Képzések
Karrierutak Cégeknek Blog Kapcsolat
Mentorált

AI Engineering Alapképzés

Vektor adatbázis alapú chatbotok építése LLM és RAG technológiákkal, folyamatos minőségbiztosítással
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
290 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék
Szerző: Cubix Institute of Technology
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 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.
Automatizált riportokat és monitoring dashboardot készítesz, amelyek valós időben jelzik a működés minőségét és regresszióit.
Tech stacked olyan technológiákkal bővül, mint pl. Braintrust, Promptfoo és Arize Phoenix.

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
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.
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.

Hogyan fogsz tanulni?
 
Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a tanfolyam sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át.
Rugalmas időbeosztás: a tanfolyamot munka mellett is végezheted, hiszen a tananyag elsajátítása heti 8-12 óra elfoglaltságot igényel összesen, melyet saját időbeosztás szerint dolgozhatsz fel.
Visszanézhető LIVE alkalmak: akkor sincs semmi baj, ha egy élő konzultációs alkalmon nem tudsz részt venni, hiszen a kérdéseidet előre is elküldheted írásban, az alkalmak pedig másnap 16:00-tól visszanézhetők.
Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra.
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?
 
Naptár

Képzés kezdete

2026. szeptember 8.

Ár

Részvételi díj

290.000 Ft

Mit fontos még 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.
Ha érdekel a képzés két lehetőséged van
 
1

Előjelentkezel a képzésre: Ha érdekel az üzleti elemzés képzés és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint az ‘Ingyenes előjelentkezés’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és minden részletről értesítünk, amikor tanfolyamot indítunk.

2

Kérdezel még a képzésről: Ha szívesen előjelentkeznél, 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.

AI Engineering Alapképzés

Vektor adatbázis alapú chatbotok építése LLM és RAG technológiákkal, folyamatos minőségbiztosítással
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
Mentorált
IT menedzsment
8 hét
2026-05-04
190 000 Ft
Mentorált
Mesterséges Intelligencia
6 hét
Előregisztráció
190 000 Ft