Agentic AI oktatás Budapest

Ez a Budapest témájú élő képzés azt vizsgálja, hogyan alakítja át az agentikus AI a szervezeti munkafolyamatokat, a tehetséggondozási stratégiákat és a munkakörök kialakítását. Középhaladó szakembereknek ideális, és lefedi az autonóm döntéshozatalt, a vállalati felkészültséget és az irányítási keretrendszereket a felelős, megfelelő AI-bevezetés biztosításához.

Ez a Budapest témakörben tartott, trénert irányította intenzív tabor gyakorlati utat nyújt az autonóm AI-ügynökök Pythonban történő megépítéséhez. A résztvevők öt fokozatos projektet fejeznek be, amelyek az agens tervezési mintákat, az API-orchestrációt és a több ügynökből álló munkafolyamatokat fedik le, elvezetve az elméletet a valós világbeli telepítésig.

Ez a gyakorlatias kurzus az Budapest teruletril vezetjenon az agens AI telepiteset a korlatozott erforrasokkal rendelkezo eszokeken. Tanulja meg, hogyan lehet enyhe agenseket epiteni, optimalizalni es kezelni helyi logikai feldolgozashoz, Pythonnal, TensorFlow Lite-val es PyTorch Mobile-lal, javitva a sebesseget, a privaciat es a megbizhatoseget.

Ez a tréner által vezetett, élő képzés a Budapest kategóriában bemutatja az agentic AI-t, fedezve fel a prompt-menedzsmentet, a tervezési mintákat és a felelős használatot. A résztvevők megtanulják, hogyan építsenek egyszerű ügynök-munkafolyamatokat Python nyelven, integráljanak eszközöket, és implementáljanak biztonsági gyakorlatokat a hatékony, biztonságos és skálázható autonóm rendszerek számára.

Ez a tréner által vezérelt, élő képzés a(z) Budapest témában a középső szintű szakembereknek nyújt iránymutatást az ügynök-vezérelt MI tervezéséhez és méretezéséhez az üzleti automatizálás terén. Tanulja meg, hogyan kell feltérképezni a munkafolyamatokat, integrálni az eszközöket, valamint gyakorlati eseteket kidolgozni az ügyfélszolgálat, az ellátási lánc és a marketing területein, mérhető hatást biztosítva.

Ez a Budapest élő képzés haladó szakembereknek irányítja a figyelmet a Python nyelven történő többügynetes rendszerek tervezésére és implementálására. Az ügynökkoordinációt, a megerősítéses tanulást és a disztribuált számítást fedi le Mesa és Ray keretrendszerrel, végül egy gyakorlati záróprojekttel zárul.

Ez a facilitátor vezette képzés Budapest megerősítésalapú tanulást és döntéshozatalt fedez fel az agens-alapú MI területén. A tanulók megvalósítják a DQN, PPO és A3C algoritmusokat Python nyelven, modellezik a környezeteket OpenAI Gymmal, és integrálják ezeket a technikákat robotikai és tervezési rendszerekbe a valós adaptív viselkedés érdekében.

Ez a Budapest élő képzés felkészíti a haladó szakembereket az agens MI rendszerek méretezésére és operációs működésbe helyezésére produkcióban. Leírja az MLOps-t, az obszerválhatóságot és a költségkezelést, lehetővé téve az ellenálló, megfigyelhető és költséghatékony pipeline-ok tervezését nagy léptékű telepítésekhez.

Ez a Budapest oktató vezette élő képzés segít a BI szakembereknek a hagyományos rendszerek WrenAI-val való modernizálásában. A meglévő környezetek értékeli, a beszélgetés-alapú analitikára történő átállás tervet készíthet, és irányíthatja a változtatáskezelési feladatokat a sikeres bevezetés és üzleti eredmények biztosítása érdekében.

Ez az Budapest témakörben tartott, előadói vezetésű képzés az agentikus AI rendszerek irányítását, azonosítás-kezelését és red-teamingjét fogja tárgyalni. A haladó szakemberek biztonságos üzemeltetési környezeteket terveznek, legalacsonyabb jogosultságú hozzáférést implementálnak, és ellenséges tesztelést végeznek a termelési környezetekben fennálló valós fenyegetések enyhítésére.

