AI Agents oktatás Magyarország

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

A képzés végére 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.

Az autonóm MI-ügynökök gyorsan integrálódnak a döntéshozatali folyamatokba olyan területeken, mint a védelem, egészségügy, pénzügy és infrastruktúra. Ahogy ezek a rendszerek egyre nagyobb függetlenséget és autonómiát szereznek, sürgősen szükség van robusztus etikai keretekre, irányítási mechanizmusokra és szabályozási felügyeletre, amelyek vezérlik tervezésüket és üzembe helyezésüket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék feltárni az autonóm MI-ügynökök valós környezetben történő üzembe helyezésének etikai, társadalmi és szabályozási hatásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elemzni az autonóm MI-ügynökök által felvetett etikai kockázatokat és morális dilemmaokat.
• Értékelni a magas kockázatú MI üzembe helyezéshez kapcsolódó irányítási kereteket és szabályozási modelleket.
• Felmérni a felelősségre vonhatóságot, magyarázhatóságot és átláthatósági mechanizmusokat az autonóm rendszerekben.
• Stratégiákat kidolgozni a MI-ügynökök viselkedésének összehangolására a jogi, etikai és társadalmi értékekkel.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Esettanulmányok és szerepjáték-szimulációk.
• Gyakorlati elemzés az irányítási modellekről és etikai keretekről.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A művészeti intelligencia által hajtott automatizálás összekapcsolja a no-code platformok rugalmasságát a nagy nyelvi modellek és autonóm ügynökök intelligenciájával, hogy skálázható, intelligens rendszereket hozzon létre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének tervezni, építeni és optimalizálni olyan automatizálási folyamatokat, amelyeket mesterséges intelligencia által vezérelt döntéshozatal, összehangolás és önműködő képességek egészítenek ki.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• No-code automatizálási munkafolyamatokat tervezni, amelyeket mesterséges intelligencia által vezérelt értelmezés és válaszok egészítenek ki.
• Prompt láncolás, webhook triggerek és API-k használatával skálázható logikai folyamatokat építeni.
• Intelligens alkalmazásokat létrehozni, amelyek szolgáltatásokat kapcsolnak össze és adatokat önállóan értelmeznek.
• Megérteni, tervezni és üzembe helyezni olyan mesterséges intelligencia ügynököket, amelyek képesek célirányos cselekvési tervek készítésére és végrehajtására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű AI fejlesztők, biztonsági szakemberek és megfelelőségi tisztviselők számára készült, akik biztonságos AI-ügynököket szeretnének tervezni és implementálni, miközben figyelembe veszik az etikai aggályokat és a robusztusságot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a biztonsági kockázatokat és etikai kihívásokat az AI-ügynök fejlesztésében.
• Biztonság-első tervezési elveket implementálni az AI modellekhez.
• Adverzáriális robusztussági technikákat alkalmazni az AI-ügynökök elleni támadások megelőzésére.
• Biztosítani az etikai AI irányelvek és szabályozási szabványok betartását.

Az Edge & Lightweight Agents egy gyakorlati kurzus, amely az ügynök-alapú AI munkaterhelések üzembe helyezésére fókuszál erőforrás-korlátozott eszközökön. A résztvevők megtanulják, hogyan építsenek, optimalizáljanak és kezeljenek könnyűsúlyú ügynököket, amelyek képesek helyi következtetésekre és elemzésekre, ezzel javítva a sebességet, az adatvédelmet és a megbízhatóságot elosztott környezetekben. A kurzus kiemeli a teljesítményhangolást, a kis késleltetésű tervezést és a hardver-szoftver integrációt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megvalósítani és optimalizálni az eszközön futó ügynökrendszereket Python és edge AI keretrendszerek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ügynök-alapú AI architektúráját és kihívásait edge eszközökön.
• Tervezni könnyűsúlyú ügynök ciklusokat korlátozott környezetekhez.
• Helyi következtetések implementálása TensorFlow Lite, PyTorch Mobile és ONNX segítségével.
• Ügynökök integrálása érzékelőkkel, hajtóművekkel és IoT platformokkal.
• Teljesítmény, energiafogyasztás és késleltetés optimalizálása valós idejű működéshez.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és gyakorlati bemutatók.
• Gyakorlati fejlesztés helyi vagy emulált környezetekben.
• Projektalapú tanulás és irányított implementációs gyakorlatok.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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 (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek és tervezőknek szól, akik szeretnének megérteni és létrehozni mesterséges intelligencia által hajtott személyi asszisztenseket különböző felhasználási területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligencia által hajtott személyi asszisztensek alapelveit.
• Megismerni a nyelvi modellek integrálásának alapjait az okos asszisztensekbe.
• Saját személyi asszisztens készítése és testreszabása AI keretrendszerek és eszközök segítségével.
• Személyi asszisztensek üzembe helyezése valós alkalmazásokhoz különböző iparágakban.

