Ai képzés - AI a gyakorlatban: ChatGPT, Gemini és más eszközök | robot_dreams
  • élő, online kurzus
  • 14 alkalom
  • személyes visszajelzés
  • gyakorlatias képzés

AI a gyakorlatban: ChatGPT, Gemini és más eszközök

Építs saját AI-asszisztenst, hozz létre miniautomatizációt, és tervezz meg egy kontrollált agentet és AI policyt a 14 alkalmas kurzus végére!

 

Schenkerik András

Founder & CEO, Emprove

Schenkerik András main image

A KURZUSRÓL

  • Kezdés:

    július 14.

  • Hossz:

    14 alkalom

  • Formátum:

    élő, online

Ez a kurzus túlmutat az AI felszínes használatán: gyakorlati példákon keresztül sajátítod el, hogyan építsd be a legmodernebb AI-eszközöket a napi munkádba, és megtanulsz olyan platformokat kezelni, amelyekkel a saját dokumentumaidból dolgozó tudásbázisokat építhetsz. Emellett olyan automatizációs szoftvereket ismersz meg, amelyek segítségével kódolás nélkül gyorsíthatod fel például az e-mailek feldolgozását, illetve széles körű rálátást kapsz az adatbiztonságra is.

KINEK AJÁNLJUK A KURZUST?

  • 01

    Projektmenedzsereknek és irodai munkatársaknak

    Ha a marketing, a HR, a sales vagy a pénzügy területén dolgozol, és szeretnél tudatos, rendszerszintű integrációt biztosítani az AI-használathoz, itt a helyed! A kurzuson megtanulod, hogyan válaszd ki a megfelelő eszközöket, és miként igazodj a vállalati irányelvekhez a biztonságos és mérhető automatizáció érdekében.

  • 02

    Vállalkozóknak, vezetőknek és kkv-tulajdonosoknak

    Azonnal bevethető, gyakorlatias tudást szeretnél, hogy rövid idő alatt is hatékony AI-eszköztárat alakíthass ki? A mesterséges intelligencia képzésen olyan üzleti eredményességet növelő tippeket kapsz, amelyekkel könnyen választhatod ki a konkrét munkafolyamatokhoz az eszközöket, és rálátást szerzel a lokális és az enterprise tier megoldásokra is.

  • 03

    Fejlesztőknek

    Akik kísérletezés helyett pontos promptokkal együtt integrálnák az AI-eszközöket a fejlesztési ciklusba. Az alkalmakon bevált prompt engineering stratégiákat sajátítasz el, amelyeket bevethetsz analitikai és technikai feladatoknál. Eközben fejlődik a szakmai szókincsed is, amit kihasználhatsz az adatvédelemről és compliance-ről szóló szakmai kommunikációban.

Az előadóról

Schenkerik András second image

Schenkerik András

Founder & CEO, Emprove

  • 16 éve dolgozik az IT-iparban, szoftverfejlesztőként kezdte, ma már Enterprise Architect.

  • Jelenleg az Inter-Computer Csoport AI-kutatásfejlesztési üzletágát (Emprove) vezeti. Csapatának projektjei: AI-munkafolyamatok tervezése és fejlesztése, Edge AI, AI-minőségbiztosítás, valamint az MVM teljes áramhálózatának AI-alapú elemzése.

  • Vezető fejlesztőként a Vodafone Intelligent Servicesnél komplex vállalati rendszereket tervezett és fejlesztett, szerepet vállalt az IBM Watson bevezetésének validációs feladataiban.

  • Részt vett a korábban koppenhágai központtal működő, ma már Brandwatch-ként elhíresült cég Business Process Managereként a kutatásfejlesztési folyamatok optimalizálásában, valamint (ML-alapú) adatbányászati és folyamatautomatizációs innovációs projektek tervezésében és kivitelezésében.

  • SocialTech nagykövet, illetve az Énprojekt és alapítványa IT-stratégiai vezetőjeként folyamatok modernizálásán, automatizálásán és az AI-használat törvényi megfelelésén dolgozik.

  • A specialitása az olyan alkalmazott technológiák bevezetése, rendszerekbe szervezése és felhasználása, amivel csökkenthetők a költségek és növelhető a hatékonyság.

MIRE SZÁMÍTHATSZ A KURZUSON?

  • 01

    Megértés és használat

    Tisztázzuk, mi az LLM, mire képes, valamint megtanulod, mire szolgálnak a mai eszközök (chat, reasoning, RAG, multimodális agent). Irányt mutatunk az adott feladathoz illeszkedő AI tool kiválasztásához és az AI-integráláshoz. Elsajátítod a no-code miniappok és prototípusok használatát, illetve saját promptkönyvtárat és tudásbázist hozol létre, miközben a kép-, hang- és videóalapú munkafolyamatokat is képes leszel optimalizálni.

  • 02

    Kontroll

    Az AI-képzésen elmerülsz az adatvédelemben, különös tekintettel a GDPR-ra és az EU AI Actre, valamint a prompt injection működésében. Rálátást kapsz a leggyakoribb támadási vektorokra, az enterprise és a consumer tier különbségeire, illetve tippeket kapsz egy vállalaton belüli AI policy sablon létrehozásához, hogy minél biztonságosabban használhasd a mesterséges intelligenciát.

