Generatív AI oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű turisztikai szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a generatív MI-t az ügyfélkapcsolat javítására, a tartalomkészítés egyszerűsítésére és az általános utazási élmény fokozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI szerepét a turizmusban és a vendéglátásban.
• MI eszközök használata személyre szabott utazási ajánlatok generálására.
• Ügyfélkapcsolatok automatizálása MI által hajtott chatbotokkal.
• Marketingstratégiák fokozása MI által generált tartalmakkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik prediktív elemzések és generatív modellek segítségével MI-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prediktív MI és a generatív modellek alapjait.
• MI-alapú eszközök használata prediktív kódolás, előrejelzés és automatizálás céljából.
• LLM-ek (Large Language Models) és transzformátorok implementálása szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Idősor-előrejelzés és MI-alapú ajánlások alkalmazása.
• MI modellek fejlesztése és finomhangolása valós alkalmazásokhoz.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások értékelése az MI üzembe helyezésében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű MI-szakemberek, üzleti elemzők és technológiai vezetők számára készült, akik meg szeretnék érteni a generatív MI alapelveit és a LLM-ek üzleti környezetben való alkalmazásait. A résztvevők a transzformerekről, a prompt tervezésről és az etikai megfontolásokról tanulnak e modellek valós alkalmazásai során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI és a nagy nyelvi modellek alapvető elveit.
• LLM-ek implementálására és finomhangolására konkrét üzleti alkalmazásokhoz.
• Prompt tervezési technikák alkalmazására az optimális modell kimenetek érdekében.
• Felismerni az etikai megfontolásokat és kezelni a kockázatokat a LLM-ek üzembe helyezése során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű gyártásmérnökök, folyamatfejlesztési szakemberek és MI-fejlesztők számára készült, akik a generatív MI alkalmazásával szeretnék javítani a gyártási folyamatokat és eredményeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI alapjait és annak gyártási alkalmazásait.
• Generatív MI alkalmazása a tervezés optimalizálására és prediktív karbantartásra.
• MI által generált adatok elemzése és értelmezése tájékozott döntéshozatal érdekében.
• MI megoldások implementálása a termelési hatékonyság és a termékminőség javítására.

