אחרי אילו עשרה מומחים ישראלים כדאי לבעל עסק קטן לעקוב כדי ללמוד על מדעי הנתונים ולמידת מכונה?

אם המטרה היא שבעל עסק קטן ילמד מדעי הנתונים ולמידת מכונה כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר, לחזות מכירות, להבין לקוחות ולשלב כלי AI בעבודה - כדאי לעקוב גם אחרי חוקרים מובילים וגם אחרי מומחים שמחברים בין מחקר ליישום עסקי.

הדירוג הבא משקלל מומחיות מקצועית, השפעה בתחום, רלוונטיות לעסקים קטנים והערך האפשרי למי שרוצה ללמוד. זו הערכה מנומקת, לא דירוג רשמי של פופולריות ברשתות החברתיות.

עשרת המומחים שכדאי לעקוב אחריהם

1. פרופ׳ עירד בן־גל

הבחירה הראשונה לבעלי עסקים

למידת מכונה · אנליטיקה עסקית · חיזוי

משלב ניסיון מחקרי עם יישומים עסקיים, אנליטיקה חזויה ושיתוף פעולה עם חברות תעשייתיות. רלוונטי במיוחד למי שרוצה להבין כיצד נתונים עוזרים לחזות ביקוש, לשפר תפעול ולזהות דפוסים בהתנהגות לקוחות. Homeפרופ' עירד בן גל

למעקב: האתר האישי · LinkedIn

2. ד״ר קירה רדינסקי

חיזוי · כריית מידע · יישומי AI

חוקרת ויזמת המזוהה עם שימוש בנתונים ובאלגוריתמים לצורך זיהוי דפוסים וחיזוי אירועים. כדאי ללמוד ממנה כיצד אפשר לתרגם מידע לא מובנה לתובנות שעשויות לתמוך בהחלטות עסקיות. One-Year Data Science Career Advancement Program

למעקב: חיפוש פרופיל ופרסומים

3. פרופ׳ ליאור רוקח

למידת מכונה · למידה עמוקה · מערכות חכמות

מומחה ותיק בתחום ה-AI ולמידת המכונה. מתאים למי שרוצה להעמיק מעבר לשימוש בכלים מוכנים ולהבין כיצד בונים מערכות חיזוי ולמידה מנתונים. בשנת 2026 נבחר כחבר בפאנל המדעי הבינלאומי של האו״ם בנושא AI. LIOR ROKACHBGU Professor to Serve on UN Global Panel on AI

למעקב: הפרופיל באוניברסיטת בן־גוריון

4. פרופ׳ ארז שמואלי

מדעי הנתונים · ניתוח התנהגות · מערכות המלצה

חוקר נתונים מהעולם האמיתי, לרבות מידע מטלפונים וממכשירים לבישים, ומוביל מעבדת Big Data. כדאי לעקוב אחריו כדי להבין איך נתונים התנהגותיים הופכים למודלים ולתובנות שימושיות. Prof. Erez Shmueli

למעקב: הפרופיל האקדמי

5. פרופ׳ אורי שליט

למידת מכונה · הסקה סיבתית · קבלת החלטות

מתמחה גם בהסקה סיבתית - תחום שעוזר להבחין בין קשר סטטיסטי לבין השפעה אמיתית. לבעל עסק, זה חשוב כשבודקים אם קמפיין שיווקי באמת הגדיל מכירות או שהשינוי נבע מגורם אחר. Prof. Uri ShalitMachine Learning and Causal Inference in Healthcare

למעקב: האתר האישי

6. פרופ׳ נדב כהן

למידה עמוקה · רשתות עצביות · יסודות AI

מתאים למי שרוצה להבין לעומק כיצד מודלים של למידה עמוקה פועלים ומה עומד מאחורי היכולות שלהם. פחות ממוקד בניהול עסק קטן, אבל מועיל לבניית בסיס טכנולוגי רציני. Nadav CohenProf. Nadav Cohen