  • 03

    Saját stack és trendkövetés

    A mesterséges intelligencia tanfolyamon az említett eszközök mellett feltérképezed a Claude.ai, ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, NotebookLM, Perplexity, Claude Desktop, Langfuse, PromptFoo, Midjourney, Sora és ElevenLabs használatát. Felvértezünk továbbá a trendkövetés módszertanával, például hírforrások követése és benchmarkok, hogy mindig a legfrissebb eszközöket használhasd.

Kurzusprogram

  • 01 alkalom
    07.14.

    Bevezetés az AI alapjaiba és működési logikájába

    • Az LLM-ek működésének megismerése (tokenek, kontextusablak)
    • A 7 legfontosabb AI-kategória és a deployment modellek áttekintése
    • A technológiai korlátok, a hallucinációk és a kontextusvesztés kezelése
  • 02 alkalom
    07.15.

    A promptolás mint alapvető szakmai kompetencia

    • Haladó promptolási minták (zero-shot, few-shot, CoT) elsajátítása
    • Szerepkörök és személyiségek precíz meghatározása a kimenet érdekében
    • Strukturált kimenetek generálása és a „golden promptok” rendszerezése
  • 03 alkalom
    07.21.

    Az AI mint napi szintű személyi asszisztens

    • Reggeli briefek, e-mail-kezelés és meeting-összefoglalók automatizálása
    • Egyéni projektek és egyedi GPT-k létrehozása a napi rutinban
    • Élő munkafolyamatok (workflow) kialakítása egy teljes munkanapra
  • 04 alkalom
    07.22.

    Dokumentumkezelés és saját tudásbázisok építése

    • A RAG-paradigma megismerése és saját tudásbázisok létrehozása
    • Eszközhasználat: NotebookLM, Claude Projects és Perplexity Spaces
    • Kontextusméretek kezelése és a projektalapú felhasználás módjai
  • 05 alkalom
    07.28.

    Multimodális eszközök: képek, hangok és videók világa

    • A képgeneráló eszközök (Midjourney, Gemini) professzionális használata
    • Hang- és videógenerálás (ElevenLabs, Veo) a gyakorlatban
    • Szerzői jogi kérdések és az AI watermarking (EU AI Act) szabályai
  • 06 alkalom
    07.29.

    Kódolás nélküli prototipizálás és alkalmazásfejlesztés

    • Prototípus-építés Claude Artifacts, v0 és Replit Agent segítségével
    • Saját felhasználású mikroszoftverek és alkalmazások fejlesztése
    • Az éles üzem és a belső tesztelés közötti különbségek meghatározása
  • 07 alkalom
    08.04.

    Böngésző- és asztali ágensek használata

    • Böngészőalapú és asztali ágensek (Claude Computer Use, Comet) telepítése
    • Automatizált adatgyűjtés és böngészési folyamatok kialakítása
    • Biztonsági szempontok (link safety) és az emberi felügyelet (no YOLO) elve
  • 08 alkalom
    08.05.

    No-code automatizáció: n8n, Make és Zapier

    • Az automatizációs logika (Trigger → Logika → Action) felépítése
    • AI node-ok paraméterezése és hibakezelési stratégiák (retry, fallback)
    • Felhőalapú és saját hosztolású megoldások összehasonlítása
  • 09 alkalom
    08.11.

    MCP-koncepció és konnektoralapú munkavégzés

    • Az MCP-koncepció (host, szerver, tool) gyakorlati alkalmazása
    • Claude Desktop és külső konnektorok összekapcsolása
    • Cowork mód és hétindító brief workflow-k fejlesztése
  • 10 alkalom
    08.12.

    Lokális nyelvi modellek és a privát AI világa

    • Lokális futtatási környezetek (Ollama, LM Studio) beállítása
    • A kvantálás fogalma és a hibrid stack (LiteLLM) kialakítása
    • Mikor és hogyan érdemes lokális modelleket alkalmazni a felhő helyett?
  • 11 alkalom
    08.18.

    Saját ágensek tervezése és technikai architektúrája

    • Ágensarchitektúrák megismerése (ReAct, multi-agent rendszerek)
    • Tervezési keretrendszerek (LangGraph, CrewAI) áttekintése
    • Az ágensmemória és a döntési ciklusok logikai felépítése
  • 12 alkalom
    08.25.

    Saját ágensek építése, felügyelete és menedzselése

    • Ágensek építése Claude Code és Cowork skillek használatával
    • Monitoring és hibakeresés (failure módok, végtelen ciklusok kezelése)
    • A költségkeretek (cost overrun) és a hatékonyság felügyelete
  • 13 alkalom
    08.26.

    Adatbiztonság, megfelelőség és etikai kérdések

    • OWASP top 5 biztonsági kockázat és GDPR-megfelelés
    • Az EU AI Act ütemterve és a vállalati tierek közötti különbségek
    • Deepfake, szerzői jogok és a vállalati AI policy kialakítása
  • 14 alkalom
    09.01.

    Technológiai trendek, jövőkép és összefoglalás

    • A 2026–2027-es várható trendek és az információs diéta jelentősége
    • Személyes 90 napos fejlődési terv kidolgozása
    • Záró kérdések és válaszok, a kurzus tanulságainak összegzése

TUDD MEG AZ ÁRAT!

A kurzussal kapcsolatos további információkért töltsd ki az űrlapot, és munkatársunk a lehető leghamarabb felveszi veled a kapcsolatot, hogy bővebb tájékoztatást adjon a kurzus részleteiről és áráról.

 
 
 
 
TUDD MEG AZ ÁRAT!