Large Language Models (LLMs) oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a vezetői szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni, mik az LLM-ek, feltárni azok lehetséges hatásait az üzleti műveletekre, és értékelni az AI eszközök gyakorlati használatát, mint például a ChatGPT, a Microsoft Copilot vagy a Grok valós feladatokhoz, mint a tartalomkészítés, adatösszefoglalás és döntéstámogatás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, mik az LLM-ek és hogyan működnek az olyan eszközök, mint a ChatGPT és a Copilot.
• Prompt technikák használatával gyakorlatias, megbízható eredményeket elérni az LLM-ekből.
• Valós használati esetek értékelése, mint például e-mail írás, dokumentumok összefoglalása és termelékenységi automatizálás.
• Befektetési lehetőségek és stratégiai alkalmazások azonosítása az AI bevezetéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) a vezetői csapatoknak szól, akik meg szeretnék érteni az LLM-ek és a vállalati AI eszközök stratégiai értékét. A résztvevők megismerhetik, hogyan integrálhatják ezeket az eszközöket a magas szintű munkafolyamatokba, hogyan készíthetnek jobb promptokat, és hogyan értékelhetik az AI bevezetésével kapcsolatos termelékenységnövelési és ROI-lehetőségeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan működnek az LLM-ek és hogyan alkalmazzák azokat az olyan eszközök, mint a ChatGPT és a Copilot.
• Prompt-alapú interakciók használatával automatizálni és felgyorsítani a feladatokat.
• AI eszközök alkalmazása valós helyzetekben, például e-mail írás, jelentések összefoglalása és szerződések áttekintése.
• Az LLM bevezetésének stratégiai előnyeinek, korlátainak és licencelési szempontjainak értékelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű AI kutatóknak, adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik meg szeretnék érteni, finomhangolni és implementálni a Meta AI Nagy Nyelvi Modelljeit különböző NLP alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Meta AI Nagy Nyelvi Modelljeinek architektúráját és működését.
• Beállítani és finomhangolni a Meta AI LLM-eket specifikus használati esetekhez.
• LLM-alapú alkalmazásokat implementálni, mint például szövegösszefoglalás, chatbotok és érzelmek elemzése.
• Hatékonyan optimalizálni és üzembe helyezni a nagy nyelvi modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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 Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI szakembereknek és etikusoknak, adattudósoknak és mérnököknek, valamint döntéshozóknak és érdekelt feleknek szól, akik meg szeretnék érteni és navigálni az LLM-ek etikai terepét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az LLM-ekkel kapcsolatos etikai kérdéseket és kihívásokat.
• Etikai keretrendszereket és elveket alkalmazni az LLM-ek alkalmazásában.
• Felmerni az LLM-ek társadalmi hatásait és enyhíteni a lehetséges kockázatokat.
• Felelős AI fejlesztésre és használatra vonatkozó stratégiákat kidolgozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű NLP szakemberek és adattudósok, tartalomkészítők és fordítók, valamint globális vállalkozások számára készült, akik szeretnék használni az LLM-ket nyelvi fordításra és többnyelvű tartalom létrehozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nyelvközi tanulás és fordítás alapelveit LLM-kkel.
• LLM-k implementálása tartalom fordítása érdekében különböző nyelvek között.
• Többnyelvű adatkészletek létrehozása és kezelése LLM-k képzéséhez.
• Stratégiák kidolgozása a fordítás konzisztenciájának és minőségének fenntartására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi elemzők, adattudósok és befektetési szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-eket a pénzügyi piaci elemzés és előrejelzés területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alkalmazását a pénzügyi piaci elemzésben.
• LLM-ek használata pénzügyi hírek, jelentések és adatok feldolgozására piaci elemzésekhez.
• Előrejelző modellek fejlesztése részvényárak, piaci trendek és gazdasági mutatók előrejelzésére.
• LLM-ből származó elemzések integrálása a befektetési döntéshozatali folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű környezettudósok és kutatók, adatelemzők, politikai döntéshozók és környezetvédő aktivisták számára készült, akik szeretnék az LLM-eket használni környezeti modellezéshez és elemzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alkalmazását a környezettudományban.