Ez az oktató vezette, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő- és középhaladó szintű AI-fejlesztőknek és érdeklődőknek szól, akik ki akarnak meríteni a generatív MI potenciálját az Azure OpenAI használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A MI, a generatív MI és az OpenAI API alapelveinek megértése.
• Az Azure OpenAI fiók és stúdió beállítása és kezelése.
• Az Azure OpenAI szolgáltatások hatékony telepítése és kezelése.
• Generatív MI-modellek integrálása különféle alkalmazásokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó Java fejlesztők, szoftvermérnökök és felhőrajongók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Azure OpenAI erejét intelligens alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapelveit és alkalmazásait.
• Azure OpenAI szolgáltatás beállítása és kezelése.
• OpenAI modellek integrálása Java alkalmazásokba.
• AI-alapú funkciók üzembe helyezése webalkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű tartalomkészítők, marketing szakemberek és üzleti stratégiák számára készült, akik szeretnék elsajátítani a generatív MI eszközöket a különböző médiumokon történő tartalomkészítés automatizálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI alapjait és annak alkalmazásait a tartalomkészítésben.
• Generatív MI eszközök használata szöveg, kép, hang- és videotartalmak generálására.
• Prompt mérnöki technikák alkalmazása az optimális tartalomgenerálás érdekében.
• Naprakész maradni a generatív MI legújabb trendjeivel és fejlesztéseivel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű játékfejlesztőknek, tervezőknek és AI-rajongóknak szól, akik szeretnék kihasználni a generatív AI-t innovatív játék környezetek és karakterek fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapvető fogalmait és annak alkalmazását a játékfejlesztésben.
• Procedurális tartalomgenerálás implementálása a kiterjedt játékvilágok létrehozásához.
• AI által vezérelt karakterek és narratívák tervezése és fejlesztése.
• Az AI etikai következményeinek értékelése a játékfejlesztésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kiskereskedelmi vezetőknek, e-kereskedelmi szakembereknek és AI-szakértőknek szól minden szinten, akik szeretnék kihasználni a generatív AI előnyeit az innováció és a hatékonyság növelése érdekében a kiskereskedelmi műveletekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI szerepét a kereskedelemben és annak lehetséges előnyeit.
• Generatív AI eszközök implementálása az ügyfélélmény javításához.
• Generatív AI használata a készletgazdálkodás optimalizálásához.
• Generatív AI technikák alkalmazása pontos értékesítési előrejelzésekhez.
• Generatív AI megoldások hatékony integrálása a kiskereskedelmi műveletekbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) pénzügyi szakemberek, fintech fejlesztők és mesterséges intelligencia szakértők számára szól, akik szeretnék kihasználni a generatív mesterséges intelligenciát a pénzügyi szolgáltatások átalakításában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív mesterséges intelligencia alapjait és annak alkalmazásait a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Generatív mesterséges intelligencia eszközök és platformok használata kockázatértékelés, csalásfelismerés és ügyfélkapcsolat területén.
• Testreszabott megoldások fejlesztése generatív mesterséges intelligencia segítségével a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Generatív mesterséges intelligencia megoldások integrálása meglévő pénzügyi rendszerekbe és folyamatokba.
• Generatív mesterséges intelligencia modellek elemzése és optimalizálása a jobb teljesítmény érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) marketing szakemberek, digitális stratégusok és technológiai rajongók számára szól, akik szeretnék kihasználni a generatív AI erejét személyre szabott marketingkampányok létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapjait és annak marketingben való alkalmazásait.
• Használni generatív AI eszközöket és platformokat kampányok létrehozásához.