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 kurzus a többagent-rendszerek (MAS) tervezését, koordinációját és implementációját vizsgálja Python használatával. A résztvevők megtanulják, hogyan építhetnek olyan agenteket, amelyek kommunikálnak, együttműködnek és alkalmazkodnak a közös célok elérése érdekében komplex, dinamikus környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik intelligens automatizálás, szimuláció és döntéshozatali alkalmazásokhoz kívánnak többagent-rendszereket tervezni és implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a többagent-rendszerek architektúráját és elveit.
• Kommunikációra, koordinációra és tárgyalásra képes agenteket fejleszteni.
• Elosztott környezeteket implementálni az agentek közötti interakciókhoz.
• Megerősítő tanulást és tervezést alkalmazni többagent-környezetekben.
• Együttműködő és versengő agent viselkedéseket szimulálni.
• Hibrid munkafolyamatokat tervezni, amelyek embereket és intelligens agenteket egyesítenek.

A kurzus formátuma

• Oktató által vezetett előadások és élő bemutatók.
• Gyakorlati feladatok nyílt forráskódú agent keretrendszerek használatával.
• Alkalmazott csoportprojekt, amely egy többagent-forgatókönyvet szimulál.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakemberek, kockázatelemzők és AI mérnökök számára készült, akik AI-alapú megoldásokat szeretnének fejleszteni és üzembe helyezni a pénzügyi automatizálás és csalásfelderítés területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét a pénzügyi automatizálásban és csalásfelderítésben.
• AI modellek építése csalásos tranzakciók felderítésére.
• Gépi tanulás alkalmazása valós idejű kockázatértékeléshez.
• AI-alapú pénzügyi monitorozó rendszerek üzembe helyezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű ügyfélszolgálati szakemberek, chatbot-fejlesztők és automatizációs csapatok számára készült, akik AI-alapú megoldásokat szeretnének bevezetni az ügyfélszolgálat és a szolgáltatásautomatizálás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI-alapú ügyfélszolgálat alapjait.
• Fejleszteni és integrálni AI chatbotokat az ügyféllekérdezések kezelésére.
• Kihasználni a NLP-t és a gépi tanulást a chatbot-interakciók javítására.
• AI ügynökök üzembe helyezése valós ügyfélszolgálati alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek és AI-fejlesztőknek szól, akik AI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének megvalósítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• AI modellek fejlesztése orvosi képfeldolgozáshoz és prediktív diagnosztikához.
• AI integrálása elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és klinikai munkafolyamatokkal.
• Betartani az egészségügyi szabályozásokat és az etikai AI gyakorlatokat.

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.