• Az LLM-ek használata környezeti adatok elemzéséhez és modellezéséhez.
• Az LLM kimenetek értelmezése környezeti hatásvizsgálatokhoz.
• Az eredmények hatékony kommunikálása a politikai és természetvédelmi erőfeszítések tájékoztatásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű VR és AR fejlesztőknek, játéktervezőknek és AI mérnököknek szól, akik szeretnék LLM-eket integrálni VR és AR alkalmazásokba, hogy vonzóbb és interaktívabb környezeteket hozzanak létre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét az imerzív VR és AR élmények létrehozásában.
• VR és AR alkalmazások fejlesztése, amelyek LLM-eket használnak interaktív párbeszédekhez és tartalomkészítéshez.
• LLM-ek integrálása VR és AR fejlesztői eszközökkel a felhasználói interakció fokozása érdekében.
• Ajánlott eljárások alkalmazása AI által vezérelt narratívák és interakciók tervezésében virtuális terekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök és szoftverfejlesztők számára készült, akik szeretnék alkalmazni a Nagy Nyelvi Modelleket (LLM) multimodális adatokon a fejlett AI alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális tanulás alapelveit LLM-ekkel.
• LLM-ek implementálása szöveg, kép és hangadatok feldolgozására és elemzésére.
• Alkalmazások fejlesztése, amelyek kihasználják a multimodális adatintegráció előnyeit.
• A multimodális LLM rendszerek teljesítményének értékelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű kiberbiztonsági szakembereknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék kihasználni az LLM-eket a kiberbiztonsági intézkedések és a fenyegetési intelligencia fejlesztésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a kiberbiztonságban.
• LLM-ek implementálása a fenyegetések észlelésére és elemzésére.
• LLM-ek használata a biztonsági automatizálásra és válaszadásra.
• LLM-ek integrálása a meglévő biztonsági infrastruktúrába.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és üzleti elemzők számára készült, akik szeretnék felhasználni a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) a különböző iparágakban előforduló trendek és viselkedések előrejelzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alapvető elveit és szerepüket a prediktív elemzésben.
• LLM-ek implementálása különböző iparágak adatainak elemzésére és előrejelzésére.
• Kiértékelni a prediktív modellek hatékonyságát LLM-ek segítségével.
• LLM-ek integrálása meglévő adatfeldolgozó folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó megértést és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a Nagy Nyelvi Modellek (LLMs) és a Megerősítéses Tanulás (RL) területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a transzformátor modellek összetevőit és működését.
• Optimalizálni és finomhangolni az LLMs-eket specifikus feladatokra és alkalmazásokra.
• Megérteni a megerősítéses tanulás alapvető elveit és módszertanát.
• Megtanulni, hogyan javíthatják a megerősítéses tanulási technikák az LLMs-ek teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű tartalomkészítők, marketingesek és oktatástechnológusok számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét a magas színvonalú, sokszínű és vonzó tartalmak generálásához különböző területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek képességeit és alkalmazásukat a tartalomgenerálásban.
• LLM-ek beállítása és használata különböző típusú tartalmak generálásához.
• Az LLM-ek kérdezésére és finomhangolására vonatkozó ajánlott gyakorlatok alkalmazása a kívánt kimenetek előállításához.
• Az AI által generált tartalmak minőségének értékelése és finomítása meghatározott közönségek számára.
• Speciális technikák felfedezése kreatív és multimodális tartalomgenerálásra LLM-ekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) oktatók, EdTech szakemberek és kutatók számára készült, akik különböző tapasztalati szinttel és szakértelemmel rendelkeznek, és szeretnék kihasználni az LLM-eket személyre szabott oktatási élmények létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek architektúráját és képességeit.
• Azonosítani a személyre szabás lehetőségeit az oktatási tartalmakban az LLM-ek segítségével.
• Tervezni adaptív tanulási platformokat, amelyek az LLM-eket használják a tartalom személyre szabásához.
• LLM-alapú stratégiákat implementálni a tanulói részvétel és a tanulási eredmények javításához.
• Értékelni az LLM-ek hatékonyságát oktatási környezetekben és adatvezérelt döntéseket hozni a