• Személyre szabott marketing tartalmakat készíteni AI modellek segítségével.
• AI által generált tartalmakat integrálni szélesebb marketingstratégiákba.
• Elemzést végezni és optimalizálni az AI által hajtott marketingkampányokat a jobb teljesítmény érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati tapasztalatot szeretnének szerezni egyedi chatbotok építésében és üzembe helyezésében AI platformok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbot fejlesztés alapjait.
• Felfedezni különböző AI platformokat chatbot létrehozásához.
• Tervezni és implementálni egyedi chatbot megoldásokat.
• Chatbotokat üzembe helyezni különböző csatornákon és platformokon.
• Elemzni a chatbotok teljesítményét és felhasználói interakcióit.
• Integrálni a chatbotokat meglévő rendszerekbe és adatbázisokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű UX tervezők, termék menedzserek és ügyfélszolgálati szakemberek számára készült, akik a chatbotok testreszabásán keresztül szeretnék optimalizálni a felhasználói interakciókat és elégedettséget.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a felhasználóközpontú chatbot tervezés alapelveit.
• Chatbotokat testreszabni a felhasználói igények és preferenciák alapján.
• Legjobb gyakorlatokat alkalmazni a felhasználói interakciók fokozására.
• Elemzéseket használni a chatbot teljesítményének mérésére és javítására.
• Chatbotokat integrálni a meglévő ügyfélszolgálati munkafolyamatokba.
• Biztosítani egy következetes és vonzó felhasználói élményt különböző platformokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztők, AI szakemberek és technikai szakemberek számára készült, akik szeretnének mélyebben megismerni az AI chatbotok testreszabásának haladó technikáit saját igényekre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó chatbot-funkcionalitások fejlesztése egyedi kódokkal.
• Chatbotok integrálása összetett külső API-kkal és szolgáltatásokkal.
• Fejlett természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technikák implementálása.
• Chatbot teljesítményének és felhasználói interakcióinak optimalizálása.
• Biztonság és adatvédelem biztosítása chatbot alkalmazásokban.
• Chatbotok üzembe helyezése és skálázása nagy igényű környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, beleértve üzleti szakembereket és technológiai rajongókat, akik szeretnének megtanulni, hogyan hozzanak létre és szabjanak testre chatbotokat felhasználóbarát AI eszközök segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbot technológia alapjait.
• Navigálni és használni olyan eszközöket, mint a Dialogflow és a Microsoft Azure Bot Service.
• Tervezni és testreszabni chatbot beszélgetéseket.
• Integrálni chatbotokat különböző platformokkal és szolgáltatásokkal.
• Üzembe helyezni chatbotokat valós alkalmazásokhoz.
• Monitorozni és javítani a chatbotok teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) különböző szintű szakértelemmel rendelkező résztvevőknek szól, akik szeretnék kihasználni a Google AutoML platformját egyedi chatbotok létrehozására különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbot-fejlesztés alapjait.
• Navigálni a Google Cloud Platformon és hozzáférni az AutoML-hez.
• Adatokat előkészíteni a chatbot modellek tanításához.
• Egyedi chatbot modelleket tanítani és értékelni az AutoML segítségével.
• Chatbotokat üzembe helyezni és integrálni különböző platformokra és csatornákra.
• Figyelni és optimalizálni a chatbotok teljesítményét az idő múlásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű MI kutatóknak, kreatív szakembereknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnék felfedezni a generatív MI technikákat, MI-alapú kreatív munkafolyamatokat implementálni és alkalmazásokat fejleszteni DeepSeek modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek modellek generatív MI képességeit.
• Szöveget, képeket és kreatív tartalmakat generálni MI segítségével.
• Optimalizálni a MI által generált kimeneteket különböző kreatív alkalmazásokhoz.
• MI-alapú eszközöket fejleszteni történetmeséléshez, tervezéshez és médiához.