Ez az oktatóvezető, élő Budapest képzés a Python gyakorlati megvalósítására fókuszál autonóm MŰSZERES ügynökök terén. A modern SDK-kat, mint a LangChain-t és az AutoGen-t tárgyalja, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy magabiztosan építsenek, kössenek össze és orchestrálnak összetett ügynök-folyamatokat.

Ez a tanár által vezetett Budapest képzés segíti a pénzügyi szakembereket a WrenAI használatában a KPI-k modellezéséhez és a szabályozás-érzékenű dashboardok kialakításához. A résztvevők gyakorlati készségeket szerznek az adatforrások integrálásában, az audit compliance biztosításában, valamint a kockázatkezelési jelentések készítésében a hatékony döntéshozatal támogatásáért.

Ez a szolgáltató által vezetett élő képzés a Budapest területén gyakorlati Python technikákat tanít az autonóm ügynökök építéséhez, beleértve az ügynök-lurokot, az eszközintegrációkat, a memória-kezelést, az orkesztrációt és a biztonsági kontrollokat. Ideális ML mérnököknek, fókuszálva a robust, gyártási környezetben használható ügynökök üzembe helyezésére.

Ez a képző által vezetett képzés Budapest alapvető készségeket biztosít a WrenAI minőségbiztosításához az előrehaladt szakembereknek. A résztvevők megtanulják az NL-to-SQL pontosságának értékelését, a prompt finomhangolás alkalmazását és a figyelhetőségi keretrendszerek bevezetését. Ideális a vállalati szintű megbízhatóság és megfelelőség biztosításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI-fejlesztők és automatizálási szakemberek számára készült, akik ügynöki képességeket szeretnének integrálni AI-alapú alkalmazásaikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ügynöki AI és az autonóm döntéshozatal elveit.
• Célirányos AI-ügynököket implementálni önoptimalizáló technikákkal.
• Többügynökös együttműködést integrálni komplex problémamegoldáshoz.
• Fejleszteni az AI-ember interakciót adaptív felhasználói élményeken keresztül.
• Ügynöki AI-modellek üzembe helyezését valós alkalmazásokban.

Ez a Budapest témájú, oktató vezette élő képzés segít az operációs szakembereknek elsajátítani a WrenAI Spreadsheets és a Metrics Library használatát. Tanulja meg, hogyan hozhat létre AI-alapú jelentéseket, hogyan kapcsolhat be élő adatokat, és hogyan egyszerűsítheti a munkafolyamatokat az operatív analitikus tevékenység gyorsítására és a hatékony üzleti riportálás elősegítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik Agentic AI keretrendszerek használatával szeretnék kifejleszteni és optimalizálni a többagent-rendszereket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Agentic AI alapelveit többagent-környezetekben.
• Önállóan interakcióba lépő AI-vezérelt agenteket kifejleszteni.
• Erősítéses tanulás implementálása adaptív AI viselkedéshez.
• Többagent-együttműködés és versengés optimalizálása.
• Agentic AI alkalmazása robotikában, játékfejlesztésben és vállalati automatizációban.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az Agentic AI-t vállalati szintű automatizálás és stratégiai AI-bevezetés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Agentic AI szerepét a vállalati alkalmazásokban.
• Autonóm AI-ügynököket integrálni vállalati rendszerekbe.
• AI-alapú munkafolyamatokat optimalizálni skálázhatóság és hatékonyság szempontjából.
• Biztosítani a megfelelőséget, biztonságot és irányítást az AI automatizálásban.
• AI-alapú üzleti stratégiákat kifejleszteni a digitális átalakításhoz.