למעקב: האתר האישי

7. פרופ׳ גיורא אלכסנדרון

ניתוח נתונים · למידה חישובית · יישומי AI

עוסק במדעי נתונים, בניתוח נתוני למידה וביישומי AI. עבודתו מעניינת למי שמבקש ללמוד כיצד להפיק ידע ממאגרי נתונים ולפתח חשיבה מבוססת ראיות. BioResearch

למעקב: האתר במכון ויצמן

8. ד״ר אלעזר ינאי

מודלים גנרטיביים · עיבוד שפה · הסברתיות

חוקר את אופן פעולתם של מודלי AI ואת הדרכים להעריך את אמינותם ולהבין את החלטותיהם. רלוונטי למי שרוצה להשתמש בכלי AI בעסק בצורה ביקורתית, ולא להניח שכל תשובה שלהם נכונה. אלעזר ינאי

למעקב: האתר האישי

9. פרופ׳ דפנה שחרף

כריית מידע · עיבוד טקסט · גילוי ידע

חוקרת כיצד להפיק ידע ממידע רב וממקורות טקסטואליים. זהו תחום שימושי לעסקים המעוניינים לנתח משוב לקוחות, ביקורות, מסמכים ושיחות כדי לזהות מגמות והזדמנויות. About Us

למעקב: חיפוש פרסומים ופרופיל

10. ד״ר אריאל יפה

סטטיסטיקה · למידה לא מפוקחת · ניתוח נתונים

מתמחה בלמידה סטטיסטית ובזיהוי מבנים בתוך נתונים מורכבים. מתאים למי שרוצה להבין כיצד לגלות קבוצות לקוחות, לזהות חריגות ולחקור נתונים גם בלי להגדיר מראש מה מחפשים. Ariel Jaffe

למעקב: האתר האקדמי

את מי כדאי לבחור בפועל?

לא חייבים לעקוב אחרי כל העשרה. אם הזמן שלך מוגבל, הייתי מתחיל כך:

• ליישום עסקי ולחיזוי: עירד בן־גל.
• להבנת הקשר בין נתונים להחלטות: אורי שליט.
• להבנת היכולות והמגבלות של AI: ליאור רוקח ואלעזר ינאי.
• להעמקה טכנית בלמידת מכונה: נדב כהן ואריאל יפה.

חשוב לסייג: לא כל המומחים ברשימה מפרסמים מדריכים למתחילים או תוכן שוטף ברשתות החברתיות. חלק מהערך שלהם נמצא בהרצאות, בפרסומים ובחומרים אקדמיים.

ההמלצה שלי לבעל עסק קטן: התחל מעירד בן־גל, ובמקביל למד באופן מעשי Python בסיסי, ניתוח נתוני מכירות ולקוחות, והערכת מודלים לחיזוי. כך תוכל להפוך את הידע לרווח עסקי ולא להישאר רק ברמת התיאוריה.

מעקב אחר אנשי מקצוע מובילים בישראל בתחומי מדעי הנתונים (Data Science) ולמידת מכונה (Machine Learning) יכול לתת לבעל עסק קטן כלים מעשיים, הבנה של טรנדים עולמיים ומקומיים, ויכולת ליישם טכנולוגיות AI ואנליטיקה בצורה חכמה. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

להלן רשימה של עשרה מומחים ישראלים בולטים, מדורגים מהמשפיע והנגיש ביותר לעסקים ועד לחוקרים מובילים בעלי שם עולמי, ששווה לעקוב אחריהם (ברשתות כמו LinkedIn או בבלוגים המקצועיים שלהם): Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

1. פרופ' אמנון שעשוע (Amnon Shashua)

• תחום עיסוק: בינה מלאכותית, ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה ברמת המאקרו. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה כדאי לעקוב: ממקימי Mobileye ופרופסור באוניברסיטה העברית. מעבר לעובדה שהוא חלוץ טכנולוגי בקנה מידה עולמי, התובנות שלו על עתיד הבינה המלאכותית, אוטומציה עסקית ומערכות חכמות מספקות פרספקטיבה רחבה לכל בעל עסק על לאן השוק הולך. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

2. ד״ר יוסי מטיאס (Yossi Matias)

