קורס בהנדסת מערכות Systems Engineering Training Course - ינואר 2025בהנחה לחברי האיגוד

מה נלמד:
הקורס מורכב משלושה וקטורים המשלימים אחד את השני:
1.     וקטור התיאוריה – במסגרת וקטור זה, נלמדות הגדרות בהנדסת מערכות, תיאוריות ומודלים הקשורים להנדסת מערכות. לדוגמא: מודלי פיתוח מערכות, מודל קאנו, מודל ה- T, תופעת ה- Emergent Property, ועוד.
2.     וקטור הכלים והשיטות – במסגרת וקטור זה, יינתנו מגוון רחב של כלים ושיטות אג'יליים. לדוגמא: שיטות לתיחום (Scope) הפרוייקט, שיטות לטיפול בבעלי עניין (Stakeholders), טיפול במשפחות תרחישים, מיצוי דרישות,Benchmarking  איכותי וכמותי,QFD , טבלה מורפולוגית, ניתוח פונקציונאלי (שיטת FAST), שיטות לבחירת חלופה נבחרת, שיטת N2, ניהול סיכונים ועוד.
3.     וקטור היישום (פרקטיקה) – במסגרת וקטור זה, הסטודנטים יתרגלו ויטמיעו מיידית את הנלמד על תרגיל מתגלגל, וזאת בעזרת קובץ עזר אקסלי משוכלל הכולל פורמטים נדרשים לכל השלבים.

שיטת העבודה בקורס:
1.      יהיה מאופן מקוון "אולם מליאה" שבו יתקיים רוב הקורס.
2.      יהיו בנוסף כמה "חדרי צוותים" (Breakout Rooms) שבהם הצוותים יוכלו לתרגל במהלך הקורס.
3.      המרצה יסייר בין חדרי התרגול בזמן התרגול על מנת לסייע בפתרון התרגילים.
4.      המשתתפים יקבלו חוברת עם שקפי הקורס לביתם כך שכל החומר יהיה נגיש להם (לרישום הערות הנדרשות במהלך הקורס).
5.      המשתתפים יקבלו קובץ עזר אקסלי משוכלל שיכיל את כל הפורמטים של השיטות לטובת התרגול, כך שהוא ימקם במהירות את הצוות (המבוזר) על אותו בסיס מידע, והצוותים יעסקו בתוכן ובמהות ולא בפורמטים.
6.      המרצה יהיה נגיש גם מחוץ לשעות הקורס במייל ובקבוצת ווטסאפ ייעודית שתיפתח לקורס, על מנת לתמוך את הבנת החומר.

תומר תורם באופן פעיל לוועדות ופורומים לאומיים ובינלאומיים, בהם הוא מסייע לעצב את עתיד הבינה המלאכותית והחינוך. פועלו כולל ייעוץ לממשלות ומוסדות אקדמיים בנוגע להטמעת בינה מלאכותית לקידום חדשנות במגזר הציבורי בכלל, ובכן במערכות החינוך וההשכלה הגבוהה. תומר משתתף בוועדות המרכזיות המעצבות מדיניות ואסטרטגיות לאימוץ בינה מלאכותית במגזרים שונים.

קהל יעד: מהנדסי מערכות או אלו המתעתדים/רוצים להיות מהנדסי מערכות, מהנדסים מנוסים מדיסציפלינות שונות, מנהלי פרוייקטים ואנשי שיווק.