Képzések
Karrierutak Cégeknek Blog Kapcsolat
Mentorált

AI Engineering alapképzés

LLM alkalmazások fejlesztése és evaluációja RAG-pipeline-nal, a prototípustól az éles üzemeltetésig
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
290 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék
Szerző: Cubix Institute of Technology
Képzésismertető
Sajátítsd el az AI engineering alapjait: fejlessz, tesztelj és üzemeltess LLM-re épülő alkalmazásokat éles környezetben!
 

Ezen a kurzuson lépésről lépésre végigmész egy AI alkalmazás teljes életciklusán. Felépítesz egy dokumentumtárból dolgozó RAG-pipeline-t, köré tesztelési és evaluációs keretrendszert hozol létre, majd monitoringot és visszajelzés-alapú fejlesztési ciklust állítasz be, amivel időben észreveszed, ha az alkalmazás válaszainak minősége romlik.

Közben valós AI projekteken keresztül sajátítod el a prompt engineering alapelveit, a vektoradatbázisok kezelését, valamint azt, hogyan mérd a pontosságot, relevanciát és felhasználói elégedettséget konkrét metrikákkal.

A képzés során olyan eszközöket használsz, mint a Braintrust, Promptfoo és Arize Phoenix, Open AI API, hogy élesben is láthasd, hogyan működik a folyamatos minőségbiztosítás, és miként tudsz gyorsan reagálni a felhasználói visszajelzésekre.

Mit nyújt ez a képzés?
 
> LLM alkalmazás fejlesztése saját adatforrásból (RAG): Megtanulod, hogyan építs olyan alkalmazást, ami a saját céges dokumentumaitokból, tudásbázisotokból ad pontos válaszokat, nem csak az internetről összeszedett általános információkból.
> Haladó prompt engineering a gyakorlatban: Elsajátítod, hogyan adj pontos, hatékony utasításokat egy nyelvi modellnek az egyszerű kérdésektől a több lépéses, összetett feladatokig, egészen az éles rendszerekben használt, gondosan megtervezett prompt-sablonokig.
> Vektoradatbázisok kezelése (Chroma, FAISS, Weaviate): Megtanulod, hogyan tárold és keresd vissza a szöveges tartalmakat úgy, hogy a rendszer a leginkább releváns információt találja meg. Ez az, ami az alkalmazás válaszainak pontosságát alapvetően meghatározza.
> Evaluációs pipeline építése: Kialakítasz egy tesztelési rendszert, amivel mérheted, hogy az alkalmazásod mennyire ad pontos és releváns válaszokat mind automatizált tesztekkel, mind emberi értékeléssel.
> Evaluációs eszköztár (Promptfoo, Braintrust, Arize Phoenix): Megismered azokat az iparban használt eszközöket, amelyekkel nyomon követheted az alkalmazásod minőségét, és automatikusan jelezheted, ha valami romlik - mindezt akár a fejlesztési folyamatba (CI/CD) beépítve.
> Monitoring és dashboard (Streamlit, Grafana): Felépítesz egy kezelőfelületet, ahol valós időben látod, hogyan teljesít az alkalmazásod élesben, és a felhasználói visszajelzéseket közvetlenül beépíted a fejlesztésbe.

Fontos: ez a képzés elsősorban az LLM-ekre épülő alkalmazások fejlesztésére és evaluációjára fókuszál, nem a modellek betanítására. Ha saját gépi tanulási modellek fejlesztése, fine-tuning vagy MLOps pipeline kiépítése érdekel, nézd meg a Machine Learning Engineer képzésünket, amely a klasszikus ML algoritmusoktól a deep learningen át az éles üzemeltetésig lefedi a teljes életciklust.

Miért érdemes belevágnod?
 
> Az AI engineer ma az egyik legkeresettebb technológiai szerepkör, de a legtöbb képzés megáll a prototípus szintjén. Ezen a képzésen egy AI alkalmazás teljes életciklusát végigviszed: a fejlesztéstől az evaluáción át az éles üzemeltetésig.
> A 8 hét alatt nemcsak egy működő alkalmazást építesz, hanem egy tesztelési és monitoring keretrendszert is köré, amivel mérheted és karbantarthatod a rendszert a bevezetés után is.
> Azt a munkafolyamatot sajátítod el, amit ma egy AI engineer pozícióban elvárnak: LLM API integráció, RAG-pipeline, automatizált evaluáció, minőségbiztosítás és felhasználói visszajelzések kezelése.
> A RAG technológia és a folyamatos evaluáció együtt biztosítja, hogy az alkalmazásod megbízhatóan, mérhetően és karbantarthatóan működjön.
> Ez a képzés kiegészíti azok tudását is, akik már járatosak a modellépítésben: ha a Machine Learning Engineer képzésünkön vagy máshol már elsajátítottad a modell-tréninget és az MLOps alapjait, itt megtanulod, hogyan építs ezekre a modellekre megbízható, mérhető alkalmazásokat.
Kinek ajánlott?
 