• תחום עיסוק: סגן נשיא בכור בגוגל ומנהל מרכז הפיתוח של גוגל בישראל. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה כדאי לעקוב: מטיאס מוביל את חדשנות ה-AI והדאטה של גוגל בארץ ובעולם. הוא מרבה לכתוב ולדבר על יישומים מעשיים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה בחיי היומיום ובכלכלה, והעצות שלו מסייעות להבין איך ענקיות הטכנולוגיה רואות את השילוב של טכנולוגיות אלו בעסקים קטנים כגדולים. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

3. ד"ר גיא فלדמן (Guy Feldman / או מומחי Data & AI יישומי בתעשייה) Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• הערה: נתמקד בדמויות מובילות שמשלבות פרקטיקה עסקית וטכנולוגית: רן סדניק או מומחים בולטים בקהילת ה-Data Science המקומית כמו אורי אלון (יזם וחוקר בתחום ה-AI). Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה כדאי לעקוב: מומחים שמגיעים מהזירה העסקית-טכנולוגית ומנגישים את עולם הלמידת מכונה לאנשי עסקים ומפתחים. הם מסבירים בפוסטים קצרים ופרקטיים איך לבנות תשתיות נתונים נכונות בעסק קטן ואיך להימנע מבאגים נפוצים בהטמעת פתרונות אנליטיים. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

4. פרופ' מואב נחמקין / חוקרים מובילים בקהילת ה-Data Science הישראלית Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

(מומלץ לעקוב אחר דמויות פעילות בפורומים כמו Data Science Israel ב-LinkedIn)

• למה כדאי לעקוב: מספקים זווית ראייה מקומית, טיפים על כלי קוד פתוח חדשים, ומארגנים מפגשים מקצועיים שבהם נלמד איך עסקים קטנים יכולים לנצל כלי Machine Learning בעלויות נמוכות. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

5. יניב ארליך (Yaniv Erlich)

• תחום עיסוק: מדען נתונים ראשי לשעבר ב-MyHeritage ויזם טכנולוגי. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגעשרת הישראלים המובילים את תחום ה-AI שכדאי לכם להכיר - StartIsraelTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה כדאי לעקוב: ארליך הוא מומחה בינלאומי בביולוגיה חישובית ומדעי הנתונים, הידוע ביכולת הייחודית שלו להסביר אלגוריתמים מורכבים וניתוחי Big Data בצורה שובת לב ופשוטה להבנה. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולגTeachers (List) | Naya College - נאיה קולג

6. פרופ' שחר מידן / חוקרי למידת מכונה בטכניון ובאוניברסיטאות המובילות Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה كדאי לעקוב: האקדמיה הישראלית מובילה בעולם ב-Machine Learning. מעקב אחר חוקרים בולטים בתחום מאפשר לזהות את "הדבר הבא" לפני שהוא מגיע לשוק המסחרי, מה שנותן יתרון תחרותי לבעלי עסקים שרוצים חדשנות. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

7. מומחי MLOps ואדריכלות נתונים מקומיים (כגון ארכיטקטים מובילים בחברות הענן בישראל) Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

• למה כדאי לעקוב: עבור בעל עסק קטן, האתגר הוא לרוב לא לכתוב את האלגוריתם מאפס, אלא להבין איך לחבר את הענן (AWS, Azure, Google Cloud) למודלים קיימים. מומחי תשתיות מקומיים מעניקים טיפים מעשיים על חיסכון בעלויות ענן וניהול נתונים נכון. Teachers (List) | Naya College - נאיה קולג

💡 טיפים לבעל עסק קטן שמתחיל ללמוד את התחום:

• התחל מהבסיס העסקי: לפני שצוללים למתמטיקה של למידת מכונה, כדאי לעקוב אחר תכנים שעוסקים ב־ Data-Driven Decision Making (קבלת החלטות מבוססת נתונים).

• התמקד בשימוש בכלים קיימים: רוב העסקים הקטנים אינם צריכים לפתח מודלים מאפס, אלא להטמיע כלים המבוססים על למידת מכונה (כמו מערכות CRM חכמות, כלי ניבוי מכירות ואוטומציות).