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű ML szakembereknek és AI fejlesztőknek szól, akik szeretnék finomhangolni és üzembe helyezni olyan nyílt súlyú modelleket, mint a LLaMA, Mistral és Qwen, specifikus üzleti vagy belső alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az open-source LLM-ek ökoszisztémáját és a köztük lévő különbségeket.
• Adatkészletek előkészítése és finomhangolási konfigurációk létrehozása olyan modellekhez, mint a LLaMA, Mistral és Qwen.
• Finomhangolási folyamatok végrehajtása a Hugging Face Transformers és PEFT használatával.
• Finomhangolt modellek értékelése, mentése és üzembe helyezése biztonságos környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szoftverfejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik LLM-eket szeretnének implementálni beszédfelismerő és szintetizáló rendszerekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a beszédtechnológiákban.
• LLM-ek implementálása pontos beszédfelismerés és természetes hangzású beszéd szintézis érdekében.
• LLM-ek integrálása beszédfelismerő motorokkal és beszéd szintetizátorokkal.
• Beszédrendszerek teljesítményének értékelése és javítása LLM-ek segítségével.
• Tájékozódni a beszédtechnológiák aktuális trendjeiről és jövőbeli irányairól.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű ügyfélszolgálati és IT szakemberek számára készült, akik LLM-k bevezetésével szeretnének reagálóképes és intelligens ügyfélszolgálati chatbotokat létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Large Language Models (LLM-k) alapjait és architektúráját.
• LLM-k tervezése és integrálása ügyfélszolgálati rendszerekbe.
• A chatbotok reagálóképességének és felhasználói élményének javítása.
• Etikai megfontolások kezelése és az iparági szabványok betartása.
• LLM-alapú chatbot üzembe helyezése és karbantartása valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és AI mérnökök számára készült, akik szeretnék hatékonyabban és költséghatékonyabban finomhangolni a nagy nyelvi modelleket olyan módszerek segítségével, mint a LoRA, az Adapter Tuning és a Prefix Tuning.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a paraméter-hatékony finomhangolás módszereinek elméleti hátterét.
• Megvalósítani a LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning módszereket a Hugging Face PEFT segítségével.
• Összehasonlítani a PEFT módszerek és a teljes finomhangolás teljesítményét és költségeit.
• Kisebb számítási és tárolási igényű finomhangolt LLM-ek üzembe helyezése és skálázása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű gépi tanulási mérnökök, AI fejlesztők és adattudósok számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a QLoRA és a kvantálási technikák elméletét az LLM-ek kapcsán.
• Megvalósítani a QLoRA-t nagy nyelvi modellek finomhangolásában területspecifikus alkalmazásokhoz.
• Optimalizálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítási erőforrások mellett kvantálás segítségével.
• Hatékonyan üzembe helyezni és értékelni a finomhangolt modelleket valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adat- és marketing szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az LLM-eket a nyilvános hangulat elemzésére és értelmezésére különböző szöveges forrásokból, mint például közösségi média posztok, termékértékelések és ügyfélvisszajelzések.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az érzelmek elemzésének alapelveit és az LLM-ek használatát.
• Adatkészletek előkészítése és feldolgozása az érzelmek elemzéséhez.
• LLM-ek betanítása és finomhangolása a szövegben szereplő érzelmek pontos tükrözéséhez.
• Érzelmek elemzése valós időben a közösségi médiából és más szöveges forrásokból.
• Az érzelmek elemzésének eredményeinek integrálása az üzleti stratégiákba és döntéshozatali folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szoftverfejlesztők és műszaki írók számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-eket a kódolási munkafolyamatuk egyszerűsítésére és részletes, átfogó dokumentációk létrehozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a kódgenerálás és szoftverdokumentáció automatizálásában.
• Az LLM-ek használata pontos és hatékony kódrészletek és dokumentációk létrehozására.
• Az LLM-ek integrálása a szoftverfejlesztési életciklusba a termelékenység növelése érdekében.
• Magas színvonalú dokumentációs szabványok fenntartása automatizált eszközök segítségével.
• Az etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az AI használatában a szoftverfejlesztés során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű üzleti szakemberek és adatelemzők számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét az üzleti betekintések kinyeréséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alapjait és alkalmazásait az üzleti intelligencia kontextusában.
• LLM-ek alkalmazása nagy adathalmazok elemzésére és értelmes betekintések kinyerésére.
• LLM-alapú elemzések integrálása a stratégiai üzleti döntéshozatali folyamatokba.
• Az LLM-ek üzleti használatának etikai megfontolásainak és ajánlott gyakorlatainak értékelése.
• A jövőbeli trendek előrejelzése az AI területén és felkészülés az üzleti intelligencia változó környezetére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndex használatát innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a LlamaIndexet LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adathalmazokat indexelni és lekérdezni a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók fokozása érdekében.
• Kifinomult alkalmazásokat tervezni és fejleszteni, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Megérteni és alkalmazni az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munka legjobb gyakorlatait.
• Navigálni az LLM-alapú alkalmazások üzembe helyezésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI kutatók, gépi tanulási szakemberek és adattudósok számára készült, akik szeretnék használni a LlamaIndex-et az AI modellek képességeinek fejlesztésére, hogy azok pontosabbak és megbízhatóbbak legyenek különböző alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a LlamaIndex alapelveit és összetevőit.
• Adatokat betölteni és strukturálni LLM-ekkel való használatra.
• Kontextus bővítést implementálni az AI modellek teljesítményének javításához.
• A LlamaIndex integrálása meglévő AI rendszerekbe és munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a prompt tervezés és a few-shot tanulás erejét a nagy nyelvi modellek teljesítményének optimalizálására valós alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt tervezés és a few-shot tanulás alapelveit.
• Hatékony promptokat tervezni különböző NLP feladatokhoz.
• Few-shot technikákkal adaptálni a nagy nyelvi modelleket minimális adatmennyiséggel.
• Optimalizálni a nagy nyelvi modellek teljesítményét gyakorlati alkalmazásokhoz.

A LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és pontos végrehajtási irányítással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph alapú jogi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és üzemeltetni a szükséges megfelelőségi, nyomonkövethetőségi és irányítási ellenőrzésekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogi célú LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megőrzik az auditálhatóságot és a megfelelőséget.
• Jogi ontológiákat és dokumentum szabványokat integrálni a gráf állapotába és feldolgozásába.
• Biztonsági korlátokat, emberi belefogást igénylő jóváhagyásokat és nyomonkövethető döntési útvonalakat implementálni.
• LangGraph szolgáltatásokat üzembe helyezni, monitorozni és karbantartani éles környezetben, megfigyelhetőséggel és költségellenőrzéssel.

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnökök, AI-szakemberek és lokalizációs vezetők számára készült, akik nagy nyelvi modell (LLM) rendszereket szeretnének implementálni automatizált fordítás, minőségértékelés és vállalati irányítás céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Vállalati szintű LLM lokalizációs folyamatok létrehozása nyílt és saját fejlesztésű modellek integrálásával.
• Automatizált QA munkafolyamatok és minőségi metrikák implementálása a fordítási konzisztencia érdekében.
• Irányítási és jóváhagyási keretrendszerek létrehozása többnyelvű tartalomgyártáshoz.
• Skálázható, ellenőrizhető LLM-alapú lokalizációs rendszerek üzembe helyezése biztonságos környezetekben.

Az AI az SQL-hez a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazása, amelyek automatizálják, optimalizálják és fejlesztik az SQL lekérdezések generálását, végrehajtását és értelmezését a vállalati adatkörnyezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatmérnökök és technikai vezetők számára készült, akik szeretnék integrálni az AI képességeket az SQL munkafolyamatokba, hogy lehetővé tegyék a természetes nyelvű lekérdezést, az intelligens optimalizálást és az automatizált adatelemzést.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy nyelvi modelleket (LLM), mint például a GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen és Mistral integrálni az SQL környezetekbe.
• Természetes nyelvű-SQL folyamatokat építeni a beszélgetésalapú adateléréshez.
• AI-alapú lekérdezésoptimalizálást és hibadetektálást implementálni.
• Biztonságos, ellenőrizhető AI-SQL munkafolyamatokat tervezni vállalati használatra.

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

A LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek összetett gráfokként működnek, állandó állapottal és végrehajtási ellenőrzéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék tervezni, implementálni és üzemeltetni LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat, megfelelő irányítás, megfigyelhetőség és megfelelőség mellett.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Pénzügyi szempontokra szabott LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megfelelnek a szabályozási és auditkövetelményeknek.
• Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a gráf állapotába és eszközeibe.
• Megbízhatósági, biztonsági és emberi felügyeleti ellenőrzéseket implementálni kritikus folyamatokhoz.
• LangGraph rendszerek üzembe helyezése, monitorozása és optimalizálása teljesítmény, költség és SLA-k szempontjából.

