Cubix Institute of TechnologyCubix Institute of Technology aims to gather the most important skill set building blocks for IT professionals by organizing cohort-based online IT&TECH trainings with the help of industry-leading mentors, tech companies and higher education institutions.
Our constantly expanding portfolio currently consists of 35+ courses, including topics, e.g.: Frontend and Backend development (Java, Python, C++, JavaScript, Angular, React, Node.js, C#, .NET, stb), Mobile and Cross-Platform Development (iOS, Android, Flutter), IT Project and Product Management, Software Testing, DevOps, and Cloud Solutions, Data Science, AI/ML/DL, UI/UX, IT security, Video Game-, AR/VR/XR Development, IoT and Embedded System Development, Blockchain, etc.
Become a member of our community!
Online IT academy
|
|
|
RÉGI - AI projektek üzleti- és technológiai kihívásai a gyakorlatban
A kurzus kiemelten foglalkozik napjaink legdinamikusabban fejlődő területével, a generatív AI-jal is, beleértve a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), a képgeneráló modellek és a multimodális (pl. szövegből és képből videót generáló) modellek működését és az ezekben rejlő potenciális üzleti értéket.
Segít, hogy felismerd az AI-ban, azon belül is a GenAI-ban és gépi tanulásban rejlő lehetőségeket és alkalmazási területeket.
Átfogó képet kapsz a generatív AI legújabb lehetőségeiről, a nagy nyelvi modellektől (pl. GPT, BERT, LLaMA) a képgeneráló modellekig (pl. DALL-E, Stable Diffusion).
Megismered a multimodális modellek (szöveg-kép, szöveg-hang) működését és a prompt engineering alapjait, hogy hatékonyan tudd befolyásolni az AI modellek kimenetét.
Megérted, hogyan működnek a gépi tanulás algoritmusok és modellek.
Betekintést kapsz, hogyan zajlik egy AI projekt az ötlettől a megvalósításon át a kiértékelésig és az üzemeltetésig.
Megtanulod kiértékelni a gépi tanulással kapcsolatos projektek eredményeit, és képes leszel megvitatni azokat a munkahelyi és üzleti szempontokat, amelyekre hatással lehet a gépi tanulás alkalmazása.
Beleláthatsz, hogyan lehet egy általános AI modellt speciális, akár céges feladatokra szabni olyan haladó technikákkal, mint a finomhangolás (fine-tuning) vagy a RAG (külső tudásbázis bevonása).
Képes leszel eligazodni a legfontosabb modell-források (pl. Hugging Face, OpenAI API) között, hogy a megfelelő eszközt válaszd ki egy adott üzleti probléma megoldására.
Hatékonyabban fogsz kommunikálni és együttműködni a gépi tanulással foglalkozó szakemberekkel és csapatokkal.
Előkészít olyan technológiák elsajátítására, mint amilyen például a gépi látás (computer vision) vagy a mélytanulás (deep learning).
Túlzásnak hangozhat, de a mesterséges intelligencia, és különösen a generatív AI, nem csupán egy technológiai trend, hanem egy alapvető gazdasági átrendeződést mozgató erő.
A piac mérete önmagáért beszél: egyes előrejelzések szerint a generatív AI piac mérete a 2024-es körülbelül 67 milliárd dollárról 2032-re meghaladhatja a 967 milliárd dollárt.
Ez a robbanásszerű növekedés új iparágakat teremt és a meglévő üzleti modelleket alapjaiban írja újra. A vállalatok számára ma már nem az a kérdés, hogy foglalkozzanak-e az AI-jal, hanem az, hogyan tudják a benne rejlő potenciált hatékonyan és gyorsan a saját folyamataikba és stratégiájukba beépíteni.
Az AI és azon belül is GenAi és a Machine Learning vállalati adaptációja rendkívüli ütemben zajlik. Míg tavaly még a cégek nagyjából harmada használt rendszeresen generatív AI-t, ez az arány egy éven belül közel a duplájára, 65%-ra nőtt.
A piacvezető vállalatok már nem csupán a költségcsökkentést és az egyszerűbb folyamatok automatizálását látják a technológiában. Ők az AI-t a bevételeik növelésére és alapvető üzleti folyamataik újratervezésére használják. Ez a szemléletváltás jelenti a valódi ugrást: az AI nem csupán egy IT-eszköz, hanem a stratégia szerves része.
A legtöbben itthon azonban még nem igazán értik, mire és hol alkalmazhatók.