Ez az oktató által vezérelt, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak a kezdőtől középhaladó szintű játékkalakóknak, művészeknek, zenészeknek és szórakoztatóipari szakembereknek szól, akik a generatív MI erejét szeretnék kihasználni az innovációra a szórakoztatóipar területén.

A képzés végére a résztvevők a következőket lesznek képesek megtenni:

• Értsék meg a generatív MI alapfogalmait és szerepét a kreatív folyamatokban.
• Fejtsék ki a MI használatát a zene, az irodalom és a vizuális művészetek előállításában.
• Vizsgálják meg a MI hatását a videójáték-fejlesztésre és a játékosélményre.
• Ismerjék át az AI használata mögött álló etikai kérdéseket a művészi alkotás terén.
• Tervezzék meg és fejlesszék ki az MI vezérelt projekteket a szórakoztatóiparban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és döntéshozóknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügyi kontextusban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítani a generatív mesterséges intelligencia által nyújtott lehetőségeket a gyógyszerfejlesztés és a személyre szabott orvoslás terén.
• Generatív mesterséges intelligencia technikák alkalmazása az orvosi képalkotásban és diagnosztikában.
• Felmerni az etikai következményeket a mesterséges intelligencia orvosi környezetben történő alkalmazásával kapcsolatban.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák integrálására az egészségügyi rendszerekbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI mérnökök, fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik elsajátítani kívánják a prompt mérnökségi stratégiákat, hogy maximalizálják a DeepSeek LLM hatékonyságát valós alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó promptokat készíteni az AI válaszok optimalizálásához.
• Az AI által generált szövegek pontosságának és konzisztenciájának szabályozása és finomhangolása.
• Prompt láncolás és kontextuskezelési technikák alkalmazása.
• Biasok csökkentése és az etikus AI használatának elősegítése a prompt mérnökségben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű robotikamérnökök és MI-kutatók számára készült, akik generatív MI technikák segítségével szeretnének autonóm robotrendszereket tervezni és implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI alapvető fogalmait a robotikában.
• Autonóm robotok tervezése és szimulálása generatív MI modellek segítségével.
• MI algoritmusok implementálása a robotok érzékeléséhez és döntéshozatalához.
• Az MI által hajtott robotok hatásának értékelése különböző iparágakban.
• Az autonóm robotrendszerek telepítésének etikai kérdéseinek kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű oktatóknak és edtech szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a generatív mesterséges intelligenciát az oktatás személyre szabására és a tanulási élmények javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az oktatás kontextusában.
• Személyre szabott tananyagokat és tanulási útvonalakat létrehozni mesterséges intelligencia segítségével.
• Mesterséges intelligencia eszközök használata az osztálytermi menedzsmenthez és tartalomkészítéshez.
• Etikai megfontolások kezelése a mesterséges intelligencia oktatásban való használatában.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia integrálására az oktatási tantervekbe és adminisztratív folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik szintetikus adathalmazokat szeretnének létrehozni MI modellképzéshez, ahol a valós adatok korlátozottak vagy érzékenyek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a szintetikus adatok szerepét és létrehozását a generatív MI-ben.
• Generatív MI modellek implementálása magas színvonalú szintetikus adatok előállításához.
• A szintetikus adathalmazok minőségének és használhatóságának értékelése.
• A szintetikus adatok használatának etikai és jogi szempontjainak navigálása.
• Szintetikus adatstratégiák alkalmazása valós MI kihívásokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik szeretnék integrálni a generatív AI-t a szoftverfejlesztési életciklusukba (SDLC).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• AI eszközök használata kódolás, hibakeresés és kódellenőrzés során.
• AI technikák alkalmazása hatékony gyökérképesség elemzéshez.
• AI funkciók implementálása a szoftverfejlesztési folyamat javítására.
• Etikai megfontolások és ajánlott gyakorlatok értékelése az AI fejlesztésben.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest (online vagy helyszínen) középszintű és haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek, IT menedzsereknek és döntéshozóknak szól, akik szeretnék megérteni a generatív MI mélyreható hatását a kiberbiztonságra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI képességeit és alkalmazásait a kiberbiztonság területén.
• Felismerni és előre jelezni az MI által hajtott kiberfenyegetéseket és támadásokat.
• Felfedezni a generatív MI felhasználását a kibervédelmi mechanizmusok erősítésében.
• Felmérni a generatív MI alkalmazásának etikai és jogi szempontjait a kiberbiztonságban.
• Stratégiákat kidolgozni a generatív MI integrálására saját kiberbiztonsági gyakorlataikba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű vezetőknek szól, akik meg szeretnék érteni és ki szeretnék használni a generatív mesterséges intelligenciát üzleti stratégiáikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív mesterséges intelligencia alapvető fogalmait és képességeit.
• Azonosítani a generatív mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeit a szervezetükön belül.
• Megérteni a generatív mesterséges intelligencia használatának etikai és jogi szempontjait.
• Vezetni vitákat és megalapozott döntéseket hozni az AI projektekkel kapcsolatban.
• Útvonalat kidolgozni a generatív mesterséges intelligencia integrálására az üzleti folyamataikba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű AI rajongóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a Perplexity AI-t komplex problémamegoldásra és kutatásra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó AI technikák implementálása a Perplexity AI segítségével.