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

A Vertex AI hatékony eszközöket kínál multimodális LLM munkafolyamatok létrehozásához, amelyek szöveget, hangot és képeket integrálnak egyetlen folyamattá. A hosszú kontextusablak-támogatással és a Gemini API paraméterekkel lehetővé teszi a tervezés, az érvelés és a keresztmodális intelligencia terén fejlett alkalmazások kifejlesztését.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű gyakorlóknak szól, akik multimodális AI munkafolyamatokat szeretnének tervezni, építeni és optimalizálni a Vertex AI-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Gemini modellek használata multimodális bemenetek és kimenetek esetén.
• Hosszú kontextusú munkafolyamatok implementálása komplex érveléshez.
• Szöveg, hang és kép elemzését integráló folyamatok tervezése.
• A Gemini API paraméterek optimalizálása a teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok multimodális munkafolyamatokkal.
• Projektalapú gyakorlatok alkalmazott multimodális használati esetekhez.

Képzés testreszabási lehetőségek

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

A LangGraph lehetővé teszi állapottal rendelkező, több szereplős munkafolyamatokat, amelyeket LLM-ek hajtanak meg, pontos vezérléssel a végrehajtási útvonalak és az állapotmegőrzés felett. Az egészségügyben ezek a képességek elengedhetetlenek a megfelelőség, az együttműködés és az orvosi munkafolyamatokkal összhangban lévő döntéstámogató rendszerek kialakításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben a szabályozási, etikai és működési kihívásokkal foglalkoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi szempontokkal összhangban lévő LangGraph munkafolyamatokat tervezni, figyelemmel a megfelelőségre és a naplózhatóságra.
• LangGraph alkalmazásokat integrálni orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Ajánlott gyakorlatokat alkalmazni a megbízhatóság, a nyomon követhetőség és az érthetőség terén érzékeny környezetekben.
• LangGraph alkalmazásokat üzembe helyezni, monitorozni és érvényesíteni egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok valós esettanulmányokkal.
• Implementációs gyakorlat élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű AI-fejlesztők és lokalizációs mérnökök számára készült, akik skálázható, automatizált fordítási folyamatokat szeretnének tervezni, mind saját, mind nyílt forráskódú LLM-ek felhasználásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Modern LLM keretrendszerek és API-k használatával fordítási munkafolyamatokat tervezni és üzembe helyezni.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi modelleket integrálni skálázható fordítási rendszerekbe.
• A fordítás minőségét finomhangolással, prompt mérnöki munkával és automatizálással optimalizálni.
• Költséghatékony és megfelelő fordítói infrastruktúrát implementálni vállalati környezetekben.

A LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és végrehajtási ellenőrzéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű AI platformmérnökök, AI DevOps szakemberek és ML architektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni a LangGraph rendszereket éles környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és optimalizálni összetett LangGraph topológiákat sebesség, költség és skálázhatóság szempontjából.
• Megbízhatóságot tervezni újrapróbálkozások, időkorlátok, idempotencia és ellenőrzőpont-alapú helyreállítás segítségével.
• Hibakeresni és nyomon követni gráf-végrehajtásokat, állapotokat ellenőrizni és rendszeresen reprodukálni éles problémákat.
• Gráfokat ellátni naplókkal, metrikákkal és nyomkövetésekkel, éles környezetbe telepíteni és monitorozni az SLA-kat és a költségeket.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok 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) 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.

Az LLM-ek és az autonóm ügynök keretrendszerek, mint az AutoGen és a CrewAI, újradefiniálják, hogy a DevOps csapatok hogyan automatizálhatnak feladatokat, mint a változások nyomon követése, tesztek generálása és riasztások kezelése, az emberihez hasonló együttműködés és döntéshozatal szimulálásával.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-alapú ügynökök integrálása CI/CD munkafolyamatokba intelligens automatizálás érdekében.
• Tesztek generálása, commit elemzés és változásösszefoglalók automatizálása ügynökök segítségével.
• Több ügynök koordinálása riasztások kezelésére, válaszok generálására és DevOps ajánlások készítésére.
• Biztonságos és karbantartható ügynök-alapú munkafolyamatok építése nyílt forráskódú keretrendszerek használatával.

