AI Agents oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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.

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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik AI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• AI modellek fejlesztése orvosi képfeldolgozáshoz és prediktív diagnosztikához.
• Az AI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Az egészségügyi szabályozások és az etikus AI gyakorlatok betartásának biztosítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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 Budapest (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 Budapest (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 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 az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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 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, élő képzés Budapest-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 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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.

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) 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.

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 Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megérteni és egyszerű AI ügynököket létrehozni valós alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök alapvető fogalmait.
• Azonosítani különböző típusú AI ügynököket és alkalmazásaikat.
• Alapvető AI ügynököket tervezni és implementálni gyakorlati feladatokhoz.
• Felfedezni az eszközöket és keretrendszereket AI ügynökök építéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek és felhőszakértőknek szól, akik szeretnék az Alibaba Cloud-ot használni olyan AI ügynökök létrehozására, amelyek képesek feladatokat automatizálni, kérdésekre válaszolni és kapcsolódni üzleti rendszerekhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: megérteni az AI ügynök architektúrát az Alibaba Cloud-on, létrehozni egy egyszerű ügynök munkafolyamatot, csatlakoztatni egy ügynököt vállalati tudáshoz és eszközökhöz, üzembe helyezni és monitorozni egy ügynököt felhő környezetben.

Ez a haladó gyakorlati szeminárium szoftvermérnökök, architektusok, technikai vezetők, mérnöki menedzserek és szállítási csapatok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan gyorsíthatja fel a Mesterséges Intelligencia a teljes szoftver szállítási életciklusát, a követelményelemzéstől a termelésre kész kódig.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű / középhaladó szintű / haladó szintű fejlesztőknek és szakmai szakembereknek szól, akik szeretnék a Microsoft Azure-t használni AI-ügynökök építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére üzleti alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni az AI-ügynökök architektúráját Azure-on, létrehozni és konfigurálni egy működő ügynököt, az ügynököt üzleti tudásforrásokhoz kapcsolni, valamint az ügynökök kiértékelésére és üzembe helyezésére felkészülni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) szoftverfejlesztők és DevOps csapatok számára készült, akik szeretnék az OpenAI Codex CLI-t használni kódolási feladatok automatizálására, kódellenőrzésre és többlépcsős munkafolyamatok futtatására a terminálból.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek telepíteni és konfigurálni a Codex CLI-t, feladatok végrehajtására természetes nyelvi promptok segítségével, jóváhagyási módok kezelésére, valamint integrálni Git és CI folyamatokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot Ügynök Módját használni funkciók önálló építésére, tesztek futtatására és nagyobb kódolási feladatok kezelésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek aktiválni az Ügynök Módot, tervezni és iterálni az ügynök cikluson belül, terminálparancsokat végrehajtani és vállalati irányítást implementálni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és vezetőknek szól, akik szeretnék a Cursor segítségével gyorsabban építeni funkciókat, fájlok között refaktorálni, valamint csapatszintű AI munkafolyamatokat kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Composer és az agent mód használatával navigálni, a kontextusérzékeny chat segítségével célzott kódokat szerkeszteni, csapatmunkaterületeket üzembe helyezni, valamint a Cursort verziókövetéssel integrálni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű megoldásarchitektusok, AI mérnökök, fejlesztők és technikai termékcsapatok számára készült, akik a Tencent ADP-t szeretnék használni vállalati AI ügynökök létrehozásához, beleértve a RAG-t, a munkafolyamat-automatizálást és a működési korlátokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: ADP-alapú ügynökök tervezésére, tudásfolyamatok létrehozására, munkafolyamatok és több ügynök közötti minták szervezésére, valamint termelési korlátok alkalmazására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő / középhaladó / haladó szintű fejlesztők és technikai szakemberek számára készült, akik szeretnék a Google Cloudot használni olyan AI ügynökök készítésére, amelyek képesek feladatokat automatizálni, eszközöket használni, és üzleti adatokkal dolgozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: magyarázni az AI ügynökök fogalmait, ügynököket készíteni a Vertex AI-val, ügynököket csatlakoztatni külső eszközökhöz és adatokhoz, valamint ügynököket üzembe helyezni üzleti használati esetekre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és DevOps szakembereknek szól, akik szeretnék a Hermes Agentet használni fejlesztési feladatok automatizálására, infrastruktúra kezelésére és tartós AI munkafolyamatok létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek telepíteni és konfigurálni a Hermes Agentet, több platformon keresztül interakcióba lépni vele, 40+ beépített eszközt használni, és különböző háttérrendszereken üzembe helyezni.