A Mistral AI egy hatékony, nyílt forráskódú és vállalati használatra kész AI-modellek családja, amelyek nyelvi, multimodális és agentikus alkalmazásokhoz használhatók.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise és Devstral modellek segítségével szeretnének AI agenseket építeni, üzembe helyezni és kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise és Devstral architektúráját és képességeit.
• AI agensek tervezése és implementálása Mistral modellek felhasználásával vállalati és fejlesztői használati esetekhez.
• Kódolási rendszerek, összekötők és vállalati adatok integrálása az agent munkafolyamatokba.
• Teljesítmény, költség és megfelelőség optimalizálása Mistral által hajtott agensek esetén.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Python az a fő nyelv, amely az autonóm mesterséges intelligencia ügynökök fejlesztését és ütemezését hajtja. Ez a kurzus a gyakorlati megvalósításra összpontosít modern SDK-k és keretrendszerek, például a LangChain és az AutoGen használatával az ügynökök munkafolyamatainak felépítésére, összekapcsolására és kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű backend fejlesztők, platformmérnökök és ML mérnökök számára készült, akik Python eszközök és API-k segítségével szeretnének autonóm ügynököket megvalósítani és ütemezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python-alapú környezetek beállítása és konfigurálása ügynökrendszerekhez.
• Népszerű ügynök SDK-k, például a LangChain és az AutoGen használata funkcionális ügynökök létrehozásához.
• Eszközök és API-k integrálása az ügynökök képességeinek bővítésére.
• Több ügynök munkafolyamatainak és kommunikációs mintáinak ütemezése.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása az ügynökkódok hibakereséséhez, teszteléséhez és karbantartásához.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati programozási feladatok és élő bemutatók.
• Gyakorlati projektek végpontok közötti ügynökmunkafolyamatok felépítésével.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A Google Antigravity egy agentikus fejlesztői környezet, amelyet arra terveztek, hogy önálló ügynököket hozzon létre, amelyek képesek tervezni, gondolkodni, kódolni és cselekedni a Gemini 3 multimodális képességein keresztül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének önálló ügynököket tervezni, fejleszteni és üzembe helyezni a Gemini 3 és az Antigravity környezet segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Önálló munkafolyamatokat létrehozni, amelyek a Gemini 3-at használják gondolkodásra, tervezésre és végrehajtásra.
• Ügynököket fejleszteni az Antigravity környezetben, amelyek képesek feladatokat elemezni, kódot írni és eszközökkel interakcióba lépni.
• Gemini által hajtott ügynököket integrálni vállalati rendszerekkel és API-kkal.
• Ügynökök viselkedését, biztonságát és megbízhatóságát optimalizálni komplex környezetekben.

A képzés formátuma

• Szakértői bemutatók interaktív megbeszélésekkel kombinálva.
• Gyakorlati kísérletezés önálló ügynökök fejlesztésével.
• Gyakorlati megvalósítás az Antigravity, Gemini 3 és támogató felhőeszközök segítségével.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha a csapatának domain-specifikus ügynökviselkedésre vagy egyéni integrációkra van szüksége, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.

Ez a kurzus gyakorlati mérnöki technikákat tanít az autonóm (agentic) rendszerek tervezésére, építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére Python használatával. A kurzus magában foglalja az agent ciklusát, eszközintegrációkat, memória- és állapotkezelést, vezénylési mintákat, biztonsági ellenőrzéseket és éles környezetben való üzemeltetés szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, AI fejlesztők és szoftvermérnökök számára készült, akik robusztus, éles környezetben használható autonóm agenteket szeretnének építeni Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az agent ciklus és döntéshozatali munkafolyamatok tervezésére és implementálására.
• Külső eszközök és API-k integrálására az agent képességek bővítése érdekében.
• Rövid és hosszú távú memóriaarchitektúrák implementálására agentek számára.
• Többlépéses vezénylések és agent összeállíthatóság koordinálására.
• Biztonsági, hozzáférés-ellenőrzési és megfigyelhetőségi ajánlott gyakorlatok alkalmazására üzembe helyezett agentek esetén.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok, ahol agenteket építenek Python és népszerű SDK-k segítségével.
• Projektalapú gyakorlatok, amelyek üzembe helyezhető prototípusokat hoznak létre.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik elsajátítani kívánják az AI ügynökök termelési környezetekben történő üzembe helyezésének és kezelésének technikáit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Skálázható AI üzembe helyezési folyamatokat tervezni és implementálni.
• Olyan eszközöket használni, mint a Docker és a Kubernetes, az AI ügynökök konténeresítéséhez és irányításához.
• Monitorozni és optimalizálni az AI ügynököket termelési környezetekben.
• CI/CD munkafolyamatokat implementálni az AI ügynökök üzembe helyezéséhez.
• Biztosítani a biztonsági és adatirányítási követelmények betartását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) haladó szintű AI szakembereknek szól, akik elsajátítani kívánják a reinforcement learning technikákat, és alkalmazni szeretnék ezeket az AI ügynökök képzésében összetett problémák megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a reinforcement learning és a Markov Döntési Folyamatok (MDPs) alapvető elveit.
• Tervezni és implementálni RL algoritmusokat, mint például a Q-Learning, SARSA és Deep Q-Networks (DQN).
• Használni keretrendszereket, mint az OpenAI Gym és RL könyvtárakat gyakorlati alkalmazásokhoz.
• AI ügynököket képzeni valós, több lépésből álló döntéshozatali problémák megoldására.
• Kezelni a kihívást jelentő területeket, mint a felfedezés-kihasználás kompromisszumok és a konvergencia az RL képzés során.

