטים יישומיים בארגונים. התוכנית מקודמת בשיתוף מומחים מובילים בתחומי ידע שונים מהאקדמיה והתעשייה במטרה להאיץ מו"פ ויישום פתרונות GeoAI בחברות אזרחיות וביטחוניות.

מסלול ההכשרה יוצר גשר ישיר בין עולמות ה- AI ומדעי הנתונים לבין המידע הגיאוגרפי והאנליטיקה המרחבית: החל מייצוג דיגטלי של המרחב, דרך ניהול נתונים מרחביים ועד פיתוח של מודלי AI מרחביים מתקדמים ויישומי שפה טבעית.

התוכנית נולדה מתוך צורך מיידי וחיוני להעשיר את סל היכולות הטכנולוגיות של העוסקים בפיתוח ודיוק המרחב הפיזי בעידן המודרני, וכמענה לצרכים ביטחוניים וצרכים אזרחיים דוגמת תכנון עירוני, רשתות תחבורה, ניטור סביבתי וסחר.

המשתתפים בתכנית ירכשו כלים להפקת תובנות מבוססות-מרחב, תרגום נתונים לפתרונות ישימים, הובלת תהליכי קבלת החלטות מושכלים ותרגום הידע החדש ליתרון אסטרטגי עבור הארגון.

תעודה

בסיום ההכשרה יתקיים מפגש חשיפה לפרויקטים שפותחו במהלך ההכשרה, ותינתן תעודת סיום מטעם "הרשות הלאומית לחדשנות טכנולוגית" ו- "הזירה ההנדסית טכנולוגית".

היקף התוכנית
130 שעות (שבעה חודשי הכשרה פרונטליים), יום לימודים אחד בשבוע בשעות אחה"צ (5 שעות למפגש), כולל פרויקט מעשי בשיתוף חברות מהתעשייה.

קהל היעד

בעלי תואר ראשון (ומעלה) או ידע וגישה לעולמות המדעים המדויקים, הנדסת נתונים ותוכנה, מיפוי והנדסה אזרחית. נדרש ניסיון מוכח בפיתוח ותכנות ב- Python. הכרות עם פיתוח מבוסס AI - יתרון.

יתרון לחיילים משוחררים (עד 5 שנים מסיום השירות הסדיר) ומשרתי מילואים פעילים (עד 10 שנים מסיום השירות הסדיר).

צוות המרצים

ד"ר בן גלון
Lumen

דוקטורט בהנדסת מיפוי וגיאו-אינפורציה. VP Data בחברת Lumen ולשעבר מנהל תחום ה- Data Science בחברת Moovit. בעל ניסיון תעשייתי עשיר בהובלת צוותי מחקר ופיתוח, מתמחה ברתימת טכנולוגיות מתקדמות לפתרון אתגרים, בדגש על הבנה מעשית עמוקה של עולם הנתונים גיאו-מרחביים. נושא: מידת גרפים במרחב - מודלים עמוקים לתנועה ודינמיקה

ד"ר מתן מור
TSG

דוקטורט בהנדסת מיפוי וגיאו-אינפורמציה מהטכניון, מומחה לתחומי פוטוגרמטריה, ענני-נקודות, GIS ולמידת מכונה. יוצא יחידה 8197 ומרצה בטכניון, בעל ניסיון רב בתעשייה, בין היתר Innoviz ו- TSG. נושא: למידת מכונה לפתרון בעיות גיאו-מרחביות מורכבות

ד"ר אלי ספרא
SolarWine

דוקטורט בהנדסת מיפוי וגיאו-אינפורמציה מהטכניון, מומחה לתחומי GIS, למידת מכונה ונתונים מרחביים. מרצה בטכניון, ובעל ניסיון רב בתעשייה בארץ ובחול, בין היתר ESRI, ג'נרל אלקטריק, חברת החשמל ו- MOOVIT. כיום, מייסד ו- CTO של הסטרט-אפ SolarWine. נושא: ניהול נתוני-עתק גיאו-מרחביים

ד"ר שגיא דליות
GeoNavig8

מומחה למדעי נתונים גיאו-מרחביים, ניווט ושירותי תנועה, בעל למעלה מ- 15 שנות ניסיון הוראה ומחקר באקדמיה בתחומי מיפוי, גיאו־אינפורמציה, חיישנים, GIS, למידת מכונה ו־ NLP. משמש כיועץ בכיר לגופי ביטחון. דוקטורט בהנדסת מיפוי וגיאו־אינפורמציה מהטכניון. נושא: מבוא למיפוי וגיאו-אינפורמציה