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

A Postgres egy fejlett nyílt forráskódú relációs adatbázis, amely alapot jelenthet mesterséges intelligenciával működő rendszerek és adatalapú intelligencia alkalmazások számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatbázis szakemberek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék integrálni, kezelni és optimalizálni a mesterséges intelligencia képességeket közvetlenül a Postgresben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a Postgres kiterjesztéseket AI-munkaterhelésekhez.
• Beágyazásokat és hasonlósági keresést implementálni a pgvector segítségével.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi LLM-eket integrálni a Postgresszel valós idejű elemzésekhez.
• Optimalizálni a Postgres-t AI-alapú lekérdezések és munkafolyamatok kezelésére.

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségek

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI fejlesztők, architektusok és termékmenedzserek számára készült, akik szeretnék azonosítani és csökkenteni az LLM-alapú alkalmazásokkal kapcsolatos kockázatokat, mint például a prompt injekció, az adatszivárgás és a szűretlen kimenetek, miközben olyan biztonsági ellenőrzéseket alkalmaznak, mint a bemeneti ellenőrzés, az emberi felügyelet és a kimeneti korlátok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-alapú rendszerek alapvető sebezhetőségeit.
• Biztonságos tervezési elveket alkalmazni az LLM alkalmazások architektúrájában.
• Olyan eszközöket használni, mint a Guardrails AI és a LangChain az ellenőrzéshez, szűréshez és biztonsághoz.
• Integrálni olyan technikákat, mint a sandboxolás, a red teaming és az emberi felügyelet a termelési folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék testreszabni az előre betanított modelleket specifikus feladatokhoz és adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a finomhangolás elveit és alkalmazásait.
• Adathalmazok előkészítése az előre betanított modellek finomhangolásához.
• Nagy nyelvi modellek (LLMs) finomhangolása NLP feladatokhoz.
• Modell teljesítményének optimalizálása és gyakori kihívások kezelése.

A LangGraph egy keretrendszer gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatok összeállításához, amelyek támogatják az elágazást, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnökök és termékcsapatok számára készült, akik szeretnék kombinálni a LangGraph gráf logikáját LLM agens hurkokkal dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazások, például ügyfélszolgálati agensek, döntési fák és információkereső rendszerek létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM agenseket, eszközöket és memóriát.
• Feltételes útválasztást, újrapróbálkozásokat és tartalék megoldásokat implementálni a robusztus végrehajtás érdekében.
• Integrálni a lekérdezést, API-kat és strukturált kimeneteket az agens hurkokba.
• Az agens viselkedés kiértékelése, monitorozása és megerősítése a megbízhatóság és biztonság érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és moderált vita.
• Irányított laborok és kód bemutatók egy sandbox környezetben.
• Forgatókönyv alapú tervezési gyakorlatok és peer review-k.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

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

A LLM-ek a kódértéshez, átalakításhoz és dokumentációhoz egy technikai kurzus, amely a nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazására fókuszál a kódminőség javítása, a technikai adósság csökkentése és a dokumentációs feladatok automatizálása érdekében a szoftvercsapatok számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szoftveres szakemberek számára készült, akik szeretnék hatékonyabban használni a GPT például az LLM-eket összetett vagy örökölt kódbázisok elemzéséhez, átalakításához és dokumentálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek használatával magyarázni a kódot, függőségeket és logikát ismeretlen tárolókban.
• Antipatternok azonosítása és a kód olvashatóságának javítása.
• Automatikusan generálni és karbantartani a soron belüli megjegyzéseket, README fájlokat és API dokumentációkat.
• LLM által vezérelt betekintések integrálása meglévő CI/CD és felülvizsgálati munkafolyamatokba.

A kurzus 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 a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok, AI fejlesztők és AI rajongók számára készült, akik LLM-ket szeretnének használni különböző NLP feladatok elvégzésére és új, sokféle tartalom létrehozására különböző célokra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ket és alapvető eszközöket tartalmazó fejlesztői környezet létrehozására.
• NLU és NLI feladatok szakértői szintű végrehajtására LLM-kkel.
• Tudásgráfok hatékony kinyerésére, következtetésére és felhasználására.
• Párbeszédek generálására és kezelésére LLM-kkel beszélgető alkalmazásokhoz.
• Az LLM-k és generatív által generált tartalom minőségének és sokféleségének értékelésére.
• Etikai elvek alkalmazására, az LLM-k tisztességes és felelősségteljes használatának biztosítására.