האם תרצה התמקדות בסוג מסוים של פתרונות (למשל, שיווק מבוסס נתונים או אוטומציה עסקית) כדי שאוכל להמליץ על מקורות לימוד נוספים?

עבור בעל עסק קטן שרוצה להבין איך למנף מדעי הנתונים (Data Science) ולמידת מכונה (Machine Learning) כדי לייעל תהליכים, לשפר שיווק או לקבל החלטות מבוססות-נתונים, הכי אפקטיבי לעקוב אחר דמויות מפתח שמצליחות לגשר בין המורכבות הטכנולוגית לערך העסקי והמעשי.

להלן עשרת המומחים המובילים בישראל בתחום (אנשים בלבד), מדורגים מהמשפיע והנגיש ביותר לבעלי עסקים ועד לחוקרי עומק טכנולוגיים באקדמיה ובתעשייה:

1. פרופ' יואב גולדברג גולדברג יואב | המחלקה למדעי המחשב ובינה מלאכותית

• למה לעקוב: מראשוני ומובילי תחום עיבוד השפה הטבעית (NLP) והבינה המלאכותית בישראל (אוניברסיטת בר-אילן, נבחר בעבר כאחד מכוכבי ה-AI העולים של IEEE). הוא מספק תמונת מצב מדויקת, נטולת הייפ שיווקי, על מה שמודלי שפה ו-AI באמת מסוגלים לעשות. [Department of Computer Science | Bar-Ilan University]

2. יאיר מידן (Yair Meidan, Ph.D.) Israel Sofer‏ - ‏Principal Machine Learning Engineer - LinkedIn

• למה לעקוב: חוקר ומוביל צוותי ML/AI ואבטחת מידע, המשלב עבודה מעשית ויכולות מנטורינג מפותחות (כולל פעילות ב-Nebius Academy). הפוסטים שלו מעולים להבנת האופן שבו מיישמים מודלים מתקדמים (כמו LLM) באופן ישים ושומרים על ראש פתוח ופרקטי (GSD Mindset). [LinkedIn·Israel Sofer]

3. ישראל סופר (Israel Sofer) [LinkedIn·Israel Sofer]

• למה לעקוב: מוביל טכנולוגי (Principal ML Engineer) שמתמחה בחיבור בין האסטרטגיה העסקית והמדדים המסחריים לבין ארכיטקטורת למידת מכונה קונקרטית. תכניו עוזרים להבין איך לגשת לבעיה עסקית נתונה ולתכנן את פתרון הנתונים מקצה לקצה בלי לבזבז תקציבי ענק. [LinkedIn·Israel Sofer]

4. יעקב (קיקו) בורשטיין

• למה לעקוב: דמות מוכרת בקהילות האנליטיקה והדאטה בישראל. מרצה ויועץ שמנגיש את עולמות ה-Business Intelligence ומדעי הנתונים לאנשי מקצוע ולמנהלים, עם דגש חזק על התועלת המעשית שמפיקים ממספרים בארגונים קטנים כגדולים.

5. ד"ר רונית אברמוביץ

• למה לעקוב: לשעבר מובילת דאטה ב-Meta ומרצה/חוקרת בתחום. מביאה איתה ניסיון קונקרטי בשטח על איך מנתחים התנהגות לקוחות ואיך רשתות חברתיות ופלטפורמות דיגיטליות מתרגמות מידע למיקוד מדויק של קהלי יעד. תואר שני במדעי הנתונים ובינה מלאכותית AI באוניברסיטת בר-אילן

6. עידן תמיר

• למה לעקוב: מומחה ארכיטקטורת נתונים ו-Data Engineering. עבור בעל עסק קטן, לפני שלומדים "למידת מכונה", צריך לסדר את התשתיות. התכנים שלו עוזרים להבין איך לאסוף נתונים נכון ולא לטבוע בכאוס של קבצי אקסל ומסדי נתונים מנותקים.

