AI-ágensek oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű MI-mérnökök, robotikai fejlesztők és automatizálási szakemberek számára készült, akik a DeepSeek felhasználásával szeretnének intelligens MI-ügynököket és autonóm rendszereket építeni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek MI-modellek architektúráját és képességeit.
• A DeepSeek integrálása MI-ügynökökbe döntéshozatal és automatizálás céljából.
• Megerősítő tanulási technikák alkalmazása autonóm rendszerek tanításához.
• MI-alapú autonóm ügynökök üzembe helyezése valós környezetekben.

Ez a vezető által irányított, élő oktatás Magyarország (online vagy személyesen) közép haladott szintű MI-fejlesztőknek, biztonsági szakembereknek és Compliance tisztviselőknek címezve, akik biztonságos MI-ügynököket kívánanak tervezni és bevezetni, miközben kezeli az etikai aggodalmakat és a robosztus jellegű kérdéseket.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Az MI-ügynökök fejlesztésével kapcsolatos biztonsági kockázat és etikai kihívások megértése.
• Biztonságcentrikus tervezési elvek implementálása MI-modellekhez.
• Támadó robosztus technikák alkalmazása a MI-ügynökök elleni támadások megakadályozására.
• Etikus MI-irányelvekkel és szabályozási normákkal való összhang biztosítása.

Ez a gyakorlatias kurzus az Magyarország 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 az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű MI-fejlesztőknek, kutatóknak és multimédia mérnököknek szól, akik multimodális tartalmakat képesek megérteni és generálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Olyan MI-ügynököket fejleszteni, amelyek képesek szöveg, kép és beszéd adatokat feldolgozni és integrálni.
• Multimodális modelleket implementálni, mint például a GPT-4 Vision és a Whisper ASR.
• Multimodális MI-folyamatokat optimalizálni a hatékonyság és a pontosság érdekében.
• Multimodális MI-ügynököket üzembe helyezni valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország területén (online vagy helyszíni) kezdő- és középhaladó szintű fejlesztőket és tervezőket céloz, akik meg szeretnének érteni és meg kívánnak építeni MI-alapú személyi asszisztenseket különböző felhasználási esetekre.

A képzés befejezésekor a résztvevők a következőket képesek lesznek megtenni:

• Értelmezni a MI-alapú személyi asszisztensek alapvető elveit.
• Megtanulni a nyelvi modellek és az okos asszisztensek integrálásának alapjait.
• Fejleszteni és testre szabni a személyi asszisztenseket MI-keretrendszerek és eszközök segítségével.
• Működtetni személyi asszisztenseket valós, iparági alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű MI mérnökök, vállalati szoftverfejlesztők és üzleti vezetők számára készült, akik LLM-alapú MI ügynököket szeretnének testreszabni és üzembe helyezni vállalati alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nyílt forráskódú LLM-ek architektúráját és képességeit.
• LLM-ek testreszabása és finomhangolása vállalati használati esetekhez.
• MI ügynökök üzembe helyezése a LangChain és Hugging Face segítségével.
• LLM-alapú ügynökök integrálása üzleti munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű robotikamérnökök, AI kutatók és automatizálási szakemberek számára készült, akik AI-alapú autonóm robotrendszereket szeretnének fejleszteni komplex feladatokra és ember-AI együttműködésre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét a robotikai döntéshozatalban és automatizálásban.
• AI-alapú navigáció és akadálykerülő rendszerek implementálása.
• Ember-AI együttműködésen alapuló robotrendszerek fejlesztése.
• AI-alapú érzékelési és vezérlési rendszerek telepítése robotokban.

Ez a Magyarország 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.

Ezen oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) közép szintű pénzügyi szakembereket, kockázatelemzőket és MI-mérnököket céloz meg, akik a pénzügyi automatizálás és a csalásfelismerés területén MI-alapú megoldásokat kívánnak kifejleszteni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A MI szerepének megértése a pénzügyi automatizálás és a csalásfelismerés területén.
• MI-modellek építése a csalásos ügyletek felismerésére.
• Gépi tanulás alkalmazása a valós idejű kockázatelemzésben.
• MI-alapú pénzügyi felügyeleti rendszerek üzembe helyezése.

