המלצה על פודקאסט: איך בינה מלאכותית עם יובל אבידני מקבל המלצה ונמצא כאן?

פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של בינה מלאכותית עם יובל אבידני אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.

כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?

השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את בינה מלאכותית עם יובל אבידני היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.

כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?

שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.

למה הארכיון של בינה מלאכותית עם יובל אבידני כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?

מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.

מה מקבלים כש-5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הופכים למגזין?

5 פרקים = 5 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.

כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?

אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של בינה מלאכותית עם יובל אבידני, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.

הייטק וסטארטאפים

בינה מלאכותית עם יובל אבידני

יובל אבידני

5 פרקים

על התוכנית

הכל על בינה מלאכותית, למתחילים ולמתקדמים, בשפה ברורה ובעברית. פודקאסט מבית HACKIT, מאת יובל אבידני

האזנה לפרק הראשי באתר לכל הפרקים באתר (5)

מה זה בינה מלאכותית עם יובל אבידני?

בינה מלאכותית עם יובל אבידני הוא פודקאסט ישראלי בקטגוריית הייטק וסטארטאפים מאת יובל אבידני. עושים סדר בכאוס של הבינה המלאכותית בעזרת הבנה מעמיקה ופשטות. בארכיון 5 פרקים, אורך פרק ממוצע כ-45 דקות.

התוכנית במספרים
קטגוריה	הייטק וסטארטאפים
פרקים בארכיון	5
אורך פרק ממוצע (בפרקים האחרונים)	כ-45 דקות
הפרק האחרון	5 בדצמבר 2023
פרקים עם ניתוח עומק	3

עודכן: 13 בספטמבר 2026

תובנות

"מה בעצם הבינה המלאכותית במיזם שלך?" - השאלה שחושפת את רוב הסטארטאפים

יובל אבידני שונא מילות באזז ואוהב להסביר באמת. הוא לוקח את השאלה שמשקיעים שואלים ב"הכרישים" - מה הבינה המלאכותית אצלך באמת - ומראה שרוב המיזמים הם פשוט חיבור תכנותי למודל קיים, בלי שום חידוש.

מכאן הוא בונה את התשתית: מה זה מודל שפה גדול, למה GPT הוא Generative Pre-trained Transformer, ואיך עובד מנגנון תשומת הלב מאז מאמר גוגל בריין מ-2017. הכל בדוגמאות יומיומיות, מסיווג ספרות 0-9 ועד הבדל בין כלב לחתול.

מי שרוצה להבין AI לעומק, ולא רק להשתמש בו, מקבל כאן בסיס מוצק עם נגיעות בסייבר, בצ'אטבוטים עסקיים ובשאלות אמינות.

בינה מלאכותיתמודלי שפהLangchainסייבריזמות

לוח בקרה · תובנות הארכיוןכל הפרקים שנותחו מתמלול AI - מאת בינה מלאכותית עם יובל אבידני

פרקים אחרונים שנותחו

תובנות זהב

שאלות בולטות

תובנות לפרק

עושים סדר בכאוס של הבינה המלאכותית בעזרת הבנה מעמיקה ופשטות.

המנחה

יובל אבידני הוא מנחה בעל ידע טכני מבוסס המבקש להנגיש את עולם הבינה המלאכותית לקהל הרחב. הוא מתאפיין בגישה ביקורתית כלפי שימוש מוגזם במונחי באזז ודגש על הבנה עמוקה של העקרונות מאחורי הכלים הטכנולוגיים.

הסגנון

התוכנית מתנהלת כשיעור מובנה ומסודר שמטרתו לעשות סדר בכאוס המושגים. הסגנון הוא פדגוגי ומשתמש רבות בדימויים ויזואליים ומטאפורות כדי להסביר מושגים מורכבים בצורה נגישה ופשוטה.

הבחנה בין בינה מלאכותית ללמידת מכונההנגשת מושגים טכניים מורכביםביקורת על שימוש מוגזם במונח AIעבודה מעשית עם מודלי שפה גדוליםהתמודדות עם מגבלות ואמינות של מודלים

תובנות הזהב מהארכיון

בינה מלאכותית אינה קסם אלא אלגוריתם המבוסס על למידה ממידע מתויג
יצירת אפליקציות המסתמכות רק על חיבור למודל קיים אינה מהווה חידוש טכנולוגי
הוספת שכבת ידע ייעודית למודל היא המפתח לפתרון בעיות אמינות בצ'אטבוטים עסקיים
הבנת עקרונות הפעולה חשובה יותר מהצלילה המוקדמת למתמטיקה

למי זה מתאים

התוכנית מתאימה לאנשי מקצוע, יזמים ומתעניינים ללא רקע טכני מעמיק המבקשים להבין לעומק כיצד בינה מלאכותית עובדת באמת מעבר לכותרות.

השאלות הבולטות בארכיון

פרק 5: למידה עמוקה ורשתות נוירונים

איך המוח יודע להעביר מידע מנוירון לנוירון אחר, ולמה דווקא נוירונים מסוימים יורים ואחרים לא?

