Az elmúlt évek AI robbanása számtalan ígéretes, de csupán prototípus szintű projektet eredményezett. Eljött az idő, hogy ezekből a kísérletekből valós üzleti hasznot termelő rendszerek váljanak!
Ismerd meg valós iparági példákon és gyakorlati kódolós projekteken keresztül az AIOps és MLOps alapfogalmait, célját és legfontosabb eszközeit, lásd át a legmodernebb Large Language Modellek (LLM-ek) és Foundation Modellek üzemeltetési és biztonsági kérdéseit!
Mit nyújt a képzés?
- Megismered az AIOps és az MLOps elméleti alapjait és az ehhez kapcsolódó rendszerek fejlesztésének legfontosabb és legnépszerűbb eszközeit.
- Átfogó képet kapsz, hogy hogyan néz ki egy DevOps és MLOps eszközöket használó ML projekt, és milyen szervezeti-, folyamati- és technológiai problémákra tud megoldást nyújtani.
- Megérted 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, PyCaret-ben létrehozni néhány sor kóddal machine learning prototípusokat és deploy-olni azokat REST API és Docker segítségével.
- Felépítesz egy olyan környezetet MLflow segítésével, amelyben folyamatosan tudod logolni és összehasonlítani a machine learning algoritmusok eredményeit és az azokhoz tartozó artifacteket.
- Elkészítesz egy Python alapú dashboard webalkalmazást Streamlit és Evidently alkalmazásával, amely segít automatikusan megjeleníteni a legfontosabb hibaüzeneteket, a szoftverkörnyezethez kapcsolódó terhelésjelzőket és egyéb MLOps releváns információkat.
- Létrehozol egy trigger-vezérelt automata rendszert AirFlow segítségével.
Miért érdemes belevágnod ebbe az MLOps képzésbe?
Az utóbbi 1-2 év intenzív 'AI hype'-ja során rengeteg cég vágott bele fejlesztésekbe, ám ezen projektek 85-90%-a megreked a prototípus fázisban és soha nem kerül kiélesítésre a cégen belül nem megfelelően kialakított fejlesztői környezet miatt.
A piaci türelem azonban fogy: a kísérletezés helyett ma már a kézzelfogható megtérülés (ROI) az elvárás.
Ezért az AIOps és az MLOps fókuszában az AI projektek teljes életciklusának menedzselése áll: olyan DevOps eszközök és módszertanok bevezetésével teremti meg a stabil üzemeltetési hátteret, amelyekel a kísérleti prototípusokból sikeresen skálázható, valódi üzleti értéket és bevételt generáló éles szolgáltatások válhatnak.
Ráadásul a képzés elvégzésével nemcsak a hagyományos modellek terén szerzel magabiztos tudást, hanem felkészítünk az LLM-ek és Foundation modellek biztonságos üzemeltetésére (LLMOps) is, ami ma még ritka, de elengedhetetlen kompetenciának fog számítani.
Mindezek elsajátításával és a megfelelő eszközök megválasztásával jelentős mértékben csökkenthetitek a kollégáidra, csapatodra nehezedő nyomást.
Egy jól működő AIOps & MLOps rendszer üzemeltetése lehetővé teszi:
- sokkal magasabb sikerarány a gépi tanulási projektekben,
- sokkal gyorsabb modellfejlesztés,
- sokkal kevesebb gyártási hiba,
- pontosabb modellek kidolgozása,
- hatékonyabb kommunikáció a fejlesztő csapat és az üzemeltető csapat között,
- gyors visszajelzés az ügyfelektől, ami lehetővé teszi a hiba sokkal gyorsabb észlelését és kijavítását,
- a gépi tanulási és nagy nyelvi modellek olcsóbb és hatékonyabb karbantartása.
Kinek ajánlott?
Data Scientist, Data architect, Machine learning vagy DevOps mérnökök, szoftverfejlesztők, akik szeretnének az AIOps-szal és MLOps-szal megismerkedni és elsajátítanák, hogyan lehet nagy nyelvi modelleket (LLM) biztonságosan és skálázhatóan vállalati környezetbe illeszteni.
Üzemeltetők, üzleti döntéshozók és az IT-ben egyéb munkakörökben tevékenykedők is részt vehetnek rajta, de a képzés erősen kódolás és gyakorlatorientált, Python programozói tudás szükséges hozzá.
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.
Mik a képzés előkövetelményei?
- Középhaladó Python programozói tudás
- Machine learning működésének alapszintű ismerete.
- Alapszintű angol nyelvtudás
Ha esetleg nem rendelkezel a fenti alapismeretekkel, akkor sincs semmi gond, ez esetben a következő lehetőségeket ajánljuk figyelmedbe:
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.
- 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 este 18:00 órától, 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 indulásának tervezett időpontja: 2026. április 28.
- Részvételi díj: 245.000 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
-
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.
- 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.