Ez az oktató által vezetett, élőben lebonyolított képzés Budapest-ban (online vagy helyszínen) haladó szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Agentic AI-t döntéshozatalban komplex üzleti és technikai forgatókönyvekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az autonóm döntéshozatal alapelveit az AI-ban.
• Olyan AI-ügynököket tervezni és implementálni, amelyek minimális emberi beavatkozással működnek.
• Integrálni az Agentic AI-t automatizációs munkafolyamatokba és üzleti rendszerekbe.
• Optimalizálni az AI által vezérelt döntési folyamatokat a hatékonyság és a skálázhatóság érdekében.
• Biztosítani a megfelelőséget, biztonságot és etikai megfontolásokat az AI autonómiában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű MI mérnökök, ML kutatók és fejlesztők számára készült, akik agentikus MI rendszereket szeretnének építeni és implementálni valós alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az agentikus MI rendszerek alapvető elveit.
• Autonóm gondolkodásra és cselekvésre képes MI agentek implementálására.
• Agentikus MI integrálására API-kkal és harmadik fél szolgáltatásaival.
• Többagentes interakciók optimalizálására komplex feladatokhoz.
• Etikai, biztonsági és skálázhatósági kihívások kezelésére az agentikus MI területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az Agentic AI alapvető elveit, képességeit és iparágakra gyakorolt lehetséges hatását.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Agentic AI alapvető elveit.
• Megkülönböztetni a hagyományos AI-t és az autonóm AI ügynököket.
• Felfedezni az Agentic AI valós alkalmazásait különböző iparágakban.
• Felmérni az autonóm AI rendszerek üzembe helyezésének előnyeit és kihívásait.
• Elemezni az Agentic AI etikai és biztonsági szempontjait.

Ez az 5 napos kurzus a Budapest témakörben felsőfokú elemzési, AI-asszisztens Python és agentikus AI készségeket nyújt pénzügyi szakembereknek. Tanulja meg, hogyan építsen intelligens iratozásokat, hogyan egyszerűsítse a főkönyvi operációkat, és hogyan tervezzen önféle munkafolyamatokat a pénzügyi elemzés, jelentéskészítés és stratégiai döntéstámogatás érdekében.

Ez egy Napos kurzus gyakorlati keretrendszert biztosít szoftvermérnököknek, műszaki csapatvezetőknek és fejlesztőcsapatoknak a valós szoftverprojektekben az AI kódolási ügynökökkel való hatékony munkavégzéshez. A kurzus nem csupán a promptozási technikákra összpontosít, hanem megvizsgálja az egész ügynök ökoszisztémáját, beleértve a kontextusmérnökséget, újrafelhasználható munkafolyamatokat, MCP (Model Context Protocol) integrációkat, visszajelzési hurkokat, biztonságot és szervezeti bevezetést.

Az AI agentek kutatási bemutatókból a termelési rendszerek felé haladnak, amelyek szöveg, kép, beszéd és eszközvezérelt munkafolyamatok között önállóan működnek, ezzel megemelve a mérnöki szigor, az ellenséges robusztusság és a szabályozási felelősség mércéjét. Ez az oktató által vezetett képzés haladó gyakorlókat vezet végig az agent életciklusán, az egyszerű és többagentes rendszerek tervezésétől a többmodális érzékelés integrálásáig, valamint a koordinált agent viselkedés szervezéséig modern keretrendszerek segítségével. A Pythonban végzett gyakorlati laborok fokozatosan egy termelési szintű többagentes rendszer felé épülnek, amelyet a résztvevők ezután ellenséges technikákkal és az Adversarial Robustness Toolbox segítségével tesztelnek meg. A kurzus a NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU AI Act és GDPR összehangolásával, a biztonságos üzembe helyezéssel, monitorozással és incidenskezeléssel zárul, így a résztvevők képesek lesznek olyan agenteket szállítani, amelyek képesek, védhetőek és megfelelőek.

Ez a vezető oktatás alapján álló, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszínen) kezdő- és középszintű fejlesztőknek, valamint cloud szakembereknek szól, akik az Alibaba Cloudot szeretnék használni olyan AI ügynökök létrehozására, amelyek automatizálhatnak feladatokat, válaszolhatnak kérdésekre, és csatlakoztathatók a vállalati rendszerekhez.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek megérteni az AI ügynök architektúráját az Alibaba Cloudon, létrehozni egy egyszerű ügynök munkafolyamatot, csatlakoztatni az ügynököt vállalati tudásforrásokhoz és eszközökhöz, valamint üzemeltetni és monitorozni az ügynököt egy cloud környezetben.