Ezen oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő- és középhaladó szintű ügyfélszolgálati szakembereknek, chatbot-fejlesztőknek és automatizálási csapatoknak szól, akik AI-alapú megoldásokat kívánnak bevezetni az ügyféltámogatásban és a szolgáltatás-automatizálásban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI-alapú ügyféltámogatás alapelveit.
• Chatbotok fejlesztését és integrálását a ügyféli kérdések kezeléséhez.
• Naturezi Nyelvi Feldolgozást (NLP) és gépi tanulást alkalmazni a chatbot-interakciók javítására.
• AI-ügynökök bevezetését valós, ügyfélszolgálati alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű és haladó szintű egészségügyi szakembereknek és MI-fejlesztőknek szól, akik MI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• MI-modellek fejlesztése orvosi képalkotás elemzésére és prediktív diagnosztikára.
• Az MI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Az egészségügyi szabályozások és az etikus MI gyakorlatok betartásának biztosítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű AI-fejlesztők és UI/UX-tervezők számára készült, akik meg szeretnének tanulni, hogyan kell AI-alapú virtuális asszisztenseket építeni, optimalizálni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékony beszélgetőeszköz-munkafolyamatokat és UI/UX felületeket tervezni.
• AI-alapú természetes nyelvfeldolgozási (NLP) modelleket implementálni.
• AI asszisztenseket integrálni API-kkal és harmadik féltől származó platformokkal.
• AI asszisztenseket üzembe helyezni és karbantartani valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktatóvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik elsajátítanák az AI-ügynökök üzemeltetési környezetben történő bevezetésének és kezelésének technikáit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Skálázható AI-bevezetési csatornák (pipeline-ok) tervezése és megvalósítása.
• A Docker és Kubernetes eszközök használata az AI-ügynökök konténerizálására és koordinálására.
• AI-ügynökök figyelése és optimalizálása üzemeltetési környezetben.
• CI/CD munkafolyamatok bevezetése az AI-ügynökök telepítésére.
• Biztonsági és adatkezelési előírások betartásának biztosítása.

Ez a tanár vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) elhalasztott mesterséges intelligencia szakértőknek szól, akik szeretnénk elsajátítani az erősítő tanulás technikáit, és beépíteni azokat a MI ügynökök oktatásába, hogy megoldják a komplex problémákat.

A képzés végén a résztvevők a következőket képesek lesznek:

• Erősítéses tanulás és Markov-decidens folyamatok (MDP) alapelveinek megértése.
• Q-Learning, SARSA és mély Q-hálózatok (DQN) mint RL algoritmusok tervezése és megvalósítása.
• OpenAI Gym és RL könyvtárak hasznosítása gyakorlati alkalmazásokban.
• MI ügynökök oktatása valós, több lépésből álló döntéshozatali problémák megoldására.
• Kihívások kezelése, mint a felfedezés-kizsákmányolás egyensúlya és a konvergencia az RL oktatásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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 az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI szakembereknek szól, akik elsajátítani kívánják a MAS tervezésének, építésének és üzembe helyezésének készségeit, hogy komplex, valós problémákat oldjanak meg.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a többagentes rendszerek architektúrájának elveit.
• Stratégiákat implementálni a kommunikációra, koordinációra és döntéshozatalra a MAS-ban.
• Játékelméletet alkalmazni az agensek kölcsönhatásainak modellezésére és konfliktusok feloldására.
• JADE keretrendszerek használatával skálázható MAS megoldásokat létrehozni.
• Megbirkózni a MAS-ben felmerülő kihívásokkal, mint a skálázhatóság, a bizalom és az emergens viselkedés.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű üzleti elemzők, RPA fejlesztők és MI szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az MI ügynökök erejét az üzleti folyamatok automatizálásában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI ügynökök szerepét az üzleti folyamatok automatizálásában.
• Azonosítani az automatizálási lehetőségeket a kulcsfontosságú üzleti területeken.
• MI alapú megoldások fejlesztése az ügyfélszolgálat, pénzügyek és ellátási lánc munkafolyamatokhoz.
• Integrálni az MI ügynököket a meglévő RPA és üzleti rendszerekkel.
• Kiértékelni és optimalizálni az MI automatizálási stratégiákat a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű játékfejlesztők és MI rajongók számára készült, akik hatékonyan szeretnék integrálni az AI ügynököket játékalkalmazásokba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét a modern játékfejlesztésben.
• Döntéshozatali rendszerek fejlesztése döntési fák és véges állapotgépek segítségével.
• Útvonalkereső algoritmusok, például az A* algoritmus implementálása játékbeli navigációhoz.
• Megerősítéses tanulási technikák alkalmazása adaptív AI viselkedések létrehozásához.
• AI teljesítmény optimalizálása valós idejű játékokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élőben lebonyolított képzés Magyarország-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 Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnének elmerülni az autonóm ágensek tervezésében és fejlesztésében gyakorlati alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az autonóm ágensek alapvető fogalmait.
• Felfedezni az autonóm AI ágensek valós alkalmazásait.
• Ágenseket tervezni, betanítani és implementálni megerősítéses tanulás segítségével.
• Ágenseket integrálni meglévő rendszerekbe automatizálás és döntéshozatal céljából.
• Foglalkozni az autonóm ágensek üzembe helyezésével kapcsolatos etikai megfontolásokkal és kihívásokkal.