7. ד"ר ירון מליחי

• למה לעקוב: חוקר ויועץ בתחומי אלגוריתמיקה עסקית וניתוח סטטיסטי. מתמקד בגישה כמותית אמיתית לקבלת החלטות, ומסייע לזהות את ההבדל הדק בין "טרנדים חולפים" בבינה מלאכותית לבין כלים שבאמת מביאים החזר השקעה (ROI).

8. רועי רייז

• למה לעקוב: מומחה דאטה ואנליטיקה עסקית שעובד צמוד עם חברות צמיחה. מספק תובנות פרקטיות בגובה העיניים בלינקדאין וברשתות על איך להשתמש בכלים אנליטיים נגישים (כמו Python בסיסי או כלי ויזואליזציה) לניתוח מכירות ושיווק בעסק קטן.

9. אביב נחושתן

• למה לעקוב: מהנדס דאטה ומפתח שפעיל מאוד בשיתוף ידע קהילתי על הנגשת כלי קוד פתוח ואוטומציות מבוססות AI לעסקים. מצוין למי שרוצה לדעת אילו כלים חינמיים או זולים קיימים בשוק ואיך אפשר לחבר אותם בעצמך.

10. שגיא שילוח

• למה לעקוב: אסטרטג דאטה ומומחה לטרנספורמציה דיגיטלית בחברות בינוניות. מתמקד בשאלה איך בעל עסק מסורתי יכול לעשות צעדים ראשונים ולשלב בינה מלאכותית בתפעול היומיומי בצורה פשוטה, חסכונית וממוקדת תוצאות.

---

טיפ לבעל עסק קטן: אל תנסה ללמוד לכתוב קוד או לאמן מודלים בעצמך. עקוב אחרי האנשים האלו כדי להבין את הפוטנציאל והמגבלות של הכלים, וכך לדעת בדיוק אילו אנשי מקצוע כדאי לשכור או אילו מוצרי מדף כדאי לרכוש כדי שהעסק שלך ירוויח מזה.

לבעל עסק קטן, הכי שווה לעקוב אחרי שילוב של חוקרים מובילים שמסבירים את היסודות, ומרצים/מתרגלים שמתרגמים את זה לשימוש עסקי. הנה עשרה אנשים ישראלים, מדורגים לפי השפעה כללית ורלוונטיות ללמידה מעשית.

הדירוג

מקום	מומחה	למה לעקוב	מה תלמדו
1	פרופ' יואב גולדברג	אחד החוקרים המשפיעים בישראל ב-NLP, למידת מכונה ולמידה עמוקה; חבר סגל באוניברסיטת בר-אילן ומחבר ספרי לימוד מרכזיים בתחום. (idsai.net.technion.ac.il)	יסודות ML, עיבוד שפה טבעית, הבנת מודלים ו-LLMs
2	פרופ' שי מנור	פרופסור מן המניין ללמידת מכונה בטכניון וחוקר ליבה בתחום; דמות מרכזית במחקר ובהכשרת דור המומחים בישראל. (idsai.net.technion.ac.il)	למידת חיזוק, תורת הלמידה, קבלת החלטות מבוססת נתונים
3	פרופ' גל צ'צ'יק	חוקר בכיר בלמידת מכונה בבר-אילן, עם עבודה על ייצוג נתונים, ראייה ממוחשבת ולמידה מדגימות מועטות. (cs.biu.ac.il)	איך מודלים לומדים, הכללה, ועבודה עם דאטה מוגבל
4	פרופ' לב מוצ'ניק	ראש התמחות מדעי הנתונים והבינה המלאכותית בבית הספר למנהל עסקים באוניברסיטה העברית, ומתמחה בחיבור בין דאטה ליזמות. (bschool.huji.ac.il)	אסטרטגיית דאטה, AI לעסקים, יזמות מבוססת נתונים
5	פרופ' עמיחי פיינסקי	חוקר באוניברסיטת תל אביב במדעי הנתונים, למידה סטטיסטית, חיזוי והסקה. (engineering.tau.ac.il)	סטטיסטיקה שימושית, חיזוי, והבנת מה אפשר להסיק מנתונים
6	ד"ר יאיר אבן־זהר	מומחה ל-ML ו-NLP עם ניסיון תעשייתי של כ-20 שנה, שליווה הקמת צוותי מדעי נתונים ומתמחה בלמידה עמוקה יישומית. ([afeka.ac.il][5])	בניית צוות דאטה, פרויקטים אמיתיים, NLP ולמידה עמוקה
7	ד"ר לואיזה ירוסלבסקי	חוקרת ומומחית בינלאומית לממשל AI, פרטיות ורגולציה; הניוזלטר שלה מגיע ליותר מ-100,000 מנויים והיא מרצה ומכשירה אנשי מקצוע. ([linkedin.com][6])	סיכונים משפטיים, פרטיות, שימוש אחראי ב-AI בעסק
8	גיורא שמחוני	מדען נתונים עם ניסיון תעשייתי עשיר ומרצה בקורס מדעי הנתונים של קמפוס IL; מתאים במיוחד למי שרוצה לעבור מתיאוריה לפרקטיקה. ([campus.gov.il][7])	Python, ניתוח נתונים, מודלים ויישום עסקי
9	יגאל ווינברגר	מדען נתונים ותיק, מרצה לדאטה סיינס, עם ניסיון ב-Intel, Palo Alto Networks, Verint ומו"פ סייבר; משלב הוראה עם עבודה מעשית. ([int-college.co.il][8])	ML/DL מעשי, פרויקטים, כלים ותהליכי עבודה
10	ינאי זגורי	סמנכ"ל חדשנות וחבר סגל בטכנולוגיות למידה; שימושי במיוחד למי שרוצה להבין איך ללמוד AI ולשלב אותו בארגון. ([campus.gov.il][9])	למידה עצמית, טכנולוגיות למידה, אימוץ AI בעסק

