שואפים להוביל? השאירו פרטים ונחזור אליכם עם כל המידע:

שם פרטי

שם משפחה

טלפון

קידומת

דוא''ל

נא לבחור קמפוס

אני מסכים/ה לקבל מידע, עדכונים ודבר פרסומת מהאוניברסיטה הפתוחה בדוא"ל ו/או מסרונים

תפנית » קורס מתקדם לניהול חדשנות – מרעיון למוצר בעידן ה-AI

קורס מתקדם לניהול חדשנות – מרעיון למוצר בעידן ה-AI

הרשמה מקוונת

ניתן להירשם בקלות, במהירות וביעילות ללימודי תעודה בניהול בהרשמה מקוונת מכל מחשב או מכשיר נייד, ביום או בלילה, בכל ימות השבוע, כולל סופי שבוע - ללא הגבלה.

תהליך פשוט:

תהליך ההרשמה המקוונת הוא מהיר ופשוט - בוחרים שלוחה שבה תרצי/ה ללמוד, ומקבלים את כל פרטי הקורס.

הרשמה בטוחה:

מערכת ההרשמה המקוונת שלנו מבטיחה אבטחה ופרטיות מרביות של כל המידע האישי והתשלומים שלכם.

רקע הקורס

בקורס זה תלמדו, במהלך חודשיים אינטנסיביים של מפגשים ועבודה בבית, איך לבנות את MVP סטארט-אפ החלומות שלכם – מיצירת הרעיון ואימות הצורך, דרך עיצוב הפתרון ובניית ועד הכנת מצגת משקיעים, הכל בעזרת כלי הבינה המלאכותית ,No-Code עובד בכלי המתקדמים ביותר ובליווי צמוד של מורים ומנטורים.
הקורס בנוי כסדנה מתמשכת, הכוללת הן לימוד תיאורטי של החומר הרלוונטי והם תרגול מעשי שלו, במסגרת הקמת המיזם האישי.
במפגש הסיום יציגו המשתתפים את המיזם שלהם מול פאנל של משקיעי הון סיכון (VC), כך שהמיזם יהיה מוכן לגיוס Seed. הקורס מיועד לתלמידים שכבר רכשו את ההשכלה הבסיסית שלהם בתחום, ומשתמשים באופן קבוע במודלי השפה הגדולים (chat gpt, קלוד, gemini).

המרכזים המקצועיים בקורס מתקדם לניהול חדשנות – מרעיון למוצר בעידן ה-AI

יניב פרימק
מומחה לאסטרטגיה בתחומי הדיגיטל, מוצר וחדשנות, בעל 15 שנות נסיון בתכנון והוצאה לפועל של פרויקטים בתחומי הרובוטיקה, סייבר, מכשור רפואי, Deep Tech ופלטפורמות תוכן גדולות. מנטור ב Techstars Tel Aviv ומלווה חברות מתאם Labs02.

גיא אסיף
כותב ועורך בעל רקע עיתונאי עשיר, מעצב אווירה ומומחה לפיתוח קונספטים דיסרפטיביים עבור מותגים. הבעלים של בית הקונספטים אלנבי. בין המהלכים האסטרטגיים והקריאטיביים עטורי הפרסים שהוביל נמנים מותגים כסודה סטרים, ספוטיפיי, ורבים אחרים.

מטרות הקורס

Ideation Data Driven – סריקת טרנדים, איתור בעיות ואימות צורך והצעת ערך על בסיס Gen AI Deep Search
פיתוח MVP No Code + AI – בניית Prototype באמצעות כלי קוד, המאפשרים לאנשים שלא למדו פיתוח לתכנת.
Storytelling למשקיעים – הפקת Deck המבוסס על Data Storytelling, סיכוני רגולציה (EU AI Act), וחזון מוצר + Roadmap לשנה
VC Pitch Term Sheet ו- Readiness – ניסוח אסטרטגיית גיוס Seed.

קהל היעד

יזמים בתחילת דרכם (Pre Seed / Idea Stage).
Heads of Innovation בארגונים בינוניים גדולים.
בעל/ת רקע עסקי או טכנולוגי המבקש/ת לבצע Pivot לעולם הסטארט אפים.
בעל/ת רקע עסקי או טכנולוגי המבקשים להעמיק את ההיכרות שלהם עם עולם הבינה המלאכותית.

משך הקורס

הקורס נלמד בהיקף של 32 שעות במסגרת 8 מפגשים בני 4 שעות כל אחד.

דרישות הקורס

היכרות בסיסית עם כלֵי AI (כגון ChatGPT, Claude)
מחשב נייד עם חיבור אינטרנט יציב
נכונות להשקיע זמן בעבודה מעשית בין המפגשים
נוכחות ב 80% מהמפגשים

נושאי לימודי בקורס ניהול חדשנות מתקדם בעזרת כלי AI

יזמות בעידן הבינה המלאכותית, אסטרטגיה
נלמד כיצד לזהות הזדמנויות עסקיות ולבצע ניתוח שוק ראשוני בעזרת כלי AI. נערוך סדנת Design Thinking מעשית לגיבוש ובחינה של הרעיון הראשוני למיזם.

Product-Market Fit
אסטרטגיה וחדשנות
בהתבסס על הרעיון המגובש של הסטודנטים, נצלול למתודולוגיות מתקדמות לבחינת התאמה בין המוצר לשוק (Product-Market Fit), ונגבש את הצעת הערך הייחודית.

איפיון מוצר, עיצוב ממשקים וחוויית משתמש
נלמד עקרונות יסוד ב-UX/UI וכיצד להשתמש בכלֵי AI כדי ליצור זהות מותג ראשונית, לאפיין את המוצר וליצור Wireframes.

No-Code MVP (חלק א׳)
נסקור ונשווה בין פלטפורמות No-Code/Low-Code מובילות לבניית סוגים שונים של מוצרים: אפליקציות ווב מורכבות, אפליקציות מובייל (iOS/Android), וכלים עסקיים מבוססי דאטה. נלמד כיצד לבחור את הפלטפורמה הנכונה למיזם שלנו ונתכנן את ארכיטקטורת המוצר.

No-Code MVP (חלק ב׳)
סדנה מעשית לבניית אוטומציות ותהליכי עבודה בתוך המוצר.

No-Code MVP (חלק ג׳)
סדנת Hands-on מתקדמת להשלמת בניית ה-MVP, תוך התמקדות בניהול בסיסי נתונים (Databases) וחיבור לממשקים חיצוניים (APIs).

Go-to-Market ו- Financing
נלמד כיצד בונים תוכנית השקה (GTM Plan) אפקטיבית, נסקור מקורות מימון שונים (הלוואות, השקעות, מענקים) ונתחיל להכין את מצגת המשקיעים.

Pitch Day
הצגת ה-MVP והמצגת העסקית המלאה בפני פאנל של משקיעי הון סיכון (VC)

רשימת כלי ה-AI שיילמדו בקורס יכולה להשתנות בהתאם לשינויים ולעדכונים בתחום זה.
על משתתפי הקורס לדאוג לגישה מלאה לסביבה של בינה מלאכותית ולכלים הנלמדים במסגרת הקורס.