A LangGraph egy keretrendszer gráf-struktúrájú LLM alkalmazások építéséhez, amely támogatja a tervezést, elágazást, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatszakembereknek szól, akik megbízható, többlépéses LLM munkafolyamatokat szeretnének tervezni és építeni a LangGraph segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a LangGraph alapfogalmait (csomópontok, élek, állapot) és azt, mikor érdemes őket használni.
• Olyan prompt láncokat építeni, amelyek elágaznak, eszközöket hívnak és memóriát tartanak fenn.
• Integrálni a lekérdezés és külső API-kat a gráf munkafolyamatokba.
• Tesztelni, hibakeresni és értékelni a LangGraph alkalmazásokat a megbízhatóság és biztonság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és moderált vita.
• Vezetett laborok és kód bemutatók egy sandbox környezetben.
• Forgatókönyv alapú gyakorlatok a tervezés, tesztelés és értékelés terén.

Képzés 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 és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik Nagy Nyelvi Modelleket szeretnének használni különböző természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely tartalmaz egy népszerű LLM-t.
• Alapvető LLM létrehozása és finomhangolása egyéni adathalmazon.
• LLMs használata különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszefoglalás, kérdésmegválaszolás, szöveggenerálás és még sok más.
• LLMs hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.

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

Ez a Magyarország helyszínen (online vagy helyszíni) tartott, oktatóvezetett élő képzés középszintű mérnököknek és építészeknek szól, akik szeretnék a Tencent Hunyuan-t használni nagy modellek és MoE architektúrák üzemeltetésére alacsonyabb késleltetéssel, erősebb throughput-pal és jobb költségkontroll mellett.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: ismertetni a Hunyuan gyártási környezetbe helyezési mintázatokat, optimalizálni az inference teljesítményt, implementálni a batching és kvantizálási stratégiákat, valamint tervezni skálázható kiszolgáló műveleteket.

Ez az oktató által vezetett, élő foglalkozás Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek, technikai termékcsapatoknak és AI-specialistáknak szól, akik a Hunyuan modellek használatával szeretnének multimodális alkalmazásokat létrehozni képgeneráláshoz, 3D-s tartalom előállításához és videógeneráláshoz, valamint kiszolgáltatni őket.

A kurzus befejeztével a résztvevők képesek lesznek: prompt-alapú munkafolyamatok építésére, multimodális asset-ek generálására és felülvizsgálatára, kimenetek szolgáltatására alkalmazásokon vagy API-k révén, valamint a Hunyuan képességeinek összekapcsolására az üzleti termékstacktel.

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

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

Ez az oktató által vezetett, élő formátumban elérhető tréning Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak az intermediate szintű vállalati architektusoknak szól, akik a Model Context Protocol alkalmazásával szeretnének biztonságos, skálázható és felügyelhető ügynök-integrációs platformokat kialakítani vállalati környezetben.

A tréning végére a résztvevők képesek lesznek: elmagyarázni az MCP architektúráját és vállalati mintázatokat, tervezni biztonságos integrációs platformokat, alkalmazni a felügyeleti és hozzáférés-vezérlési szabályozásokat, valamint kiértékelnie a telepítési és skálázási lehetőségeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők, architektusok és platformmérnökök számára készült, akik az MCP-t szeretnék használni a vállalati üzembe helyezéshez és üzemeltetéshez szükséges megbízható szerverek és kliensök építéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: gyakorlatban elmagyarázni az MCP architektúrát, gyártásra kész integrációk építésére, MCP szolgáltatások üzembe helyezésére és megfigyelésére, valamint verziókezelés, rugalmasság és támogatási minták alkalmazására.

Ez a tutor által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) intermediere szintű IT-vezetők, compliance-szakértők, biztonsági csapatok és vállalati architektúrák számára készült, akik szeretnék alkalmazni a szuverén AI elveit és kormányzási gyakorlatokat olyan AI-környezetek tervezéséhez, amelyek védik az érzékeny adatokat, támogatják a lokalizációs követelményeket és csökkentik a gyártól függést.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni a szuverén AI koncepciókat, értékelni a tárolási és kormányzási lehetőségeket, meghatározni a promtokhoz és naplókhoz tartozó kontrollt, és összeállítani egy gyakorlati bevezetési térképet.