תמיר נווה
mLlk ויועץ עצמאי

לתמיר נווה 10 שנות ניסיון בתחום האלגוריתמים, תוך התמקדות בראייה ממוחשבת, למידה עמוקה ולמידת חיזוקים, כמפתח, ראש צוות, יועץ ומנטור. לתמיר תואר ראשון במתמטיקה והנדסת חשמל, ותואר שני בהנדסת חשמל. תמיר הוא מייסד הבלוג השיתופי לבינה מלאכותית: www.ai-blog.co.il, וערוצי הפודקאסט Amlek.AI, explAInable ו- mAIk המחברים רובוטיקה ללמידת חיזוקים. נושא: מבוא למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)

עציון הררי
רפאל מערכות לחימה מתקדמות

בוגר יחידת 8197, מומחה ב- GIS וב- Data Mining וחוקר Deep Learning עם ניסיון מעשי באלגוריתמיקה, מודלי שפה (LLMs) ובינה מלאכותית. בוגר תואר ראשון בסטטיסטיקה ומדעי הנתונים (תכנית מצוינות מטר), האוניברסיטה העברית בירושלים, ותואר שני בניהול מערכות מידע וטכנולוגיה, אוניברסיטת תל-אביב. נושא: מודלי שפה לגיאו-אינפורמציה

בן לוי
NanoDimension

מומחה לבינה מלאכותית עם 10 שנות ניסיון מעשי בתעשיית ההייטק. חוקר Deep Learning ויועץ טכנולוגי לסטארטאפים; שימש מומחה AI בחברות Intel, SagivTech, DeepCube ו- Nano-Dimension. בוגר יחידות 81 ו- 9900. בעל תארי BSc ו- MSc בהנדסת מיפוי וגיאו-אינפורמציה מהטכניון. נושא: עיבוד תמונה מרחבי

* הרשימה עשוייה להשתנות

נושאי לימוד

מומחים בעלי ידע וניסיון יישומי, בתהליכי פיתוח בסקטור האזרחי ובסקטור הביטחוני, מובילים ומלווים את חלקיה השונים של התוכנית. התוכנית מתמקדת בחיבור בין מיפוי וגיאו-אינפורמציה לבין מדעי הנתונים וה- AI ומעניקה למהנדסים ואנשי טכנולוגיה, כלים לפיתוח פתרונות מרחביים ישומיים לארגון. התכנית כוללת את המודולים הבאים (התכנים עשויים לעבור שינוי):

ניהול נתוני-עתק
גיאו-מרחביים

הקניית יכולת לתכנן ארכיטקטורות עבודה המאפשרות למערכות חכמות לפעול בצורה חלקה תחת עומסים, תוך דגש על אופטימיזציה של שאילתות ושימוש בשיטות אינדוקס מרחביות לשליפה מהירה של נתונים.

למידת מכונה לפתרון
בעיות גיאו-מרחביות מורכבות

יישום אלגוריתמי ML ו- DL על נתונים שבהם המיקום הוא מרכיב קריטי בפתרון - רתימת עוצמת ה- AI לזיהוי תבניות במפות וחיזוי שינויים במרחב, תוך הטמעת מאפייני המרחב לתוך מודל הלמידה.

מבוא למיפוי
וגיאו-אינפורמציה

הקניית "אוריינות מרחבית" לטובת גישור הפער בין עולם כתיבת הקוד לבין המציאות הגיאו-מרחבית הפיזית.

מבוא ללמידת מכונה
וללמידה עמוקה

שער כניסה לעולם הבינה המלאכותית המודרנית, תוך דגש על המעבר מתכנות מסורתי מבוסס חוקים ללמידה מבוססת נתונים. לימוד מחזור החיים של פרויקט AI, כולל בחירת הארכיטקטורה המתאימה והערכת ביצועי המודל.

מודלי שפה
לגיאו-אינפורמציה

גישור בין עולם ה- AI ומודלי השפה לבין עולם הגיאו-אינפורמציה, החל מארכיטקטורת טרנספורמרים ועד לבניית סוכנים הפותרים בעיות מרחביות מורכבות, ושיטות מתחום ה- GenAI.

עיבוד תמונה
מרחבי

הקניית כלים מתקדמים בראייה ממוחשבת וחישה מרחוק לטובת ניתוח תמונות לוויין ותצלומי אוויר, תוך שילוב תיאוריה קלאסית של למידה עמוקה עם טכנולוגיות חדשניות לניתוח ומידול תלת-ממדי מתמונות דו-ממדיות.