Ez a Budapest keretrendszerben zajló, vezérelt, élő oktatási képzés középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének AI ügynököket tervezni, építeni és tesztelni a Claude API és az Agent SDK segítségével.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Messages API hívására rendszerprompttal, strukturált kimenettel és streaminggel
• Eszközök definiálására és egy megbízható eszközhasználati ciklus implementálására
• Ügynökök külső rendszerekhez kapcsolására MCP-szerverek révén
• Ügynökök építésére és futtatására a Claude Agent SDK-val, jogosultságokkal és alügynökökkel
• Költségek és késenci csökkentsére prompt cache-vel és ésszerű kontextuskezeléssel
• Ügynökök viselkedésének tesztelésére, naplózására és monitorozására egy kis méretű értékelési halmazzal

Az Claude Cowork egész feladatokat, például kutatást, dokumentumkészítést és fájlkezelést vállal át, ahelyett, hogy egyetlen promptra válaszolna. Ez a kurzus megtanítja, hogyan írhatunk jó megbízásokat, hogyan ellenőrizhetjük a tervet és hogyan értékelhetjük az eredményeket. A résztvevők három valós feladatot adnak át, és beállítanak egy időzített feladatot.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Budapest azoknak szól: Tudásmunkásoknak, asszisztenseknek, projekt- és részlegvezetőknek, akik egész feladatokat szeretnének átadni a Claude-nak, a lépésről lépésre folytatott beszélgetés helyett.

A képzés végére a résztvevők a következőket fogják tudni:

• Értelmesen elkülöníteni a chatet és a delegált munkát a Coworkban
• Állítani megbízásokat cél, anyag, korlátok és elfogadási kritériumok megjelölésével
• Dokumentumok, táblázatok és prezentációk készíttetése egy mappából
• Kutatás átadása a kérdéstől a kész riportig
• Bővítmények, készségek és csatlakozók használata a Coworkban
• Engedélyezési pontok, mentések és biztonságos mappahozzáférés definiálása

A kurzus formátuma

• Időtartam: 1 nap (7 óra)
• Interaktív képzés oktatóval, vitatárgyakkal és gyakorlati feladatokkal a résztvevők saját felhasználási esetére
• Eredmény, 1. nap: Minden résztvevő átadott három valós feladatot a Coworknak, áttekintette az eredményeket, és beállított egy időzített feladatot.

Kurzustombolyítási lehetőségek

• Ehhez a kurzushoz egyedi képzés igénybevételéhez kérjük, lépjenek kapcsolatba velünk az egyeztetés céljából.

Agensek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy kontrollált módon válaszoljanak a tudásalapú kérdésekre, és támogatják a dokumentumfolyamatokat. Ez a kétnapos kurzus az 1. napon az Agent Builder, a 2. napon pedig a Copilot Studio használatát mutatja be jóváhagyási lépésekkel és tesztelésekkel. A résztvevők egy letesztelt tudásagenttel és egy Studio agent vázlatával távoznak.

Ez a oktatóvezető, élő képzés Budapest-ban a következőknek szól: a kulcsfelhasználóknak, az AI-ambaszadornoknak és a részlegvezetőknek, akik saját Copilot agenteket szeretnének építeni tudásalapú kérdések és dokumentumfolyamatok kezelésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Először is megítélni, mikor elegendő a Copilot Chat, és mikor éri meg egy agent használata
• Tudásagent készítése az Agent Builderben közönség, tudásforrások és korlátozások megadással
• A Copilot Studio-beli agent struktúrájának megértése és egy első agent létrehozása
• Dokumentumfolyamatok lebontása emberi jóváhagyással ellenőrizhető lépésekre
• Agentek tesztelése tesztesetekkel és elfogadási kritériumokkal
• Szerepek, jogosultságok, licencelések és működtetés besorolása