• Komplex adathalmazok elemzése és értékes betekintések kinyerése.
• AI fogalmak alkalmazása valós problémamegoldásban.
• A Perplexity AI integrálása meglévő AI munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök és AI szakemberek számára készült, akik szeretnének mélyebben megismerni a komplex generatív modelleket és azok iparági alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó generatív modelleket implementálni és betanítani, beleértve a GAN-okat, VAE-ket és diffúziós modelleket.
• Megérteni és alkalmazni a Transformer architektúrát generatív feladatokban.
• Felfedezni a generatív AI etikai implikációit és kihívásait.
• Haladó generatív technikákat alkalmazni valós iparági problémák megoldására.
• Naprakész maradni a generatív AI legújabb kutatási trendjeivel és jövőbeli irányával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a generatív MI-t LLM-ekkel különböző feladatokhoz és területekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elmagyarázni, mi a generatív MI és hogyan működik.
• Leírni a transzformer architektúrát, amely az LLM-eket hajtja.
• Empirikus skálázási törvényeket használni az LLM-ek optimalizálásához különböző feladatokhoz és korlátozásokhoz.
• Legmodernebb eszközöket és módszereket alkalmazni az LLM-ek betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez.
• Megvitatni a generatív MI társadalmi és üzleti lehetőségeit és kockázatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik alapvető ismereteket és gyakorlati tapasztalatot szeretnének szerezni a generatív mesterséges intelligenciában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív modellek mögötti elveket és azok alkalmazásait.
• Alapvető generatív modelleket implementálni TensorFlow vagy PyTorch segítségével.
• Új tartalmakat generálni Variációs Autoenkóderek (VAE) és Generatív Ellenséges Hálózatok (GAN) segítségével.
• Felfedezni a generatív MI etikai következményeit.
• Alkalmazni a generatív MI koncepcióit valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű videógyártók, szerkesztők és AI-rajongók számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI technológiákat a videógyártási folyamataik javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az InVideo AI eszközeinek használatával leegyszerűsíteni a videóvágási folyamatokat.
• AI-alapú technikák alkalmazása automatizált videótartalom-készítéshez.
• Professzionális minőségű videók készítése AI-alapú sablonok segítségével.
• AI által támogatott munkafolyamatok optimalizálása a videógyártás hatékonyságának növelése érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű kutatási és írási szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a Perplexity AI-t a kutatási és írási folyamatok hatékonyabbá és pontosabbá tételéhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan segíthet a Perplexity AI a kutatás különböző szakaszaiban.
• A Perplexity AI használata információk gyűjtéséhez és rendszerezéséhez.
• Fejleszteni az írási folyamatot AI által nyújtott betekintésekkel és javaslatokkal.
• A Perplexity AI alkalmazása akadémiai és szakmai írási projektekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű tervezők, művészek és tartalomkészítők számára készült, akik szeretnék az Adobe Firefly segítségével fokozni kreativitásukat és termelékenységüket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítására, amely magában foglalja az Adobe Firefly-t és az Adobe Creative Cloud-ot.
• Képek, szövegeffektusok és színpaletták létrehozására szöveges utasítások alapján az Adobe Firefly segítségével.
• Az Adobe Firefly használatára Adobe alkalmazásokban, mint a Photoshop, Illustrator és Express.
• Kereskedelmi használatra biztonságos és a tartalomkészítők jogait tiszteletben tartó tartalom generálására.
• Etikai és felelős elvek alkalmazására a generatív mesterséges intelligencia használata során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) középhaladó digitális marketingeseknek, influenszereknek és márkastratégusoknak szól, akik szeretnék maximalizálni a közönség elérését mesterséges intelligenciával működő videótartalmakkal.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az InVideo AI képességeit és funkcióit.
• Lenyűgöző videótartalmakat készíteni célközönségük számára.
• Stratégiákat alkalmazni a nézők interakciójának és megtartásának növelésére.
• Teljesítménymutatók elemzésével finomítani a videómarketing stratégiákat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű oktatóknak szól, akik szeretnék integrálni a Perplexity AI-t oktatási módszereikbe, hogy fokozzák a tanulási élményt.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Perplexity AI képességeit az oktatási kontextusban.
• A Perplexity AI használata interaktív és vonzó óravázlatok létrehozásához.
• A Perplexity AI használata tanulói értékelésekhez és visszajelzésekhez.
• Felfedezni az AI lehetőségeit a személyre szabott tanulásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű adattudósok, MI fejlesztők és MI rajongók számára készült, akik szeretnék a generatív MI-t használni új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely generatív MI modelleket és eszközöket tartalmaz.
• Képek, szövegek, hanganyagok és egyéb tartalmak létrehozása szöveges utasítások alapján generatív MI segítségével.
• Generatív MI használata különböző területeken, mint például művészet, tervezés, szórakoztatás és oktatás.
• A generatív MI által létrehozott tartalom minőségének és sokféleségének értékelése.
• A generatív MI etikai és társadalmi hatásainak megértése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű közösségi média menedzsereknek, tartalomkészítőknek és marketing szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az InVideo AI erejét lenyűgöző videótartalmak létrehozásához közösségi média platformokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az InVideo AI használatával szöveget vonzó videótartalommá alakítani.
• Navigálni és maximálisan kihasználni az InVideo AI által vezérelt videókészítő platformot.
• Fokozni a közösségi média stratégiákat AI által generált videótartalmakkal.
• Videókat elemzni és optimalizálni az AI-ból származó betekintések alapján.

