Képzések
Karrierutak Cégeknek Blog Kapcsolat
Mentorált

Machine Learning Engineer képzés - fejlesztéstől a biztonságos üzemeltetésig

Átfogó képzési program Python nyelv használatával fejlesztőknek és adatelemzőknek
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
390 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék
Szerző: Cubix Institute of Technology
Szerezz átfogó elméleti és gyakorlati tudást a gépi tanulás és a deep learning legmodernebb megoldásairól, az alapvető algoritmusoktól a komplex neurális hálózatokig!
 

A képzés során nemcsak modelleket építesz, hanem elsajátítod az AIOps és MLOps legfontosabb eszközeit is, hogy fejlesztéseid valós iparági környezetben is megállják a helyüket. 

Milyen tudásra tehetsz szert a képzésen?
 
Machine Learning modellek fejlesztése:
Gyakorlati kódoláson keresztül elsajátítod a klasszikus gépi tanulási algoritmusok, mint például a döntési fák, ensemble modellek és az SVM (Support Vector Machines) fejlesztését a Scikit-learn használatával.
Megtanulod a nyers adatokat előkészíteni, tisztítani és vizualizálni a modellezéshez, alkalmazva a feature engineering technikákat Pandas és Matplotlib segítségével.
Megtanulod a felépített modellek kiértékelését és teljesítménynövelését hiperparaméter-optimalizálás és releváns iparági metrikák alapján.
Deep Learning és neurális hálózatok alapjai:
Saját Python kóddal építed fel a legmodernebb neurális hálózatokat (CNN, RNN, LSTM, Transformer) NLP, Computer Vision és idősoros adatelemzési feladatokra fókuszálva.
Elsajátítod a komplex deep learning modellek finomhangolását és teljesítményük maximalizálását a TensorFlow, Keras és PyTorch keretrendszerekben.
Ekkorra a valós adathalmazokon megírt kódjaidból egy saját, GitHubon is publikálható komplex gépi tanulási és deep learning referencia portfóliót állítasz már össze.
AIOps & MLOps - AI üzemeltetés és biztonság:
Átlátod az LLM-ek és Foundation modellek (pl. GPT, Llama) vállalati környezetben történő alkalmazásának üzemeltetési sajátosságait, különös tekintettel az adatbiztonságra, a modellek felügyeletére és a specifikus deployment kihívásokra.
Megtanulsz production-ready kódot írni, valamint a betanított modellekből REST API és Docker segítségével stabilan skálázható szolgáltatásokat építeni.
Felépítesz egy professzionális automatizált üzemeltetési környezetet: MLflow-val log-olod a kísérleteket, Airflow-val trigger-vezérelt munkafolyamatokat ütemezel, Streamlit és Evidently alkalmazásával pedig dashboardokon monitorozod az éles modellek viselkedését.
Miért érdemes belevágnod?
 

Az elmúlt évek AI robbanása rengeteg vállalatot ösztönzött kísérletezésre, azonban az így elindított projektek 85-90%-a megreked a prototípus fázisban a nem megfelelően kialakított fejlesztői és üzemeltetési környezet miatt.

A piaci elvárás ma már egyértelműen a kézzelfogható megtérülés (ROI) realizálása és a stabilan működő, skálázható rendszerek leszállítása.

Egy olyan szakember, aki a klasszikus ML modellektől kezdve a mélytanuláson át az MLOps folyamatokig érti a teljes életciklust, kulcsfontosságú a modern vállalatok számára.

Ezt a piaci igényt támasztja alá a Bloomberry, több mint 180 millió álláshirdetést vizsgáló elemzése is, amely szerint a Machine Learning Engineer pozíciók iránti kereslet egy év alatt 40%-kal ugrott meg, ezzel a leggyorsabban növekvő munkakörré lépve elő.

Ezzel az átfogó megközelítéssel egy kifejezetten keresett, stabil jövőképet biztosító szakmát sajátíthatsz el.

A képzés végi sikeres vizsga után, pedig nemcsak egy névre szóló, akár a Linkedin profilodba is beágyazható tanúsítványt szerzel, hanem egy kész portfólióval is rendelkezni fogsz, amivel bizonyíthatod szakmai ismereteidet.

Kinek ajánlott?
 
Szoftverfejlesztőknek és Python programozóknak: Akik meglévő kódolási rutinjukat modern gépi tanulási technológiákkal bővítenék, hogy saját maguk építsenek gép tanulás alapú megoldásokat.
Adatelemzőknek és data scientist-eknek: Akik a klasszikus elemzési és modellezési módszereken túl a mélytanulás, valamint a modellek élesítésének (deployment) teljes gyakorlati folyamatát is meg akarják tanulni.
Ki lesz mindebben oktatód és 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.

Mik a képzés előkövetelményei?
 
Python ismeretek, melyet nálunk a középhaladó Python vagy Python alapú Data Analyst képzésünkön sajátíthatsz el.
Matematikai alapok (valószínűségszámítás, statisztika, kalkulus) ismerete, mellyel ha nem rendelkezel, akkor ezt számítástudomány és matematika a programozásban képzésünkön pótolhatod.
Hogyan fogsz tanulni?
 
Komplex feladat ikon
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.
Interaktív tananyag ikon
Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
Rugalmas idő 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.
Oktatói mentoring 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.
Konzultáció 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.
Limitált férőhely 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 tervezett időpontja: 2026. június 03.

Részvételi díj: 750.000 Ft / fő

Kedvezmény lehetőség: Ha már most tudod, hogy átfogóan szeretnéd mélyíteni tudásodat a témában, akkor figyelmedbe ajánljuk több képzésből álló “Machine Learning Engineer” tanulási útvonalunkat, amellyel több mint 10%-os kedvezményt szerezhetsz a tanfolyamok árából.

Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK 

Mit érdemes tudnod a fizetésről?
 

Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a vásárlástól számított 8 napig (de maximum a képzés 20%-os elvégzéséig) 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.

Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár 2 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 a képzéssel esetleg a fizetési módokkal vagy akár a kedvezményekkel kapcsolatban kérdésed lenne, keress minket bátran az info@cubixedu.com e-mail címen!
Ha érdekel a képzés két lehetőséged van
 
1

Előjelentkezel 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.

Machine Learning Engineer képzés - fejlesztéstől a biztonságos üzemeltetésig

Átfogó képzési program Python nyelv használatával fejlesztőknek és adatelemzőknek
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
390 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék

Hasonló képzések a témában

Aszinkron
Programozási nyelvek
19 000 Ft
Aszinkron
Programozási nyelvek
19 000 Ft
Aszinkron
Programozási nyelvek
25 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
29 000 Ft