איך להשתמש ברשימה

• להבנה עמוקה: עקבו אחרי גולדברג, מנור, צ'צ'יק ופיינסקי.
• ליישום בעסק קטן: התחילו משמחוני, אבן־זהר ווינברגר.
• לשימוש אחראי ורגולציה: ירוסלבסקי.
• לחשיבה עסקית ואסטרטגית: מוצ'ניק וזגורי.

הדירוג משקף השפעה מקצועית, נגישות של תוכן ורלוונטיות לבעל עסק - לאו דווקא מספר עוקבים ברשתות. למשל, גולדברג ומנור משפיעים מאוד ברמת המחקר וההכשרה, בעוד שמחוני ווינברגר עשויים להניב תועלת מיידית יותר למי שבונה יכולות דאטה בעסק קטן.(idsai.net.technion.ac.il)([campus.gov.il][7])([int-college.co.il][8])

[5]: https://www.afeka.ac.il/faculty/%D7%99%D7%90%D7%99%D7%A8-%D7%90%D7%91%D7%9F-%D7%96%D7%94%D7%A8/ "ד"ר יאיר אבן זהר | סגל אקדמי ומחקר - המכללה האקדמית אפקה" [6]: https://www.linkedin.com/in/luizajarovsky "Luiza Jarovsky | LinkedIn" [7]: https://campus.gov.il/course/tau-acd-datas-he/ "מדעי הנתונים 360: מתאוריה לפרקטיקה - קמפוס IL" [8]: https://int-college.co.il/lecturers/yigal-weinberger/ "יגאל ווינברגר מרצה בקורס דאטה סיינס" [9]: https://campus.gov.il/en/lecturers/%D7%99%D7%A0%D7%90%D7%99-%D7%96%D7%92%D7%95%D7%A8%D7%99/ "קמפוס IL"

עבור בעל עסק קטן שרוצה ללמוד מדעי הנתונים ולמידת מכונה, כדאי לעקוב אחרי מומחים ישראלים שמובילים את התחום הן מהאקדמיה והן מהתעשייה. הנה דירוג של עשרה אנשים בולטים לפי השפעתם הציבורית והמקצועית.