A legfrissebb OWASP GenAI Security Project útmutatásai alapján a résztvevők kéz a kézben végzett gyakorlatokon és valós esetforgatókönyveken keresztül fogják megtanulni az AI-specifikus fenyegetések azonosítását, felmérését és mérséklését.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT-szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni a mesterséges intelligencia alapjait és megtanulni, hogyan használják hatékonyan a Perplexity AI-t.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Elmagyarázni a mesterséges intelligencia alapvető fogalmait.
• Navigálni és használni a Perplexity AI platformot információkereséshez.
• Alkalmazni a Perplexity AI-t különböző valós helyzetekben.
• Megérteni az AI technológiák etikai megfontolásait és társadalmi hatásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő szintű / középhaladó szintű / haladó szintű általános iskolai és középiskolai tanároknak készült, akik szeretnék az AI eszközökkel időt spórolni, javítani az óra tervezést, és vonzó tanulási tevékenységeket létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: egyszerűen elmagyarázni az AI-t, AI eszközöket használni mindennapi oktatási feladatokhoz, ellenőrizni és javítani az AI kimeneteket, valamint felelős osztálytermi irányelveket alkalmazni.

Ez az oktató vezette, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) fejlesztők, rendszerek tervezői és technikai szakemberek számára készült, akik szeretnék az Alibaba Cloudot használni arra, hogy generatív AI-alkalmazásokat hozzanak létre, teszteljenek és üzemeltessenek üzleti felhasználási esetekhez.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni az Alibaba Cloud generatív AI szolgáltatásait, promptokat és munkafolyamatokat építeni Qwen modellekkel, készíteni egy egyszerű retrieval-based AI megoldást, valamint biztonságra és költségtudatra helyezett AI-alkalmazásokat üzemeltetni.

Ez a oktatóvezetéses, élő tréning Budapest (online vagy helyszíni) digitális művészeket, tervezőket és kreatív szakembereket céloz meg, akik a ComfyUI-t szeretnék használni képek, videók, 3D-eszközök és hanganyagok generálására csomópont-alapú AI munkafolyamatokon keresztül, kódírás nélkül.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés azoknak a kezdő szintű üzleti szakembereknek és vezetőinek szól, akik fel szeretnének készülni a Google Cloud Generative AI Leader tanúsítványra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Magyarázni a generatív AI alapjait és a Google alapmodelljeit.
• Ismertetni a Google Cloud gen AI kínálatát és az ügynetek eszközeit (agent tooling).
• A prompt mérnökség, grounding és RAG alkalmazása a kimenet javítására.
• Megérteni a biztonságos és felelős AI-t az üzleti bevezetéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő / középhaladó / haladó szintű fejlesztőknek, felhőmérnököknek és technikai termékcsapatoknak szól, akik a Google Cloud generatív AI eszközeit szeretnék használni gyakorlati AI alkalmazások építéséhez és értékeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni a Google Cloud generatív AI szolgáltatásait, promptokat és munkafolyamatokat létrehozni, egyszerű alkalmazásokat építeni a Vertex AI-val, valamint felelősségteljes AI gyakorlatokat alkalmazni.

Ez egy instruktor által vezetett élő tréning (online vagy helyszíni), amely képzési menedzsereknek, oktatótervezőknek és tanulási fejlesztési szakembereknek szól, akik a generatív AI segítségével szeretnék modernizálni a képzési programjaikat és növelni az hatékonyságot.

Ez a 3 napos, gyakorlatorientált program lehetővé teszi a technikai csapatok számára, hogy nagy nyelvi modellek (LLM-ek) segítségével valós alkalmazásokat tervezzenek és implementáljanak.

A résztvevők megismerik a generatív AI és az LLM-ek alapjait, a vezető API-kkal és nyílt forráskódú modellekkel való munkát, valamint azt, hogyan építhetnek megbízható LLM-alapú funkciókat Pythonban. A tanfolyam ezután a Retrieval-Augmented Generation (RAG) és a vektoros keresés témakörére összpontosít, amelyekkel az LLM-ek belső adatokhoz kapcsolhatók, majd pedig munkafolyamatok és ágensek tervezése következik olyan eszközökkel, mint a LangGraph, éles környezetre kész megoldások létrehozásához.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek egy teljes LLM-alkalmazást felépíteni és bemutatni, amely ötvözi a RAG-ot, az ágenseket, a monitorozást, valamint az alapvető biztonsági és költségkontrollokat.

Ez a 3,5 órás, dinamikus, nagy hatást kifejtő webinár a univerzális MI-alfabetizáció kialakítását célozza. A Generatív MI lényeges „miértjére, miértjére és hogyanjára” fókuszál, kiemelve a gyakorlati, azonnali alkalmazásokat és a kritikus biztonsági tudatosságot.

A képzés végére a résztvevők a következőket tudják:

• Megérteni a Generatív MI alapfogalmait és azok relevanciáját a saját szerepkörükben
• Kisajátítani a hatékony utasítástulajdonítás (prompting) alapelveit a jobb eredmények eléréséhez.
• Azonosítani a magas értékű, napi feladatokat, amelyeket a MI segíthet gyorsítani (pl. e-mailek tervezése, összefoglalás).
• Megismerni és elkerülni a kritikus biztonsági, adatvédelmi és etikai kockázatokat (pl. „hallucinációk”, adatfolyt).