Ismerd meg valós iparági példákon és gyakorlati projekteken keresztül a mesterséges intelligencia (MI = AI), és annak legnagyobb részhalmazát képező gépi tanulás, vagyis a Machine Learning (ML) alapvető fogalmait és a bennük rejlő lehetőségeket anélkül, hogy bármilyen programozói készségre lenne szükséged.
A kurzus kiemelten foglalkozik napjaink legdinamikusabban fejlődő területével, a generatív AI-jal is, beleértve a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), a képgeneráló modellek és a multimodális (pl. szövegből és képből videót generáló) modellek működését és az ezekben rejlő potenciális üzleti értéket.
Mit nyújt a képzés?
- Segít, hogy felismerd az AI-ban, azon belül is a GenAI-ban és gépi tanulásban rejlő lehetőségeket és alkalmazási területeket.
- Átfogó képet kapsz a generatív AI legújabb lehetőségeiről, a nagy nyelvi modellektől (pl. GPT, BERT, LLaMA) a képgeneráló modellekig (pl. DALL-E, Stable Diffusion).
- Megismered a multimodális modellek (szöveg-kép, szöveg-hang) működését és a prompt engineering alapjait, hogy hatékonyan tudd befolyásolni az AI modellek kimenetét.
- Megérted hogyan működnek a gépi tanulás algoritmusok és modellek.
- Betekintést kapsz, hogyan zajlik egy AI projekt az ötlettől a megvalósításon át a kiértékelésig és az üzemeltetésig.
- Megtanulod kiértékelni a gépi tanulással kapcsolatos projektek eredményeit, és képes leszel megvitatni azokat a munkahelyi és üzleti szempontokat, amelyekre hatással lehet a gépi tanulás alkalmazása.
- Beleláthatsz, hogyan lehet egy általános AI modellt speciális, akár céges feladatokra szabni olyan haladó technikákkal, mint a finomhangolás (fine-tuning) vagy a RAG (külső tudásbázis bevonása).
- Képes leszel eligazodni a legfontosabb modell-források (pl. Hugging Face, OpenAI API) között, hogy a megfelelő eszközt válaszd ki egy adott üzleti probléma megoldására.
- Hatékonyabban fogsz majd kommunikálni és együttműködni a gépi tanulással foglalkozó szakemberekkel és csapatokkal.
- Előkészít olyan technológiák elsajátítására, mint amilyen például a gépi látás (computer vision) vagy a mélytanulás (deep learning).
Miért érdemes belevágnod?
Túlzásnak hangozhat, de a mesterséges intelligencia, és különösen a generatív AI, nem csupán egy technológiai trend, hanem egy alapvető gazdasági átrendeződést mozgató erő.
A piac mérete önmagáért beszél: egyes előrejelzések szerint a generatív AI piac mérete a 2024-es körülbelül 67 milliárd dollárról 2032-re meghaladhatja a 967 milliárd dollárt.
Ez a robbanásszerű növekedés új iparágakat teremt és a meglévő üzleti modelleket alapjaiban írja újra. A vállalatok számára ma már nem az a kérdés, hogy foglalkozzanak-e az AI-jal, hanem az, hogyan tudják a benne rejlő potenciált hatékonyan és gyorsan a saját folyamataikba és stratégiájukba beépíteni.
Az AI és azon belül is GenAi és a Machine Learning vállalati adaptációja rendkívüli ütemben zajlik. Míg tavaly még a cégek nagyjából harmada használt rendszeresen generatív AI-t, ez az arány egy éven belül közel a duplájára, 65%-ra nőtt.
A piacvezető vállalatok már nem csupán a költségcsökkentést és az egyszerűbb folyamatok automatizálását látják a technológiában. Ők az AI-t a bevételeik növelésére és alapvető üzleti folyamataik újratervezésére használják. Ez a szemléletváltás jelenti a valódi ugrást: az AI nem csupán egy IT-eszköz, hanem a stratégia szerves része.
A legtöbben itthon azonban még nem igazán értik, mire és hol alkalmazhatók.
Egy AI projekt elindítása, menedzselése és kiértékelése ugyanis összetett feladat, amely messze túlmutat a technológiai ismereteken. Szükséges hozzá az üzleti folyamatok mély megértése, a megfelelő adatok és infrastruktúra ismerete, valamint a gépi tanulási modellek üzemeltetésének (MLOps) és a generatív AI projektek speciális kihívásainak átlátása.
Ezen a képzésen pontosan azt a tudást szerezheted meg, amellyel képes leszel felismerni üzleti problémákat és lehetőségeket, azokra AI-alapú megoldási javaslatokat kidolgozni, és kritikusan értékelni egy-egy projekt megtérülését és üzleti hasznát.
Kinek ajánlott a képzésünk?
- Üzleti döntéshozóknak: hogy az itt megszerzett tudással megismerjék az adataikban rejlő növekedési lehetőségeket és megalapozott döntéseket hozzanak a technológiai beruházásokról.
