המכון הישראלי לבינה מלאכותית
הנרי שטאובר
מרצה, יוצר תוכן ומוביל קהילהיוצר תוכן, מרצה ומנחה קורסים בבינה מלאכותית, טכנולוגיה וחדשנות. הנרי מנהל קהילות AI וכותב תכנים מקצועיים, ולכן מביא לבמה מבט עדכני על כלים, דפוסי שימוש ומגמות. הוא מתמחה במעבר מרעיון לעוזר, אוטומציה או אב-טיפוס באמצעות סוכני AI, No-Code ויצירת תוכן.
לתיאום שיחה מקצועיתסדנאות ותהליכים רלוונטיים
השיבוץ הסופי נקבע לפי הקהל, מטרות הלמידה, הכלים המורשים וזמינות הצוות.
סדנת סוכני AI ואוטומציה לארגונים
מעבר משיחה חד-פעמית לתהליכים שחוזרים ועובדים.
לתכנית הסדנה חדשנות, מוצר, תפעול, הדרכה ויזמים פנים-ארגונייםVibe Coding ו-No-Code עם AI
מרעיון לכלי עובד, דף נחיתה או אב-טיפוס גם ללא רקע בתכנות.
לתכנית הסדנה שיווק, דיגיטל, תוכן, מותג ודוברותסדנת AI לשיווק ותוכן
מחקר קהל, אסטרטגיית תוכן, קופי, תמונות, וידאו ומדידה בעזרת AI.
לתכנית הסדנהמאמרים שעברו עריכה מקצועית
הקרדיט מציין בדיקת תוכן מקצועית. הכתיבה והמחקר מנוהלים לפי מדיניות המערכת.
סוכני AI ואוטומציה: מאיפה מתחילים בארגון?
מדריך לבחירת תהליך מתאים, הגדרת גבולות, בניית ניסוי קטן ומדידת ערך לפני הטמעת סוכני AI
למאמר Vibe CodingVibe Coding ו-No-Code: כך בונים אב-טיפוס עם AI
מדריך למנהלים ולמובילי חדשנות לבניית אב-טיפוס בעזרת Vibe Coding ו-No-Code - מהגדרת הבעיה ועד בדיקות, אבטחה ובעלות
למאמר SEO ו-GEOGEO וחיפוש מבוסס AI: איך הופכים תוכן למקור שמנועי תשובות יכולים לצטט
מדריך מעשי ומבוסס מחקר ל-GEO: יצירת תוכן סמכותי, מובנה וניתן לציטוט עבור Google AI Overviews, ChatGPT, Gemini ומנועי תשובות
למאמר AI בישראלבינה מלאכותית בעברית ב-2026: איך בוחרים ומעריכים מודל לארגון ישראלי
סקירה מדעית על מודלי שפה בעברית, Dicta-LM 3.0, אתגרי טוקניזציה ומדדי Hebrew NLP - עם מדריך Benchmark מעשי לארגונים
למאמר סוכני AI ותשתיותMCP ב-2026: איך מחברים סוכני AI לכלים ולמערכות ארגוניות
מדריך מבוסס מחקר ל-Model Context Protocol: ארכיטקטורה, הרשאות, אבטחה ופיילוט ארגוני שמחבר סוכן AI למידע ולפעולות
למאמר מודלים ותשתיותמודלים קטנים ו-AI מקומי ב-2026: מתי ארגון צריך Small Language Model
סקירה מדעית ומדריך החלטה למודלי שפה קטנים, On-Device ו-On-Premise: פרטיות, השהיה, עלות, איכות ופורטפוליו מודלים
למאמר מודלי Reasoningמודלי Reasoning ב-2026: מתי יותר חשיבה באמת משפרת תוצאה
סקירה מדעית ומדריך ארגוני ל-Test-Time Compute: באילו משימות מודל חשיבה מועיל, מתי הוא רק מוסיף זמן ועלות ואיך מודדים את ההבדל
למאמר הנדסת הקשרContext Engineering ב-2026: איך בונים הקשר וזיכרון למערכות AI
סקירה מדעית ומדריך מעשי להנדסת הקשר, RAG וזיכרון AI: מה להכניס לחלון ההקשר, מה לשמור, מה לאחזר ואיך למדוד איכות ופרטיות
למאמרלבינה מלאכותיתThe Israeli Institute for AIיש לכם אתגר ארגוני?