Kurzus formátuma

• Időtartam: 2 nap (naponta 7 óra)
• Interaktív képzés oktatóval, vitával és gyakorlati gyakorlattal a résztvevők saját esettanulmányaira
• Eredmény, 1. nap: Minden résztvevőnél egy letesztelt tudásagent és egy eszköztérkép saját munkakörükről.
• Eredmény, 2. nap: Minden résztvevőnél egy jóváhagyással rendelkező Studio agent vázlat, két letesztelt folyamat és egy roadmap saját esettanulmányaikhoz.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ehhez a kurzushoz egyedi képzést kérve kérjük, lépjen velünk kapcsolatba az egyeztetés céljából.

A vállalati dokumentumokon alapuló asszisztens válaszolhat a szabályzatok, kézikönyvek és folyamatokkal kapcsolatos kérdésekre, és megadhatja a forrást. Ez a kurzus bemutatja, hogyan kell előkészíteni a dokumentumokat, kiválasztani a platformot, kódolás nélkül felépíteni az ügynököt, valamint egy kérdéskatalógussal mérni a válaszok minőségét. A résztvevők emellett elkészítik a karbantartási tervet is.

Ez a tanár által vezetett, élő oktatás Budapest a következőket célozza meg: azokat a csapatokat, tudásvivőket és kulcsfelhasználókat, akik a saját dokumentumaik, szabályzataik és kézikönyveik alapján szeretnének válaszokat biztosítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• megérteni, hogyan válaszol az AI dokumentumok alapján (a RAG egyszerű magyarázata), és hol vannak a határok
• előkészíteni a dokumentumokat a helyes válaszok érdekében
• kiválasztani a megfelelő platformot a tudásügynökhöz
• kódolás nélkül felépíteni és megosztani egy tudásügynököt
• ellenőrizni a válaszokat kérdéskatalógus és forrásmegjelölés segítségével
• meghatározni a fenntartás, a szerepkörök és a tartalmak Aktualitása az üzemeltetés során

A kurzus formátuma

• Hossz: 1 nap (7 óra)
• Interaktív képzés oktatóval, beszélgetéssel és gyakorlati feladatokkal a résztvevők saját esetstúdiumaihoz kapcsolódóan
• Eredmény, 1. nap: Minden résztvevő rendelkezik egy a saját dokumentumaikon alapuló, megosztható tudásügynökkel, egy lemért találati aránnyal és egy karbantartási tervvel.

Kurzusztestreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ebből a kurzusból, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a szervezés érdekében.

A Langdock több mesterséges intelligencia modellel, asszisztensekkel, a cég belső tudásával és munkafolyamatokkal egyetlen platformra egyesíti a vállalat eszközeit. Ez a tanfolyam a mindennapi használatra fókuszál: a csevegés kezelésére, az asszisztensek létrehozására és megosztására, a tudási források csatlakoztatására, valamint az emberi jóváhagyással működő munkafolyamatok beállítására. Emellett áttekinti az adatkezelés, a jogosultságok és a bevezetés (rollout) szabályait is.

Ez az oktatóvezető, élő oktatás a(z) Budapest keretében azokat a cégeket és kulcspersonokat célozza, akik már használják vagy éppen bevezetik a Langdockot mint központi MI-platformot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Biztosan kezelni a Langdockot, beleértve a csevegést, a modellek választását, az asszisztenseket, a tudásbázist és a munkafolyamatokat
• Megfelelő modellt választani a feladathoz
• Asszisztenseket létrehozni utasításokkal és cég-specifikus tudással, majd megosztani őket a csapatban
• SharePointet, OneDrive-ot és más forrásokat tudásbázisként csatlakoztatni
• Egyszerű, emberi jóváhagyással működő munkafolyamatot beállítani
• Adatkezelési, szerepi és jóváhagyási szabályokat meghatározni a cég számára

A kurzus formátuma

• Időtartam: 2 nap (naponta 7 óra), online is elérhető 4 fél napon át
• Interaktív képzés oktatóval, viták és gyakorlati feladatok a résztvevők saját üzleti esetére szabva
• Eredmény, 1. nap: Minden résztvevőnek lesz sablonja, tudás-könyvtára és megosztott asszisztense a saját területéhez
• Eredmény, 2. nap: Minden résztvevőnek lesz működő munkafolyamata jóváhagyással, csatlakoztatott tudási forrása és 30–60 napos terv

Egyéni testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzést kérve, kérem, lépjenek kapcsolatba velünk a részletek megbeszéléséhez.