- Menedzsereknek, üzemeltetőknek: hogy el tudják kerülni az AI és Machine Learning projektek buktatóit és megértsék az MLOps sajátosságait.
- Szoftverfejlesztőknek és architekteknek: hogy átlássák, hogyan illeszkednek a modern AI-rendszerek (pl. RAG architektúrák) a vállalati IT-környezetbe, és hatékonyabban tudjanak együttműködni az adattudósokkal és az üzleti oldallal.
- Termékmenedzsereknek és Product Ownereknek: hogy megismerjék, milyen új, generatív AI-alapú funkciókkal tehetik versenyképesebbé a termékeiket. Képesek legyenek definiálni és priorizálni az AI-fejlesztéseket, valamint mérni azok sikerességét.
- AI felől érdeklődőknek: mindenkit érint az AI berobbanása az életünkbe, és ez csak fokozódni fog a közeljövőben.
Mit fogsz megvalósítani a képzés során?
Több projekthez fogsz elkészíteni projektterveket, amelyben az AI és Machine Learning alkalmazásának megvalósíthatóságát elemzed és meghatározod a feladatot.
Elkészítesz egy prezentációt, mellyel a projekt hasznát mutatod be a vezetőidnek. A projektterv kidolgozása lehetővé teszi, hogy strukturált módon tervezd meg a projektet.
A képzés elvégzésével képes leszel kiértékelni az AI fejlesztés eredményeit, amelyek minősítik az adattudósok munkáját. Megtanulod kielemezni az AI üzemeltetésével kapcsolatos eredményeket is, hogy felmérhesd egy projekt végső üzleti értékét.
A pontos tematika: lsd. lent
Ki lesz az oktatód és a mentorod?
Boros Gerzson - AI Architect, Lead Machine Learning Engineer, Founder @Data Science Europe, Oktató @Óbudai Egyetem
Több mint egy évtizede foglalkozik egyedi gépi tanulás és mesterséges intelligencia megoldások fejlesztésével. Ez idő alatt több mint 40 AI/ML projektet vitt sikerre, önállóan vagy csapatával együttműködve.
Tapasztalata a szakma számos szegmensére kiterjed: dolgozott mint AI Architect / ML Engineer / Architect / Data Scientist multinacionális vállalatoknál, szabadúszóként, egyéni vállalkozóként és saját tanácsadó cégén (Data Science Europe) keresztül is.
Egyetemi oktatóként is tevékenykedik – többek között az Óbudai Egyetemen adattudományi mesterképzésen van saját tantárgya, valamint az IIITB-n posztgraduális AI/ML képzésen tanított ML/DL fejlesztést és MLOpst.
Személyes mentorálás és konzultáció
A képzés teljes időtartama alatt lehetőséged van arra, hogy bármikor kérdéseket tegyél fel oktatódnak írásban, valamint a heti élő konzultációs alkalmakon élőszóban is kérdezheted.
Ez a közvetlen kommunikáció biztosítja, hogy a valós iparági tapasztalattal rendelkező oktatóink, akik már számtalan kihívással és feladattal találkoztak a deep learning területén, megoszthassák veled azokat a gyakorlati megoldásokat és tudást, amelyek valós lépéselőnyt biztosítanak számodra.
Ez a folytonos támogatás és interakció teszi lehetővé, hogy a tanultakat azonnal a gyakorlatban is alkalmazhasd, és így a kurzus során minden felmerülő kérdésedre szakmai szempontból megalapozott választ kapj.
Mik a képzés előkövetelményei?
Nincs szükség semmilyen előzetes ismeretre, csak nyitottságra és érdeklődésre az újdonságokkal kapcsolatban.
Hogyan fogsz tanulni?
- Gyakorlatorientált oktatás: mminden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
- Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
- 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.
- 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.
- Visszanézhető LIVE alkalmak: az online élő konzultációk átlagosan kb. 1 órásak. Akkor sincs semmi baj, ha egy élő konzultációs alkalmon nem tudsz részt venni, hiszen a kérdéseid előre is elküldheted írásban, a válaszokat és az egész LIVE-ot pedig visszanézheted másnap 16:00 órától.
- 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 indulás időpontja: 2026. február 16.
- Részvételi díj: 125.000 Ft
Mit érdemes tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
- Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
- Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
- Céges számla igénylése: erre is van lehetőség ha a beiratkozom gombra kattintás után elérhető jelentkezési űrlapon kipipálod az “Áfás számla igénylés”-t.
- Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, csak válaszd ezt az opciót a tanfolyam jelentkezési űrlapjánál a "beiratkozom" gombra kattintás után.
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, add meg elérhetőségedet és 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot vagy írhatsz is nekünk közvetlenül az info@cubixedu.com e-mail címre!
================
A változás jogát fenntartjuk.