Egy AI projekt elindítása, menedzselése és kiértékelése ugyanis összetett feladat, amely messze túlmutat a technológiai ismereteken. Szükséges hozzá az üzleti folyamatok mély megértése, a megfelelő adatok és infrastruktúra ismerete, valamint a gépi tanulási modellek üzemeltetésének (MLOps) és a generatív AI projektek speciális kihívásainak átlátása.
Ezen a képzésen pontosan azt a tudást szerezheted meg, amellyel képes leszel felismerni üzleti problémákat és lehetőségeket, azokra AI-alapú megoldási javaslatokat kidolgozni, és kritikusan értékelni egy-egy projekt megtérülését és üzleti hasznát.
Üzleti döntéshozóknak: hogy az itt megszerzett tudással megismerjék az adataikban rejlő növekedési lehetőségeket és megalapozott döntéseket hozzanak a technológiai beruházásokról.
Menedzsereknek, üzemeltetőknek: hogy el tudják kerülni az AI és Machine Learning projektek buktatóit és megértsék az MLOps sajátosságait.
Szoftverfejlesztőknek és architekteknek: hogy átlássák, hogyan illeszkednek a modern AI-rendszerek (pl. RAG architektúrák) a vállalati IT-környezetbe, és hatékonyabban tudjanak együttműködni az adattudósokkal és az üzleti oldallal
Termékmenedzsereknek és Product Ownereknek: hogy megismerjék, milyen új, generatív AI-alapú funkciókkal tehetik versenyképesebbé a termékeiket. Képesek legyenek definiálni és priorizálni az AI-fejlesztéseket, valamint mérni azok sikerességét.
AI felől érdeklődőknek: mindenkit érint az AI berobbanása az életünkbe, és ez csak fokozódni fog a közeljövőben.
Több projekthez fogsz elkészíteni projektterveket, amelyben az AI és Machine Learning alkalmazásának megvalósíthatóságát elemzed és meghatározod a feladatot.
Elkészítesz egy prezentációt, mellyel a projekt hasznát mutatod be a vezetőidnek. A projektterv kidolgozása lehetővé teszi, hogy strukturált módon tervezd meg a projektet.
A képzés elvégzésével képes leszel kiértékelni az AI fejlesztés eredményeit, amelyek minősítik az adattudósok munkáját. Megtanulod kielemezni az AI üzemeltetésével kapcsolatos eredményeket is, hogy felmérhesd egy projekt végső üzleti értékét.
A pontos tematika: lsd. lent
Több mint egy évtizede foglalkozik egyedi gépi tanulás és mesterséges intelligencia megoldások fejlesztésével. Ez idő alatt több mint 40 AI/ML projektet vitt sikerre, önállóan vagy csapatával együttműködve.
Tapasztalata a szakma számos szegmensére kiterjed: dolgozott mint AI Architect / ML Engineer / Data Scientist multinacionális vállalatoknál, szabadúszóként, egyéni vállalkozóként és saját tanácsadó cégén (Data Science Europe) keresztül is.
Egyetemi oktatóként is tevékenykedik – többek között az Óbudai Egyetemen adattudományi mesterképzésen van saját tantárgya, valamint az IIITB-n posztgraduális AI/ML képzésen tanított ML/DL fejlesztést és MLOpst.
A képzés teljes időtartama alatt lehetőséged van arra, hogy bármikor kérdéseket tegyél fel oktatódnak írásban, valamint a heti élő konzultációs alkalmakon élőszóban is kérdezheted.
Ez a közvetlen kommunikáció biztosítja, hogy a valós iparági tapasztalattal rendelkező oktatóink, akik már számtalan kihívással és feladattal találkoztak a deep learning területén, megoszthassák veled azokat a gyakorlati megoldásokat és tudást, amelyek valós lépéselőnyt biztosítanak számodra.
Ez a folytonos támogatás és interakció teszi lehetővé, hogy a tanultakat azonnal a gyakorlatban is alkalmazhasd, és így a kurzus során minden felmerülő kérdésedre szakmai szempontból megalapozott választ kapj.
Nincs szükség semmilyen előzetes ismeretre, csak nyitottságra és érdeklődésre az újdonságokkal kapcsolatban.
Képzés indulásának időpontja: 2026. október 8.
Részvételi díj: 125.000 Ft / fő
Előjelentkezel a képzésre: Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
Kérdezel még a képzésről: Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra vagy írj nekünk közvetlenül az info@cubixedu.com email címre.