> Szoftverfejlesztőknek, akik AI engineering irányba akarnak specializálódni és tudásukat ezáltal naprakészen tartani.
> Backend vagy fullstack fejlesztőknek, akikre a csapatukban már LLM integrációs feladatokat bíznak, de nincs strukturált tudásuk a teljes AI alkalmazás-életciklusról.
> Tech leadeknek és projektvezetőknek, akik AI projektet irányítanak, és érteni akarják a RAG-pipeline, evaluáció és monitoring működését, hogy megalapozott technológiai döntéseket hozzanak.
> Tesztelési és minőségbiztosítási szakembereknek, akik AI rendszerek validálásában vesznek részt, és el akarják sajátítani az LLM-specifikus evaluációs módszertant.
Ki lesz mindebben oktatód és mentorod?
 
Virág Fausztin Asztrik
AI engineer, oktató @BME-KJK & @ELTE-TTK
Virág Fausztin Asztrik

Több mint 7 éve fejleszt MI-megoldásokat, főként autonóm járművek R&D-csapataiban (Bosch). Dolgozott AI-fókuszú “butik” ügynökségeknél (Lain-Consulting). Rendszeresen tart egyetemi kurzusokat, konzulensként pedig diplomamunkákat segít. Szakterülete a modellek teljesítménymérése, élesítése és a folyamatos fejlesztés támogatása.

Mik a képzés előkövetelményei?
 
>Python 3.8+ környezet
>Alapvető programozási ismeretek (Python preferált)
>Git verziókezelés alapszintű ismerete
>AI és Gépi tanulás alapfogalmainak ismerete

Amennyiben biztosra szeretnél menni Python ismeretekkel kapcsolatban, úgy a képzés előtt ajánljuk figyelmedbe a Python Programozás Alapok című képzésünket, ahol minden ehhez a képzéshez szükséges Python ismeretet megkapsz.

Hogyan fogsz tanulni?
 
Ikon
Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét lekérdezéseket fogsz megvalósítani
Ikon
Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
Ikon
Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
Ikon
Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
Ikon
Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
 
Képzés indulásának időpontja
2026. június 9.
Részvételi díj
290.000 Ft / fő

Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK

Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
 
Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, az sem jelent problémát, írj nekünk és ebben is segítünk.
Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
Számlázás: Online fizetésről automatikusan küldünk egy e-számlát, de ha céges számlát szeretnél igényelni vagy a céged finanszírozza a képzésedet, vedd fel velünk a kapcsolatot és segítünk ennek lebonyolításában.
Ajánlói kedvezmény: Ha valaki rád hivatkozik a beiratkozáskor, mindketten garantált 5% kedvezményt kaptok a képzés díjából. Ráadásul, ha többen is jelentkeznek hozzánk rajtad keresztül, minden egyes résztvevő után további 5-5% kedvezményt kapsz és nincs benne felső korlát! ;)
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
 
1.
Jelentkezel a képzésre
Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
2.
Kérdezel még a képzésről
Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra és add meg elérhetőségedet! 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot.
Nem megfelelő ez az időpont?

Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés:
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA KÉPZÉSEK

Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!

Belevágnál, de még előtte szeretnél többet megtudni az adott technológiáról, vagy kíváncsi vagy a képzés részletes tematikájára?

WEBINÁROK Nézd vissza releváns webináriumainkat, ahol meghívott szakértőinktől vagy akár a képzés oktatójától tudhatsz meg még többet az adott témáról. TECH BLOG Ha pedig inkább olvasnál a témában, akkor nézz körbe releváns blogbejegyzéseink között.
Ha a képzéssel vagy webináriumokkal, esetleg a fizetési módokkal vagy akár a kedvezményekkel kapcsolatban kérdésed lenne, keress minket bátran az info@cubixedu.com e-mail címen!
 
A változtatás jogát fenntartjuk.

AI Engineering alapképzés

LLM alkalmazások fejlesztése és evaluációja RAG-pipeline-nal, a prototípustól az éles üzemeltetésig
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
290 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék

Hasonló képzések a témában

Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
29 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~5 óra
19 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
9 900 Ft
Mentorált
Mesterséges Intelligencia
6 hét
Előregisztráció
190 000 Ft