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.

A Google Antigravity egy agent-first fejlesztői környezet, amely intelligens automatizálással egyszerűsíti a mérnöki munkafolyamatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megismerni az Antigravity alapjait, és megérteni, hogyan növelik a hatékonyságot az agent-vezérelt kódolási környezetek.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Google Antigravity-t.
• Navigálni és megérteni mind a Szerkesztő Nézetet, mind a Kezelő Nézetet.
• Hatékonyan együttműködni az agentekkel egyszerű fejlesztési feladatok automatizálásában.
• Az Antigravity használata projektfájlok generálására, finomítására és kezelésére.

A képzés formátuma

• Oktatói magyarázatok valós idejű bemutatókkal kiegészítve.
• Gyakorlati feladatok, amelyek az agentek gyakorlati használatára fókuszálnak.
• Az Antigravity alapvető funkcióinak gyakorlati megismerése kontrollált laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott változatot szeretne a képzésből, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk egy személyre szabott program megtervezése érdekében.

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.

Az Amazon Bedrock AgentCore infrastruktúrát biztosít a többagentes rendszerek tervezéséhez, irányításához és kezeléséhez, lehetővé téve az együttműködést, specializációt és fejlett automatizációs mintákat több mesterséges intelligencia által hajtott entitás között.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék tervezni, üzembe helyezni és optimalizálni a következő generációs többagentes rendszereket az AgentCore irányítási és felügyeleti funkcióinak segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a többagentes rendszerek alapelveit és architektúráját.
• Irányítási stratégiákat tervezni az agentek együttműködéséhez.
• Kommunikációs és tárgyalási protokollokat implementálni az agentek között.
• Méretezhető, vállalati szintű többagentes megoldásokat üzembe helyezni az AgentCore segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok az AgentCore irányítási funkcióival.
• Esettanulmányok vállalati többagentes alkalmazásokról.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

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.

A Google Antigravity egy platform, amely ügynökök létrehozására szolgál, amelyek képesek webalkalmazásokkal, böngészőkörnyezetekkel és többfelületes munkafolyamatokkal interakcióba lépni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék a Google Antigravity segítségével böngészőalapú munkafolyamatokat létrehozni, automatizálni és tesztelni.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Ügynököket létrehozni, amelyek webalkalmazásokkal kommunikálnak egy böngészőfelületen.
• Teljes körű munkafolyamatokat automatizálni különböző böngészőkontextusok között.
• Ügynökök viselkedését ellenőrizni és hibakeresni felhasználói felületvezérelt környezetekben.
• Többfelületes automatizálási stratégiákat implementálni az Antigravity segítségével.

A képzés formátuma

• Útmutatás alapú oktatás demonstrációkkal támogatva.
• Gyakorlati, gyakorlatokon alapuló tevékenységek és forgatókönyvek.
• Ügynökök munkafolyamatainak implementálása interaktív laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzési igények esetén kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a képzés céljainak testreszabásáért.

Az AgentCore leegyszerűsíti a teljesen kezelt AI ügynökök fejlesztésének, fejlesztésének és monitorozásának folyamatát egy, a nagy léptékű üzembe helyezésre szabott egységes szolgáltatáscsomag segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű gyakorlók számára készült, akik gyakorlati tapasztalatot szeretnének szerezni a termelésre kész AI ügynökök létrehozásában az AgentCore segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AgentCore alapvető képességeit az AI ügynökök fejlesztésében.
• Tervezni és konfigurálni egyszerű AI ügynököket kezelt szolgáltatások segítségével.
• Integrálni munkafolyamatokat az ügynökök funkcionalitásának bővítésére.
• Üzembe helyezni és monitorozni AI ügynököket termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok az AgentCore szolgáltatásaival.
• Irányított gyakorlatok az ügynök ötletétől az üzembe helyezésig.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Egy testreszabott képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Mastra egy keretrendszer, amely strukturált eszközöket biztosít az AI ágensek kiértékeléséhez, hibakereséséhez és megbízhatóságának biztosításához, amelyek összetett munkafolyamatokban működnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű gyakorlóknak szól, akik szigorúan szeretnék tesztelni az ágens viselkedését, javítani a megbízhatóságot, és mérhető értékelési folyamatokat bevezetni.