Ez az oktató által vezetett, élőben lebonyolított képzés Budapest (online vagy helyszínen) üzleti felhasználók, műveleti csapatok és technikai szakemberek számára készült, akik a Hermes Agent segítségével szeretnék automatizálni a munkát, újrafelhasználható AI-alapú folyamatokat létrehozni és javítani a csapat termelékenységét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: elmagyarázni a Hermes Agent alapjait, beállítani és használni a főbb funkciókat, gyakorlati munkafolyamatokat létrehozni és jó működési gyakorlatokat alkalmazni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Hermes Agentet szeretnék használni a biztonságos helyi AI munkafolyamatok tervezéséhez és futtatásához kódsegítség nyújtása érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: ismertetni a Hermes Agent fogalmait, beállítani biztonságos helyi agent környezeteket, gyakorlati kódolási munkafolyamatokat létrehozni, valamint biztonsági és irányítási ellenőrzéseket alkalmazni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és technikai csapatoknak szól, akik a Ollama és nyílt modellek segítségével szeretnének privát agentikus MI megoldásokat felépíteni és futtatni belső infrastruktúrán.

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek MCP szervereket implementálni, összekapcsolni a Claude Code és OpenClaude rendszerekkel, szállítási módokat váltani, és egy belső eszköz nyilvántartást karbantartani.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő, középhaladó vagy haladó szintű AI szakembereknek szól, akik szeretnék az MCP-t használni az AI asszisztensek külső eszközökkel, adatokkal és vállalati szolgáltatásokkal való összekapcsolására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek elmagyarázni az MCP fogalmait, azonosítani a kulcsfontosságú architektúra összetevőket, beállítani egy alap integrációt, és alkalmazni a biztonsági ajánlott gyakorlatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek és technikai csapatoknak szól, akik szeretnék az OpenAI API-kat használni olyan AI agentek létrehozására, amelyek képesek gondolkodni, eszközöket használni és többlépéses feladatokat elvégezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: agent munkafolyamatok tervezésére, eszközök és külső adatok összekapcsolására, kontextus és válaszok kezelésére, valamint agentek tesztelésére üzleti használatra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) középhaladó / haladó szintű fejlesztőknek és műszaki szakembereknek szól, akik az OpenClaw használatával gyakorlati AI ügynököket szeretnének építeni és futtatni, amelyek a munkát automatizálják csevegési és eszközintegrációk segítségével.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) idősebb fejlesztőknek szól, akik a Pi segítségével szeretnének könnyű, testre szabható terminál ügynök munkafolyamatokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Pi telepítésére, TypeScript készségekkel való bővítésére, a munkafolyamatok csapatszabványokhoz való alkalmazkodására és a bővítmények npm-en keresztül történő megosztására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni a Pi Coding Agentet kód generálásra, változtatások áttekintésére és a terminálalapú fejlesztési munkafolyamatok egyszerűsítésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: elmagyarázni a Pi Coding Agent fogalmait, beállítani és hatékonyan használni az eszközt, alkalmazni azt gyakorlati kódolási feladatokban és biztonságos csapatmunkafolyamatokat bevezetni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek készült, akik a Windsurf használatával beszélgetéses módon szeretnének funkciókat építeni, terminálmunkafolyamatokat végrehajtani az IDE-n belül, és átfogóan refaktorálni a kódbázist.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Cascade használatával navigálni, terminálparancsokat végrehajtani a szerkesztőn belül, prediktív szerkesztéseket kihasználni, és a Windsurfont testreszabni saját technológiai veremhez.