Ez a trénerek által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek címezte, akik meg kívánják érteni az AI ügynökök működését, és saját interaktív chatbot rendszereket szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• az AI ügynökök alapjai és alkalmazásaik megértésére.
• a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) elveinek felfedezésére.
• egy chatbot konverzációs folyamának tervezésére.
• egy funkcionális chatbot fejlesztésére Python és kapcsolódó eszközök segítségével.
• a chatbot üzembe helyezésére, hogy valódi felhasználókkal interaktáljon.

Ez a oktató által vezette, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik meg szeretnének érteni és egyszerű AI ügynököket alkotni valós világú alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• az AI ügynökök alapfogalmainak megértése;
• az AI ügynökök különböző típusainak és alkalmazásaik azonosítása;
• alapszintű AI ügynökök tervezése és implementálása gyakorlati feladatokra;
• az AI ügynökök építéséhez használatos eszközök és keretrendszerek feltárása.

Ez a vezető oktatás alapján álló, élő képzés Magyarország-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 tréner által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a megfigyelhetőségi és SRE mérnököknek szól, akik szeretnék az LLM-eket és az AI-t integrálni a monitorozási, értesítési és incidenselemzési munkafolyamataikba.

Ez a fejlett gyakorlati szeminárium szoftvermérnökök, architektusok, technikai vezetők, mérnöki menedzserek és szállítási csapatok számára készült, akik meg szeretnék érteni, hogyan gyorsíthatja fel a Mesterséges Intelligencia a teljes szoftver szállítási életciklust, a követelmények elemzésétől a termelésre kész kódig.

Ez a Magyarország helyszínen (online vagy jelenlévő) megtartott oktatóvezetéses, élőben tartott képzés kezdő, középszintű és haladó szintű fejlesztőknek, valamint műszaki szakembereknek szól, akik a Microsoft Azure-t szeretnék használni üzleti alkalmazásokhoz szükséges AI-ügynökök fejlesztésére, tesztelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: megérteni az Azure-on elérhető AI-ügynök architekturális felépítését, létrehozni és konfigurálni egy működőképes ügynököt, összekötni az ügynököket üzleti tudásforrásokkal, valamint értékelni és előkészíteni az ügynököket a telepítéshez.

Claude az Üzleti Termelékenység és AI Agentok számára egy kétnapos, oktatóvezetésű képzés, amely megtanítja az üzleti szakembereknek, hogyan használják hatékonyan a Claudet a termelékenység növelésére, a mindennapi feladatok automatizálására és programozás nélkül AI-alapú asszisztensek létrehozására. A résztvevők megtanulják a prompt mérnöki munkát, dokumentum- és adatfeldolgozást, projekt szervezést, valamint azt, hogyan működnek az AI agentek. Gyakorlati feladatokon és valós üzleti forgatókönyveken keresztül megszerzik a tudást és magabiztosságot, hogy tervezzenek, építsenek és finomítsanak saját kód nélküli AI agenteket a Claude segítségével.

Szint

Kezdőtől Középhaladóig

Tanulási Célok

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Claude képességeit, korlátait és az üzleti környezetben való használatának legjobb gyakorlatait.

• Hatékony promptokat írni bevált prompt mérnöki technikák segítségével.

• A Claude használata üzleti dokumentumok és adatok generálására, összefoglalására, elemzésére és átalakítására.

• Újrafelhasználható Claude Projekt létrehozása tudás, utasítások és ismétlődő feladatok szervezéséhez.

• A Claude alkalmazása gyakori üzleti tevékenységekre, mint a jelentéskészítés, projektmenedzsment, dokumentumkészítés, kutatás és adatszervezés.

• Elmagyarázni, hogyan működnek az AI agentek, és azonosítani azokat az üzleti folyamatokat, amelyek előnyöket húzhatnak az AI-alapú automatizálásból.