A képzés végén a résztvevők magabiztosan képesek lesznek:

• Hibakeresési technikák alkalmazásával azonosítani és kijavítani az ágens viselkedési problémáit.
• Ágensek értékelése strukturált metrikák, benchmarkok és minőségi pontszámok alapján.
• Eszközök és munkafolyamatok bevezetése, amelyek nyomon követik a megbízhatóságot, eltéréseket és hallucinációkat.
• Minőségbiztosítási stratégiák tervezése, amelyek biztosítják az ágens következetes és kiszámítható teljesítményét.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati hibakeresési és értékelési feladatok.
• Élő laboratóriumi elemzés az ágens viselkedéséről megfigyelési eszközök segítségével.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Testreszabott megbízhatósági tesztelési forgatókönyvek és iparági specifikus minőségbiztosítási módszerek kérvényezhetők.

A Vertex AI Agent Builder egy kódmentes/alacsony kódú környezet, amely lehetővé teszi a generatív modellek és a keresés-alapú generálás (RAG) kombinálásával létrehozott ügynökök fejlesztését, lehetővé téve a csapatok számára, hogy gyorsan építsenek ügynököket, amelyek vállalati adatokat és keresést használnak pontos, környezetfüggő válaszok nyújtásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű gyakorlóknak szól, akik szeretnének okos ügynököket tervezni, konfigurálni és üzembe helyezni a Vertex AI Agent Builder és RAG mintázatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ügynök munkafolyamatok tervezése az Agent Builder segítségével.
• RAG folyamatok implementálása kereséssel és vektor tárolókkal.
• Vállalati adatforrások biztonságos integrálása keresés céljából.
• Ügynök viselkedésének értékelése és finomítása teszteléssel és metrikákkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok a Vertex AI Agent Builder és RAG komponensek használatával.
• Projektalapú gyakorlatok az ügynökök építéséhez és finomításához.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Mastra egy keretrendszer, amely támogatja a mély integrációt az MI-ügynökök, API-k, vállalati alkalmazások és külső adatrendszerek között.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnököknek szól, akik megbízható, biztonságos és skálázható integrációkat szeretnének létrehozni a Mastra ügynökök és a szélesebb vállalati ökoszisztéma között.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• API-alapú integrációk implementálása a Mastra ügynökök és külső szolgáltatások között.
• Vállalati adatrendszerek és eszközök csatlakoztatása automatizált ügynök-munkafolyamatokhoz.
• Biztonságos adatcsere és hitelesítési gyakorlatok alkalmazása.
• Skálázható, karbantartható és éles környezetre kész integrációs rétegek tervezése.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati integrációs mérnöki munka és API gyakorlatok.
• Valós vállalati forgatókönyvek alapján végzett élő laborimplementáció.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi API forgatókönyvek, vállalati rendszerek leképezése vagy adatintegrációs workshopok kérhetők.

Az AgentCore memória-persisztenciát, biztonságos kódértelmezőt és böngészőeszközt biztosít, amelyek lehetővé teszik az AI-ügynökök számára, hogy interaktív, dinamikus és környezetfüggő élményeket nyújtsanak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű technikai szakembereknek szól, akik olyan AI-ügynököket szeretnének tervezni és üzembe helyezni, amelyek képesek hosszú távú környezetmegőrzésre, azonnali számításokra és közvetlen interakcióra webes felhasználói felületekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AgentCore memória implementálása állapottartó, környezetfüggő munkafolyamatokhoz.
• A biztonságos kódértelmező kihasználása dinamikus számítások és átalakítások végrehajtására.
• A böngészőeszköz integrálása valós idejű adatlekérdezés és felhasználói felületi interakció érdekében.
• Interaktív ügynökök tervezése elemzési, ügyfélszolgálati és kutatási használati esetekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborgyakorlatok az AgentCore memóriával és eszközeivel.
• Esettanulmányok elemzési, automatizálási és ügyfélszolgálati forgatókönyvekben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést kér ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés 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.