פרק 4: מודלים גדולים של שפה ולנגצ'יין המלך

מה בעצם הבינה המלאכותית במיזם שלך? - השאלה שמציגים המשקיעים בתוכנית 'הכרישים' וחושפת שרוב הפתרונות הם רק ממשק למודל שפה קיים.

פרק 1: מבוא לבינה מלאכותית וללמידת מכונה

למה זה בעצם בינה מלאכותית? מה הוא למד?

3 פרקים = 3 מאמרים אפשריים. כל פרק בארכיון יכול להפוך למאמר עברי SEO/GEO שמדורג בגוגל ומצוטט במנועי AI.

כרטיס ביצועי התוכן המלא של בינה מלאכותית עם יובל אבידני זה הפודקאסט שלי - דברו איתי זה הפודקאסט שלך? קבל גישה לדוח

פרקים עם ניתוח מלא

סיכום מעמיק · מתוך הפרק

יובל אבידני מסביר בשפה פשוטה מהי למידה עמוקה ורשתות נוירונים, מבינה מלאכותית ועד אימון מודלים.

בפרק יובל אבידני חוזר להקליט אחרי תקופת היעדרות על רקע המלחמה, ומקדיש את הפרק להסבר נגיש על בינה מלאכותית. הוא מציג את מבנה התחום כמטריות: בינה מלאכותית כמטרייה הגדולה, מתחתיה למידת מכונה, ובתוכה למידה עמוקה המבוססת על רשתות נוירונים. הוא ממשיל את הרשת המלאכותית למוח האנושי ולנוירונים היורים, ומתאר ויזואלית מבנה של שכבות עיגולים מחוברים. בעזרת דוגמאות כמו סיווג ספרות 0-9 וזיהוי כלב מול חתול הוא מסביר את תהליך האימון בלמידה מונחית, ומבקר את הנטייה הרווחת לצלול מהר מדי למתמטיקה במקום להסביר במילים פשוטות.

התחום בנוי כשכבות: בינה מלאכותית מכילה את למידת המכונה, וזו מכילה את הלמידה העמוקה המבוססת על רשתות נוירונים.
ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה הוא ארכיטקטוני - למידה עמוקה היא צורה מורכבת יותר של אותו עיקרון.
רשת נוירונים מלאכותית היא חיקוי של המוח: כל נוירון הוא בעצם ערך מספרי, והשכבות מחוברות זו לזו כמו נוירונים יורים.
אימון המודל עובד בלולאת ניסוי-טעות: המערכת מנבאת, מודדת את טעותה ומשפרת את עצמה - בדומה לאדם הלומד משחק זיכרון.
הסבר נגיש עדיף על צלילה מוקדמת למתמטיקה; רוב המדריכים טועים כשהם מבהילים בלומדים במשוואות במקום להסביר את המטרה במילים פשוטות.

השאלה הבולטת בפרק

איך המוח יודע להעביר מידע מנוירון לנוירון אחר, ולמה דווקא נוירונים מסוימים יורים ואחרים לא?