• Különbséget tenni a promptok, AI asszisztensek, munkafolyamatok és AI agentek között.

• Elemzésre venni egy AI agent szerkezetét és kulcsfontosságú összetevőit.

• AI agentek tervezése strukturált, kód nélküli módszertannal.

• A Claude AI képességeinek használata üzleti asszisztensek és automatizált munkafolyamatok létrehozására és finomítására.

• Legjobb gyakorlatok alkalmazása az AI által generált megoldások tesztelésére, javítására és irányítására.

A Kurzus Formátuma

• Interaktív előadások és oktatói bemutatók

• Irányított viták és legjobb gyakorlatok ajánlásai

• Gyakorlati feladatok a Claude használatával

• Egyéni és csoportos munkák

• Gyakorlati üzleti forgatókönyvek valós szervezeti esetek alapján

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

Ez a kurzus testreszabható, hogy tartalmazza a szervezet-specifikus eseteket, dokumentumokat, munkafolyamatokat és üzleti folyamatokat. A gyakorlati feladatok adaptálhatók a résztvevők szerepköreihez, mint például menedzsment, pénzügy, műveletek, árukezelés, adminisztráció, értékesítés, ügyfélszolgálat vagy projektmenedzsment. További hangsúly helyezhető a dokumentumautomatizálásra, adatelemzésre, AI agent tervezésre vagy iparági specifikus alkalmazásokra.

Célközönség

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés üzleti szakembereknek, menedzsereknek, csapatvezetőknek, vezető asszisztenseknek, projektmenedzsereknek, műveleti szakembereknek és tudásmunkásoknak szól, akik szeretnék használni a Claudet a termelékenység növelésére, az üzleti folyamatok automatizálására, és meg szeretnék érteni, hogyan lehet programozás nélkül AI agenteket létrehozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) szoftverfejlesztők és DevOps csapatok számára készült, akik az OpenAI Codex CLI használatával szeretnék automatizálni a kódolási feladatokat, kódot felülvizsgálni és többlépéses munkafolyamatokat futtatni a terminálból.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek telepíteni és konfigurálni a Codex CLI-t, feladatokat végrehajtani természetes nyelvi kérések segítségével, jóváhagyási módokat kezelni, valamint integrálni a Git és CI folyamatokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot Ügynök Módját használni a funkciók önálló építéséhez, tesztek futtatásához és nagyobb kódolási feladatok kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek az Ügynök Mód aktiválására, tervezésre és iterációra az ügynök cikluson belül, terminálparancsok végrehajtására és vállalati irányítás implementálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztők és vezetők számára készült, akik szeretnék a Cursor segítségével gyorsabban fejleszteni funkciókat, fájlok között refaktorálni és csapatszintű AI munkafolyamatokat kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Composer és az agent mód használatával navigálni, a kontextusérzékeny csevegéssel célzottan módosítani a kódot, csapatmunkaterületeket üzembe helyezni és a Cursor-t integrálni a verziókövetéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés itt: Magyarország (online vagy helyszíni) szoftverfejlesztőknek és AI-mérnököknek szól, akik a DeepSeek Harness segítségével szeretnének AI kódoló ágenseket építeni, üzemeltetni és bővíteni.

Ez a vezető által irányított, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) közép-szintű solutions architekták, AI mérnökök, fejlesztők és technológiai termékcsoportok számára készült, akik a Tencent ADP felhasználásával olyan vállalati AI ágenseket szeretnének építeni, amelyek RAG, munkafolyamat automatizálás és működtetési korlátok rendelkeznek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek az ADP alapú ágensek tervezésére, tudáscsatornák létrehozására, munkafolyamatok és többügynök-minták irányítására, valamint termelési korlátok alkalmazására.

Ez a tanár vezette, élő képzés Magyarország (online vagy személyesen) kezdő-, közép- és haladó szintű fejlesztőknek, valamint technikai szakembereknek szól, akik a Google Cloud használatával szeretnének AI ügynököket készíteni, amelyek automatizálhatnak feladatokat, eszközöket használhatnak, és az üzleti adatokkal dolgozhatnak.

A képzés végére a résztvevők a következőket tudják megvalósítani: megértik az AI ügynökök fogalmait, építenek ügynököket a Vertex AI-val, csatlakoztatják az ügynököket külső eszközökhöz és adatokhoz, valamint üzembehelyezik azokat üzleti célokra.