Az LLM-ek és az önálló ügynök keretrendszerek, mint az AutoGen és a CrewAI, újradefiniálják, hogy a DevOps csapatok hogyan automatizálhatnak feladatokat, mint például a változások nyomon követése, tesztek generálása és riasztások kezelése, emberi együttműködést és döntéshozatalt szimulálva.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik szeretnének nagy nyelvi modellek (LLM) és többügynökös rendszerek által hajtott DevOps automatizálási munkafolyamatokat tervezni és implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-alapú ügynököket integrálni a CI/CD munkafolyamatokba intelligens automatizálás érdekében.
• Tesztek generálását, commit elemzést és változásösszefoglalókat automatizálni ügynökök segítségével.
• Több ügynök koordinálása riasztások kezeléséhez, válaszok generálásához és DevOps ajánlások nyújtásához.
• Biztonságos és karbantartható ügynök-alapú munkafolyamatokat építeni nyílt forráskódú keretrendszerek használatával.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az Antigravity egy keretrendszer, amely fejlett ügynök-vezérelt fejlesztési munkafolyamatokat képvisel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék ellenőrizni, validálni és biztosítani az AI ügynökök által az Antigravity által vezérelt környezetekben előállított kimeneteket.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Az ügynökök által generált kódművek pontosságának és biztonságának felmérése.
• Strukturált technikák alkalmazása az ügynökök által végzett feladatok ellenőrzésére.
• Böngészőfelvételek elemzése és az ügynök-tevékenység hatékony nyomon követése.
• Minőségbiztosítási és biztonsági elvek alkalmazása az ügynök-munkafolyamatok megbízhatóságának biztosítása érdekében.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett technikai bevezetések és viták.
• Gyakorlati feladatok, amelyek valós ügynök-munkafolyamatok ellenőrzésére fókuszálnak.
• Gyakorlati tesztelés és validálás egy ellenőrzött laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Forgatókönyvek, munkafolyamatok és tesztpéldák igény szerinti adaptálása.

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.

A Google Antigravitáció egy haladó keretrendszer hosszú életű ágensek és emergens interaktív viselkedések kísérletezéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik olyan ágenseket szeretnének tervezni, elemzeni és optimalizálni, amelyek képesek emlékek megőrzésére, visszajelzésen keresztül fejlődni és hosszú működési időszakok alatt fejlődni.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Hosszú távú memóriastruktúrák tervezése az ágensek tartósságához.
• Hatékony visszacsatolási hurkok implementálása az ágens viselkedésének alakításához.
• Tanulási pályák és modelleltérés értékelése.
• Memóriamechanizmusok integrálása komplex többágensű ökoszisztémákba.

A képzés formátuma

• Szakértői vita technikai bemutatókkal párosítva.
• Gyakorlati felfedezés strukturált tervezési kihívásokon keresztül.
• Fogalmak alkalmazása szimulált ágenskörnyezetekben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha szervezete igényel testreszabott tartalmat vagy esetspecifikus példákat, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a képzés testreszabásához.

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.

Az AgentCore beépített identitás, megfigyelhetőség és megfelelőségi funkciókat biztosít, amelyek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy felelősségteljesen helyezzenek üzembe AI ügynököket vállalati környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű gyakorlóknak szól, akik biztonságos, ellenőrizhető és megfelelő AI ügynök rendszereket szeretnének tervezni és működtetni az Amazon Bedrock AgentCore segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Vállalati identitás- és engedélyezési modellek implementálása az ügynökök számára.
• Megfigyelhetőség engedélyezése strukturált naplózással, metrikákkal és nyomkövetéssel.
• Megfelelőségi ellenőrzések alkalmazása a szabályozási keretrendszerekhez igazítva.
• Ügynök tevékenységek auditálása és biztonságos munkamenet-szintű ellenőrzések fenntartása.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok AWS biztonsági és monitorozási eszközökkel.
• Esettanulmányok szabályozott vállalati környezetekben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A Mastra egy keretrendszer, amely lehetővé teszi a kifinomult munkafolyamat-automatizálást és a több AI-ügynök közötti koordinációt elosztott rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik nagy léptékben szeretnének többügynökös munkafolyamatokat tervezni, összehangolni és működtetni.

A képzés elvégzésével a résztvevők a következő készségeket sajátítják el:

• Összetett munkafolyamatok tervezése a Mastra összehangolási képességeinek felhasználásával.
• Több ügynök koordinálása párhuzamos vagy függő feladatok végrehajtása során.
• Munkafolyamat-végrehajtáshoz szükséges monitorozási és hibakereső eszközök implementálása.
• Összehangolási logika optimalizálása a megbízhatóság, az átviteli sebesség és az automatizálás hatékonysága érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati munkafolyamat-tervezés és automatizálási feladatok.
• Gyakorlati megvalósítás egy konténerizált élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Testreszabott automatizálási forgatókönyvek, vállalati integrációk vagy munkafolyamat-minták kérésre biztosíthatók.