סוכם מתוך תמלול הפרק בעזרת AI. איך זה נעשה

הפרק האחרון5 בדצמבר 2023

פרק 5: למידה עמוקה ורשתות נוירונים

פרקים אחרונים

פרק 5: למידה עמוקה ורשתות נוירונים
5 בדצמבר 202353 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
בפרק יובל אבידני חוזר להקליט אחרי תקופת היעדרות על רקע המלחמה, ומקדיש את הפרק להסבר נגיש על בינה מלאכותית. הוא מציג את מבנה התחום כמטריות: בינה מלאכותית כמטרייה הגדולה, מתחתיה למידת מכונה, ובתוכה למידה עמוקה המבוססת על רשתות נוירונים. הוא ממשיל את הרשת המלאכותית למוח האנושי ולנוירונים היורים, ומתאר ויזואלית מבנה של שכבות עיגולים מחוברים. בעזרת דוגמאות כמו סיווג ספרות 0-9 וזיהוי כלב מול חתול הוא מסביר את תהליך האימון בלמידה מונחית, ומבקר את הנטייה הרווחת לצלול מהר מדי למתמטיקה במקום להסביר במילים פשוטות.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- התחום בנוי כשכבות: בינה מלאכותית מכילה את למידת המכונה, וזו מכילה את הלמידה העמוקה המבוססת על רשתות נוירונים.
- ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה הוא ארכיטקטוני - למידה עמוקה היא צורה מורכבת יותר של אותו עיקרון.
- רשת נוירונים מלאכותית היא חיקוי של המוח: כל נוירון הוא בעצם ערך מספרי, והשכבות מחוברות זו לזו כמו נוירונים יורים.
- אימון המודל עובד בלולאת ניסוי-טעות: המערכת מנבאת, מודדת את טעותה ומשפרת את עצמה - בדומה לאדם הלומד משחק זיכרון.
- הסבר נגיש עדיף על צלילה מוקדמת למתמטיקה; רוב המדריכים טועים כשהם מבהילים בלומדים במשוואות במקום להסביר את המטרה במילים פשוטות.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
פרק 4: מודלים גדולים של שפה ולנגצ'יין המלך
3 באוקטובר 202350 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
בפרק מסדרת 'מדברים בינה מלאכותית' מבקש יובל אבידני לעשות סדר בכאוס של אפליקציות הבינה המלאכותית, ופותח בכך שרבים מהמיזמים מסתכמים בחיבור פשוט למודל שפה כמו צ'אט GPT ללא חידוש אמיתי. הוא מסביר מהו מודל שפה גדול, את משמעות הראשי תיבות GPT, ואת ארכיטקטורת הטרנספורמרים שמבוססת על מנגנון תשומת לב למילים מתוך מאמר של גוגל בריין מ-2017. בהמשך הוא משווה בין צ'אט GPT של OpenAI לבין ברד של גוגל ומסביר מדוע OpenAI הצליחה יותר. עיקר הדיון נסוב סביב מגבלת הזיכרון של המודלים - הטוקנים וחלון ההקשר - שמהווה את הבעיה שאליה Langchain אמור לתת מענה.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- רוב המיזמים שמתהדרים בבינה מלאכותית מסתכמים בחיבור תכנותי למודל שפה קיים, ולכן בעיני משקיעים אין בהם חידוש או אלגוריתם ייחודי.
- ראשי התיבות GPT מייצגים Generative Pre-trained Transformer - מודל שאומן מראש ויודע לייצר טקסט.
- עוצמת הטרנספורמר נובעת ממנגנון תשומת הלב, היכולת לתת משקל גבוה יותר למילים מסוימות בטקסט, מתוך מאמר של גוגל בריין מ-2017.
- ההבדל בין OpenAI לגוגל הוא שגוגל עבדה עם ייצוג מספרי של מילים (embedding) בעוד OpenAI התמקדה בהבנת המשמעות, ובכך הצליחה יותר.
- מגבלת הטוקנים וחלון ההקשר היא חסם מרכזי: שיחה ארוכה או מסמך גדול דורסים את זיכרון המודל, ולכל מודל קיבולת שונה (4,000 עד 100,000 טוקנים בקלוד).
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
עונה 1 פרק 3: הכל על בוטים מבוססי בינה מלאכותית
5 באוגוסט 202343 דק׳
אורחים:דוקטור קוד
פרק 2: chatGPT מתחת למכסה המנוע
28 במאי 202347 דק׳
פרק 1: מבוא לבינה מלאכותית וללמידת מכונה
19 במאי 202331 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
המנחה פותח פודקאסט חדש שמטרתו לעשות סדר במונחי בינה מלאכותית עבור קהל לא טכני, מתוך תסכול שכל מוצר ואתר מצמידים לעצמם את התווית AI בלי הסבר. הוא משתמש בדימוי המטריושקה כדי להבחין בין שלוש שכבות: בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה. ההסבר המרכזי הוא ההבדל בין קוד קלאסי שפותר בעיה לפי הוראות מראש, לבין בינה מלאכותית שלומדת מכמויות אדירות של מידע מתויג ויודעת להכליל למקרים חדשים. לבסוף הוא מסביר רשתות נוירונים כדרך לקבל מספר פלטים, תוך הדגמה במשחק אבן-נייר-ומספריים ובזיהוי חתולים וספאם.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- לא כל מוצר שמתויג AI הוא באמת בינה מלאכותית - אפשר לתכנת מראש תוצאות לפי קטגוריה בלי שום למידה.
- ההבדל המהותי מקוד קלאסי: בקוד מגדירים הוראות לפתרון בעיה, ובבינה מלאכותית מזינים מידע מתויג והמודל לומד לבד להכליל למקרים חדשים.
- דימוי המטריושקה: בינה מלאכותית מכילה בתוכה למידת מכונה, וזו מכילה בתוכה למידה עמוקה.
- הבדיקה המעשית כששומעים 'בינה מלאכותית' היא לשאול 'מה המודל למד ועל איזה מידע הוא אומן'.
- רשת נוירונים נדרשת כשצריך כמה פלטים אפשריים - נוירון בודד מספיק רק להבחנה אחת ולכן אינו למידה עמוקה.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.

לבעלי הפודקאסט

שיווק והכנסות מבינה מלאכותית עם יובל אבידני: שאלות נפוצות

העמוד הזה נבנה אוטומטית מהפיד שלכם. אם אתם מנחים את התוכנית, אלה השאלות שאנחנו נשאלים הכי הרבה.

המלצה על פודקאסט: איך בינה מלאכותית עם יובל אבידני מקבל המלצה ונמצא כאן?: פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של בינה מלאכותית עם יובל אבידני אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.
כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?: השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את בינה מלאכותית עם יובל אבידני היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.
כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?: שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.
למה הארכיון של בינה מלאכותית עם יובל אבידני כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?: מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.
מה מקבלים כש-5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הופכים למגזין?: 5 פרקים = 5 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.
כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?: אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של בינה מלאכותית עם יובל אבידני, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.