שאלות נפוצות, תשובות מומלצות וטיפים מקצועיים
פיתחתי מערכת זיהוי פגמים אוטומטית לקו ייצור. השתמשתי ב-YOLOv8 ל-object detection עם custom dataset של 50K תמונות שאספתי ו-annotated. הגעתי ל-mAP של 0.95, והמערכת רצה ב-real-time על edge device עם 30 FPS.
עשיתי פרויקט עם OpenCV באוניברסיטה.
אני משתמש בכמה גישות: data augmentation (geometric, color, noise), transfer learning ממודלים pre-trained, synthetic data generation, ו-few-shot learning. בפרויקט של זיהוי רפואי עם 200 תמונות בלבד, השתמשתי ב-transfer learning עם augmentation חזק והגעתי ל-accuracy של 91%.
צריך הרבה דאטה, אין מה לעשות.
ResNet הציגה skip connections שאפשרו רשתות עמוקות. EfficientNet אופטימיזציה של width, depth ו-resolution ביחד. Vision Transformer (ViT) מחליף convolutions ב-self-attention. לכל אחת trade-offs של accuracy vs speed vs memory. אני בוחר לפי ה-use case — ViT למשימות מורכבות, EfficientNet ל-edge devices.
אני משתמש ב-ResNet כי זה הסטנדרט.
אני משתמש ב-model optimization: quantization (INT8), pruning, knowledge distillation, ו-ONNX export. לפלטפורמות ספציפיות — TensorRT ל-NVIDIA, Core ML ל-Apple, TFLite למובייל. בפרויקט של מצלמות אבטחה, הרצתי YOLOv8-nano על Jetson Nano עם 25 FPS ודיוק של 88%.
מריץ את המודל בענן ושולח תוצאות.
עבדתי עם stereo vision, structured light ו-LiDAR. יש לי ניסיון עם point cloud processing ב-Open3D, depth estimation, ו-3D reconstruction. בפרויקט של מדידות תעשייתיות בניתי מערכת stereo שמודדת מרחקים עם דיוק של 1mm.
עבדתי רק עם תמונות 2D.
שיטת STAR: Situation, Task, Action, Result — הדרך הטובה ביותר לענות על שאלות התנהגותיות.
חברת ביטוח רצתה אוטומציה של הערכת נזקי רכב מתמונות — תהליך שארך 3 ימים ליום עבודה של שמאי
הייתי צריך לבנות מערכת שמזהה סוגי נזק, מעריכה חומרה ומייצרת דוח ראשוני אוטומטית
בניתי pipeline של segmentation לזיהוי אזורי נזק, classification לסוג הנזק, ו-regression להערכת עלות. אימנתי על 100K תמונות עם annotations של שמאים מנוסים
המערכת מייצרת דוח ראשוני תוך 30 שניות עם דיוק של 87% בהערכת עלות, חסכה 60% מזמן השמאים, ואומצה על ידי 5 חברות ביטוח
הכר את הארכיטקטורות המובילות: YOLO, ResNet, ViT, U-Net
הכן portfolio עם פרויקטים ותוצאות מדידות
היה מוכן לשאלות מעמיקות על CNNs, attention mechanisms ו-loss functions
הכר את ה-deployment pipeline: ONNX, TensorRT, edge devices
הדגש ניסיון עם real-world challenges: lighting, occlusion, scale
הכן דוגמאות של data augmentation ו-training strategies שהשתמשת בהן
ניסיון רק עם datasets סטנדרטיים (MNIST, CIFAR) בלי real-world
חוסר הבנה של הארכיטקטורות — רק שימוש ב-pre-trained models
לא להכיר את האתגרים של deployment בפרודקשן
להתעלם מ-data quality ו-annotation process
לא להבין evaluation metrics: mAP, IoU, precision-recall
לבוש קז׳ואל של הייטק. ג׳ינס וחולצה נוחה. אותה אווירה כמו בכל תפקידי ה-AI.
כן, לאימון מודלים צריך GPU. רוב החברות מספקות cloud GPUs או מכונות עם NVIDIA GPUs. לא צריך להביא hardware משלך. ידע בעבודה עם CUDA ו-cloud GPUs הוא יתרון.
תואר ב-CS או הנדסת חשמל עם focus על image processing. MSc הוא יתרון גדול. צריך Python, PyTorch, OpenCV, ולינארית אלגברה חזקה. ניסיון עם מצלמות תעשייתיות ו-edge devices מבדיל אותך.