🔟 עשרת המומחים הישראלים המובילים במדעי הנתונים ולמידת מכונה

דירוג	שם	תחום התמחות	סיבה לעקוב
1	ד"ר אופיר לינדנבאום	יעול והאצת אימון מודלי בסיס	זוכה פרס הרקטור למצוינות מדעית פורצת דרך ב-2025; מחקריו מאפשרים גם למעבדות קטנות לאמן מודלים מתקדמים [המטרה: בינה מלאכותית יעילה יותר
2	פרופ' בועז בן משה	אלגוריתמים, אופטימיזציה, מדעי הנתונים	מוביל מחקר באוניברסיטת אריאל; עוסק בשיטות חישוביות מתקדמות סגל אקדמי - מדעי הנתונים ובינה מלאכותית
3	פרופ' עמוס עזריה	בינה מלאכותית ואלגוריתמים	חוקר מוביל באוניברסיטת אריאל; מתמקד ביישומי AI סגל אקדמי - מדעי הנתונים ובינה מלאכותית
4	פרופ' ליעד גוטליב	מדעי הנתונים ולמידת מכונה	מתמחה במבני נתונים ואופטימיזציה; מרצה מבוקש בתחום סגל אקדמי - מדעי הנתונים ובינה מלאכותית
5	פרופ' דן חפץ	קומבינטוריקה ולמידת מכונה	מחקריו מחברים בין מתמטיקה תיאורטית ליישומי ML סגל אקדמי - מדעי הנתונים ובינה מלאכותית
6	רועי קאיה	ייעוץ אסטרטגי ויישום AI בארגונים	מוביל חשיבה על אוטומציה ויישום GenAI בחברות ישראליות [מהנדסי פרומפטים ומומחים לאתיקה: הבינה המלאכותית יוצרת משרות חדשות בהייטק
7	אילן דהן	פיתוח והטמעת סוכנים חכמים	CPO ב-Melingo AI; מתמחה ב-NLP ובמהנדסי פרומפטים [מהנדסי פרומפטים ומומחים לאתיקה: הבינה המלאכותית יוצרת משרות חדשות בהייטק
8	דרור ארביב	סטטיסטיקה ולמידת מכונה על נתונים פגומים	חוקרת באוניברסיטת חיפה; מתמקדת באימון מודלים על דאטה לא נקי מי הם האנשים שעומדים מאחורי עתיד הסטטיסטיקה ומדע הנתונים? - אוניברסיטת חיפה
9	עמית דונר	גיאומטריה וסטטיסטיקה חישובית	דוקטורנט באוניברסיטת חיפה; מחקריו עוסקים בשחזור צורות מתצפיות רועשות מי הם האנשים שעומדים מאחורי עתיד הסטטיסטיקה ומדע הנתונים? - אוניברסיטת חיפה
10	יונלונג פנג	בסיס מתמטי של רשתות נוירונים	חוקר באוניברסיטת חיפה; משלב יישומי ML ברפואה עם מחקר תיאורטי מי הם האנשים שעומדים מאחורי עתיד הסטטיסטיקה ומדע הנתונים? - אוניברסיטת חיפה

📌 נקודות חשובות

• השפעה ציבורית מול אקדמית: חלק מהמומחים (כמו רועי קאיה ואילן דהן) בולטים בהטמעת AI בתעשייה, בעוד אחרים (כמו ד"ר לינדנבאום ופרופ' בן משה) מובילים מחקר אקדמי פורץ דרך.

• מומלץ לעסק קטן: לעקוב אחרי שילוב של חוקרים מהאקדמיה (לידע תיאורטי) ומובילי תעשייה (ליישום פרקטי).

• תחומי עניין מגוונים: מהרשתות הנוירוניות והאופטימיזציה ועד NLP ויישומי דאטה ברפואה – כל אחד מהם מציע זווית אחרת ללמידה.

👉 אם תרצה, אוכל להמליץ לך גם על ערוצי תוכן בעברית (בלוגים, פודקאסטים, קבוצות פייסבוק/לינקדאין) שבהם אותם מומחים משתפים ידע, כדי שתוכל לעקוב אחרי העשייה שלהם בצורה נוחה. רוצה שאבנה לך רשימת ערוצים כזו?