Nézd vissza releváns webináriumainkat, ahol meghívott szakértőinktől vagy akár a képzés oktatójától tudhatsz meg még többet számos témáról: WEBINÁROK
Ha pedig inkább olvasnál a témában, akkor nézz körbe releváns blogbejegyzéseink között: TECH BLOG
================
A változtatás jogát fenntartjuk.
-
0.Hasznos információk a kurzushoz
-
1. lecke
Hogyan használd a felületet
-
2. lecke
Használati útmutató
-
1.Bevezetés az AI-ML alapjaiba
-
3. lecke
[Kick-off Live Alkalom] 2026.10.08. 17:00
-
4. lecke
Áttekintés: AI, gépi tanulás, deep learning, adattudomány, big data, stb.
-
5. lecke
A gépi tanulás fő részhalmazai
-
6. lecke
A gépi tanulás adatai
-
7. lecke
Machine learning vagy Deep learning?
-
8. lecke
Felügyelt és nem felügyelt gépi tanulás
-
9. lecke
Osztályozás és regresszió, gépi látás, NLP alapok (Természetes nyelvfeldolgozás)
-
10. lecke
NLP folytatás
-
11. lecke
Idősorelemzés és ajánlórendszerek
-
12. lecke
[TESZT] 1. hét
-
13. lecke
[HÁZI FELADAT] Különböző üzleti esetekhez kiválasztani AI megoldást (Határidő: 2026.10.14.)
-
14. lecke
[PREZENTÁCIÓ] 1. hét
-
15. lecke
[LIVE ALKALOM] 2026.10.15. 17:00
-
2.AI-ML projektek indulása
-
16. lecke
Relációs és Nem relációs adatbázisok
-
17. lecke
Data Lake, Data Warehouse, Data Mart, Data Lakehouse
-
18. lecke
Data Team
-
19. lecke
Ai projekt indulásának szempontjai
-
20. lecke
Adatok az induláshoz, adatminőség
-
21. lecke
Mérlegelendő szempontok még az ML projekt indulásánál
-
22. lecke
Esettanulmány: Gépjármű kötelező biztosítás megújítása, átlagos ML projekt költségei
-
23. lecke
Azure Machine Learning Studio
-
24. lecke
Google AutoML
-
25. lecke
[HÁZI FELADAT] AI fejlesztés megvalósíthatóságának elemzése (Határidő: 2026.10.21.)
-
26. lecke
[TESZT] 2. hét
-
27. lecke
[PREZENTÁCIÓ] 2. hét
-
28. lecke
[LIVE ALKALOM] 2026.10.22. 17:00
-
3.AI fejlesztés és üzemeltetés
-
29. lecke
Gépi tanulási algoritmusok (modellek) fejlesztésének lépései
-
30. lecke
Adat megértése
-
31. lecke
Adatminőség ellenőrzése
-
32. lecke
Adatok előkészítése
-
33. lecke
Adattisztítás
-
34. lecke
Adatok felosztása Machine Learning modellezéshez
-
35. lecke
Cross-validation idősorok esetében
-
36. lecke
ML algoritmus példa (döntési fa)
-
37. lecke
Modellek értékelése
-
38. lecke
Adattudósok időbeosztása
-
39. lecke
MLOps - Machine Learning üzemeltetés
-
40. lecke
Az MLOps főbb lépései
-
41. lecke
Az MLOps szintjei
-
42. lecke
[TESZT] 3. hét
-
43. lecke
[HÁZI FELADAT] Egy ML projekt felépítése, kritikus pontok detektálása (Határidő: 2026.10.28.)
-
44. lecke
[PREZENTÁCIÓ] 3. hét
-
45. lecke
[LIVE ALKALOM] 2026.10.29. 17:00
-
4.AI projektek kiértékelése
-
46. lecke
Machine-learning algoritmusok előnyei és hátrányai
-
47. lecke
Nem felügyelt tanulás algoritmusai
-
48. lecke
Neurális hálók
-
49. lecke
Az AI fejlesztés eredményeinek kiértékelése
-
50. lecke
Regresszió
-
51. lecke
Machine Learning projektek kiértékelése
-
52. lecke
Nagy nyelvi modellek finomhangolása
-
53. lecke
ML projektekhez használt fejlesztői környezetek
-
54. lecke
ML fejlesztéshez és üzemeltetéshez használt eszközök
-
55. lecke
[PREZENTÁCIÓ] 4. hét
-
56. lecke
[LIVE ALKALOM] 2026.11.05. 17:00