Az AgentCore Runtime & Gateway egy AWS szolgáltatáspár, amely az AI-ügynökök csomagolására, üzembe helyezésére és biztonságos közzétételére szolgál, egyszerűsített integrációkkal külső rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnöki csapatoknak szól, akik szeretnék az ügynök prototípusokból a termelési környezetbe lépni, elsajátítva az AgentCore Runtime használatát az üzembe helyezéshez és a Gateway-t a biztonságos kapcsolatok és API-integrációkhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AgentCore Runtime környezetek felállítására és ügynökök csomagolására az üzembe helyezéshez.
• Ügynökök közzétételére a Gateway-n keresztül hitelesített, sávszélesség-korlátozott végpontokkal.
• Külső eszközök és API-k integrálására az ügynök munkafolyamataiba stabil szerződések segítségével.
• Megfigyelhetőség, naplózás és használat figyelésének bevezetésére a termelési működéshez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok Runtime üzembe helyezéssel és Gateway-integrációkkal.
• Gyakorlati feladatok a megbízhatóságra, biztonságra és bevezetésre összpontosítva.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Devstral egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely kódolási ügynökök építésére és futtatására szolgál, amelyek képesek kapcsolatba lépni kódbázisokkal, fejlesztői eszközökkel és API-kkal a mérnöki hatékonyság növelése érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, fejlesztői eszközökkel foglalkozó csapatok és SRE-k számára készült, akik szeretnének kódolási ügynököket tervezni, implementálni és optimalizálni a Devstral segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Devstral beállítása és konfigurálása kódolási ügynökök fejlesztéséhez.
• Ügynökmunkafolyamatok tervezése kódbázisok feltárásához és módosításához.
• Kódolási ügynökök integrálása fejlesztői eszközökkel és API-kkal.
• Biztonságos és hatékony ügynök üzembe helyezésének legjobb gyakorlatainak implementálása.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan működnek az AI ügynökök, és saját interaktív chatbot rendszereket szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök alapjait és alkalmazásait.
• Felfedezni a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) alapelveit.
• Tervezni egy chatbot beszélgetési folyamatát.
• Fejleszteni egy funkcionális chatbotot Python és kapcsolódó eszközök segítségével.
• Üzembe helyezni a chatbotot valós felhasználókkal való interakcióra.

A Mastra egy olyan működési keretrendszer, amely az AI ügynökök üzembe helyezését, skálázását és életciklus-kezelését egyszerűsíti a termelési környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakemberek számára készült, akik megbízhatóan és hatékonyan kívánják működtetni az AI ügynököket a termelési rendszerekben.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Mastra-alapú AI ügynökök üzembe helyezése ellenőrzött, termelési szintű környezetekben.
• Ügynökök vízszintes és függőleges skálázása platformnatív primitívek használatával.
• Megfigyelési folyamatok implementálása az ügynökök viselkedésének és teljesítményének nyomon követéséhez.
• Futásidejű konfigurációk optimalizálása a késleltetés, költségek és működési kockázatok csökkentése érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok valós üzembe helyezési forgatókönyvekre fókuszálva.
• Élő laboratóriumi implementáció konténeres és orchestrált környezetekben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Tematikus testreszabás, gyakorlati laborok vagy iparági specifikus forgatókönyvek kérése alapján elérhetők.

A Google Antigravity egy ügynök-központú fejlesztői platform, amelyet az AI által hajtott kódolási és automatizációs munkafolyamatok szervezésére, felügyeletére és koordinálására használnak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtervezni, kezelni és optimalizálni a több ügynökből álló munkafolyamatokat a Google Antigravityban.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségeket sajátítják el:

• Ügynökök feladatainak és szervezési folyamatainak konfigurálása a Manager felületen belül.
• Antigravity összetevők generálása és értelmezése, beleértve a feladatlistákat, terveket, naplókat és böngészőfelvételeket.
• Ellenőrzési stratégiák implementálása az ügynökök műveleteinek átláthatóságának és ellenőrizhetőségének biztosítása érdekében.
• Több ügynök közötti együttműködés optimalizálása összetett fejlesztési és működési feladatokhoz.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és gyakorlati bemutatók.
• Valós munkafolyamatokra fókuszáló, forgatókönyv alapú gyakorlatok.
• Gyakorlati kísérletezés egy élő Antigravity munkaterületen belül.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott változatot szeretne a képzésből, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a testreszabási lehetőségek megbeszéléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megérteni és egyszerű MI-ügynököket létrehozni valós feladatokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI-ügynökök alapvető fogalmait.
• Azonosítani a különböző típusú MI-ügynököket és azok alkalmazásait.
• Alapvető MI-ügynököket tervezni és implementálni gyakorlati feladatokhoz.
• Felfedezni az eszközöket és keretrendszereket az MI-ügynökök építéséhez.

Az Antigravity egy fejlesztői platform, amely AI-alapú, agent-first alkalmazások létrehozására szolgál.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik valós alkalmazásokat szeretnének létrehozni autonóm AI ügynökök segítségével az Antigravity környezetben.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Autonóm és koordinált AI ügynököket használó alkalmazások fejlesztésére.
• Az Antigravity IDE, szerkesztő, terminál és böngésző használatára a teljes fejlesztési folyamat során.
• Több ügynökből álló munkafolyamatok kezelésére az Agent Manager segítségével.
• Ügynök képességek integrálására éles szoftverrendszerekbe.

A képzés formátuma

• Összevont előadások részletes bemutatókkal.
• Széleskörű gyakorlati feladatok és irányított gyakorlatok.
• Valós implementációs munka az Antigravity élő környezetében.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A fejlesztői környezetének megfelelő, testreszabott tartalomért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a képzés személyre szabott verziójának megtervezéséhez.

Az Amazon Bedrock AgentCore egy vállalati szintű keretrendszer mesterséges intelligencia ügynökök tervezéséhez, üzembe helyezéséhez és skálázásához, integrált támogatással a memória, megfigyelhetőség és biztonságos azonosításkezelés területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű mérnököknek és építészeknek szól, akik szeretnék tervezni, biztonságossá tenni és üzemeltetni agentikus MI rendszereket az AWS Bedrock AgentCore segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AgentCore architektúráját és összetevőit.
• MI ügynökök üzembe helyezése és kezelése a Runtime és a Gateway segítségével.
• Tartós memória és állapotalapú interakciók implementálása.
• Azonosítás, megfigyelhetőség és megfelelőségi ellenőrzések alkalmazása.
• Többügynökös rendszerek tervezése vállalati szintű munkafolyamatokhoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati AWS laborórák az AgentCore-val.
• Gyakorlati feladatok üzembe helyezési és monitorozási forgatókönyvekkel.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szoftverfejlesztők és mérnöki csapatok számára készült, akik skálázható, megfigyelhető AI rendszereket szeretnének építeni a Mastra használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Mastra architektúráját és annak integrációját az LLM-ekkel és külső API-kkal.
• AI agentek és munkafolyamatok tervezése és implementálása TypeScript segítségével.
• A Mastra megfigyelhetőségi és memória eszközeinek használata az agentek teljesítményének monitorozására és javítására.
• Termelésre kész AI alkalmazások üzembe helyezése a Mastra keretrendszerének funkcióit kihasználva.

Ez az 1 napos workshop, amelyet fejlesztők, adattudósok és AI rajongók számára terveztek, segít megérteni és hasznosítani az agentikus AI rendszerek erejét a AutoGen v0.4 segítségével.

Gyakorlati feladatok és bemutatók keverékén keresztül megtanulod, hogyan építs, kezelj és helyezz üzembe többagentes alkalmazásokat, amelyeket Large Language Modellek (LLM) hajtanak.

A kurzus végére szilárd alapokat szerezni fogsz az AutoGen rétegzett architektúrájában, elsajátítod az agentek közötti aszinkron kommunikációt, és megismerkedhetsz valós felhasználási esetekkel és ajánlott gyakorlatokkal skálázható és intelligens LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level / advanced-level developers and technical professionals who wish to use OpenClaw to build and run practical AI agents that automate work through chat and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to: install and configure OpenClaw, connect an LLM provider, use and adapt skills for automation, and apply basic security and operational guardrails.