Your Personal AI Assistant for Email, Calendar and Research Képzés

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű / középhaladó szintű / haladó szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék az AI-t felhasználni a Projektmenedzsmentben és Agilis Módszertanokban, hogy átlépjék a manuális koordinációt, és adatvezérelt összehangolásra térjenek át. Ez a kategória a gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek felhasználására összpontosít, hogy megoldja a szoftverfejlesztési életciklus (SDLC) hagyományos „szűk keresztmetszeteit”. Az AI alkalmazásával olyan területeken, mint a GitOps, kapacitástervezés és követelményfejlesztés, a szervezetek nagyobb pontosságot érhetnek el a előrejelzésben, és jelentősen csökkenthetik az adminisztratív terheléssel töltött időt. Ez a módszer segít a csapatoknak a magas értékű kreatív munkára összpontosítani, miközben az AI kezeli az adatfeldolgozás és forgatókönyvtervezés összetettségét.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Transformerek, LLM-ek és SLM-ek technikai alapjait.
• Kritikusan értékelni az AI eszközöket költség, késleltetés, adatvédelem és szállítói zártság szempontjából.
• Elsajátítani a haladó prompt tervezést és RAG technikákat professzionális használatra.
• Integrálni az AI-t a teljes agilis életciklusba, az ötletgenerálástól és a backlog finomítástól a kockázatkezelésig.
• Azonosítani és enyhíteni az AI etikával, torzításokkal, hallucinációkkal és a „modell összeomlásával” kapcsolatos kockázatokat.
• Alkalmazni a „modellalapú problémamegoldást” összetett mérnöki és menedzsment feladatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) kezdő / középhaladó / haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék hagyományos építészeti munkafolyamataikat AI-gazdag folyamatokká alakítani. Nem az építész kreativitásának helyettesítéséről van szó, hanem annak erősítéséről: az Artificiális Intelligenciát arra használjuk, hogy a ismétlődő feladatokat átvállalja, gyorsítsa a koncepciókidolgozást és automatizálja a adminisztratív teherhordozást. A workshop hízat épít a nyers vázlatok és a magas színvonalú prezentációk között.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• 3-5 koncepcionális változatot generálni olyan idő alatt, amennyi korábban egyetlen elkészítéséhez kellett volna.
• Függetlenül végezni professzionális poszt-produkciót a rendereléseken, így elhagyva a külső kiszállítást kisebb javítások esetén.
• Kialakítani multimodális AI (Gemini/GPT) segítségével összetett jogi építési kódexek és műszaki dokumentációk elemzését.
• Vezetni automatikus adminisztratív munkafolyamatokat, hogy heti szinten több órát takarítsanak meg a manuális munka helyett.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól különböző osztályokról, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják hatékonyan az AI eszközöket a napi feladatokhoz, időt takarítva meg és növelve a termelékenységet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az AI által működtetett eszközöket, amelyek alkalmasak különböző feladatokra.
• Automatizálni az ismétlődő folyamatokat a munkafolyamat hatékonyságának javítása érdekében.
• Kihasználni az AI-t a jobb kommunikáció, jelentéskészítés és döntéshozatal érdekében.
• Biztosítani a felelősségteljes és etikus AI használatot a munkahelyen.

This instructor-led, live training in Magyarország is aimed at: Mixed teams from business and IT.

By the end of this training, participants will be able to:

• Find and prioritise AI use cases
• Build working prototypes in small teams
• Present results and next steps
• Take prototypes into the AI roadmap