Ez a oktatóvezetésű, élőben tartott tréning Magyarország (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és DevOps szakembereknek szól, akik a Hermes Agentet szeretnék használni fejlesztési feladatok automatizálására, infrastruktúra-kezelésre és tartós AI munkafolyamatok létrehozására.

A tréning végére a résztvevők képesek lesznek telepíteni és konfigurálni a Hermes Agentet, több platformon keresztül kommunikálni vele, használni a 40+ beépített eszközt, valamint üzemeltetni különféle háttereken.

Ez a oktatóvezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) üzleti felhasználóknak, operációs csapatoknak és technikai szakembereknek szól, akik szeretnék a Hermes Agentet használni munkafolyamatok automatizálására, újból használható AI-alapú folyamatok létrehozására és a csapat termelékenységének javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni a Hermes Agent alapjait, beállítani és használni a központi funkciókat, gyakorlati munkafolyamatokat építeni, és alkalmazni a jó operatív gyakorlatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) fejlesztőknek szól, akik a Hermes Agent segítségével szeretnének biztonságos helyi AI munkafolyamatokat tervezni és üzemeltetni kódtámogatáshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: a Hermes Agent fogalmainak megértésére, biztonságos helyi ügynök-környezetek beállítására, gyakorlati kódolási munkafolyamatok létrehozására, valamint biztonságos és irányítási szabályok alkalmazására.

Ezt a tanárvezetéses, élő oktatást Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a fejlesztőknek és műszaki csapatoknak szánjuk, akik az Ollama és a nyílt forráskódú modellek felhasználásával kívánnak privát agenciális MI megoldásokat felépíteni és futtatni belső infrastruktúrán.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek: telepíteni és konfigurálni az Ollama-t, helyileg értékelni és futtatni nyílt modelleket, egyszerű agenciális és lekérdezés-alapú munkafolyamatokat létrehozni, valamint biztonsági és irányítási ellenőrzéseket alkalmazni szabályozott környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a backend fejlesztők számára készült, akik MCP-kompatibilis eszköz szervereket szeretnének építeni és integrálni azok ügynök kliensekkel.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek MCP szervereket implementálni, csatlakoztatni azokat a Claude Code-hoz és OpenClaude-hoz, szállítási módokat váltani, és fenntartani egy belső eszköz nyilvántartást.

Ez a szakember által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő / középhaladó / haladó szintű AI szakemberek számára készült, akik szeretnék az MCP segítségével csatlakoztatni az AI asszisztenseket külső eszközökhöz, adatokhoz és vállalati szolgáltatásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni az MCP fogalmait, azonosítani a kulcsfontosságú építési komponenseket, beállítani egy egyszerű integrációt és alkalmazni a biztonsági legjobb gyakorlatokat.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek, valamint technikai csapatoknak szól, akik az OpenAI API-k segítségével olyan AI-ügynököket szeretnének létrehozni, amelyek képesek logikai gondolkodásra, eszközök használatára és több lépésből álló feladatok elvégzésére.

Az oktatás befejezése után a résztvevők képesek lesznek tervezni az ügynökmunkafolyamatokat, összekapcsolni eszközöket és külső adatokat, kezelni a kontextust és a válaszokat, valamint tesztelni az ügynökököt üzleti felhasználási esetekre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó/haladó szintű fejlesztőknek és technikai szakembereknek szól, akik az OpenClaw használatával gyakorlati AI ügynököket szeretnének építeni és futtatni, amelyek a munkát automatizálják a csevegés és az eszközintegrációk segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: telepíteni és konfigurálni az OpenClaw-t, csatlakoztatni egy LLM szolgáltatót, készségeket használni és adaptálni az automatizáláshoz, valamint alapvető biztonsági és működési korlátokat alkalmazni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) szenior fejlesztőknek szól, akik a Pi segítségével könnyű, testreszabható terminál ügynök munkafolyamatokat szeretnének létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek telepíteni a Pi-t, TypeScript készségekkel bővíteni, munkafolyamatokat csapat-specifikus szabványokhoz igazítani, és kiterjesztéseket npm-en keresztül megosztani.

Ez a oktató által vezetett, élő oktatás Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni a Pi Coding Agentet kódgeneráláshoz, változások felülvizsgálatához és terminálalapú fejlesztési munkafolyamatok egyszerűsítéséhez.

A tréning elvégzése után a résztvevők képesek lesznek: ismertetni a Pi Coding Agent fogalmait, beállítani és hatékonyan használni az eszközt, alkalmazni gyakorlati kódolási feladatokhoz, és biztonságos csapatmunkafolyamatot követni.