Ez a Budapest témakörű, tutorált, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek címezte, akik szeretnék egyetlen nap leforgása alatt automatizálni egy valódi folyamatot, és megépíteni az első AI-agenszüket a Make segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Make forgatókönyvek (scenariók) létrehozása a mindennapi üzleti alkalmazásokhoz csatlakoztatva.
• Egy AI-modell és egy első agensz hozzáadása egy forgatókönyvhez.
• Forgatókönyv futtatása hibalékezeléssel és monitoringgal.

Ez a tanár által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) közép szintű üzleti szakembereknek szól, akik az n8n-en keresztül kódolás nélkül szeretnének automatizált munkafolyamatokat és AI ágenszeket építeni.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• n8n munkafolyamatok létrehozása mindennapi üzleti alkalmazásokkal való kapcsolattal.
• AI modellek és ágenszek hozzáadása, amelyek a cég adataival dolgoznak.
• Munkafolyamatok futtatása a mindennapi műveletekben, hibakezeléssel, jóváhagyásokkal és megfigyeléssel.

Ez a tanárcsoportos, élő képzés Budapest témakörben középhaladó szakembereknek szól, akik az üzleti folyamatok automatizálását és Make használatával első MŰI ügynökük építését szeretnék elvégezni.

A képzés végére a résztvevők a következőket fogják tudni:

• Kódolás nélküli munkafolyamatok tervezése Make-ben triggerek és webhooks használatával.
• MŰI ügynök csatlakoztatása adataikhoz egy áramlás (flow) keretén belül.
• Valós folyamat végpontig automatizálása hibakezeléssel és figyeléssel.

Egy személyi AI ügynök (personal AI agent) képes rendezni a levelezést, tervezni az időpontokat, előkészíteni a briefingsokat és futtatni rutinokat, mint például a reggeli áttekintés. Ez az egy napos kurzus bemutatja, hogyan állítható be személyes kontextussal, csatlakozókkal (connectors) és egyértelmű szabályokkal a jóváhagyásra és az adatvédelemre. A résztvevők működőképes ügynökkel és két működő rutinnal távoznak.

Ez a trénervezetett, élő képzés Budapest a következőkre irányul: szakemberek, asszisztensek, projektmenedzserek és vállalkozók, akik személyes AI ügynököt szeretnének beállítani saját munkájukhoz.

A képzés végére a résztvevők a következőket tudják:

• Megérteni, mit vállalhat fel egy személyi AI ügynök, és mit nem
• Személyes kontextus létrehozása profillal, utasításokkal és jegyzetekkel
• Levelezés és naptár kezelése AI-vel, az ellenőrzés feladási nélkül
• Időpontok és beszélgetések előkészítése automatikus briefingsokkal
• Rutinok beállítása, mint például a reggeli áttekintés és a heti visszatekintés
• Jóváhagyások, adatvédelem és korlátok meghatározása a saját ügynökre

A kurzus formátuma

• Hossz: 1 nap (7 óra)
• Interaktív képzés trénerrel, vita és gyakorlati feladatok a résztvevők saját esettanulmányainál
• Eredmény, 1. nap: Minden résztvevőnek beállított személyi ügynöke van profillal, csatlakoztatott postaládával és naptárral, valamint két működő rutinnal.

Kurzust customizálási lehetőségek

• Ehhez a kurzusához testreszabott képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk az egyeztetés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest keretében célcsoportja: menedzserek, asszisztensek és tudásmunkások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Email és naptár kezelése AI-támogatással
• Erősebb és gyorsabb készültség a találkozókra és kutatásokra
• Személyi asszisztens beállítása saját preferenciákkal
• Személyes és vállalati adatok védelme