5 lecke
Claude 101
A Claude mindennapi, gyakorlati használata munkára.
5 modul
Google AI alapok
A Google AI Essentials és a Google Cloud Skills Boost anyagai alapján, az AI alapjai, promptolás és felelős használat.
7 lecke
AI Fluency alapok
A hatékony ember-AI együttműködés négy kompetenciája (Delegálás, Leírás, Megítélés, Gondosság) és a három munkamód.
6 lecke
AI képességei és korlátai
Egy működő mentális modell arról, hogyan viselkedik valójában egy generatív AI rendszer, és miért.
25 lecke · Hét témakör
AI kezdőknek
A legelső fogalmaktól a neurális hálókon, a számítógépes látáson és a nyelvfeldolgozáson át az AI etikáig. Technikai előképzettség nélkül is végigjárható.
8 lecke
Ágensszemlélet
Gondolkodásmódbeli váltások, amelyekkel az AI eszközök valóban hatékonnyá válnak. Mikor adj célt lépések helyett. Simon Allardice (Udacity) anyaga alapján.
8 lecke
Matematikai alapok az AI-hoz
A lineáris algebra, a deriválás és a valószínűség érthetően, amennyi az AI megértéséhez kell. Előképzettség a technikai kurzusokhoz. A MIT és a Stanford anyagai alapján.
8 lecke
Python és adattudomány alapok
Python, NumPy és pandas a gyakorlatban, az adattudomány és az AI Engineer út belépője. A hivatalos dokumentációk alapján.
10 lecke
A generatív AI működése és hatása
Hogyan tanul és működik egy nyelvi modell, hol vannak a korlátai, és milyen társadalmi és munkaerőpiaci hatásai vannak. Döntéshozói szemlélet, a Harvard Kennedy School kurzusa alapján.
10 lecke
A mesterséges intelligencia alapjai
A kereséstől és a gépi tanulástól a neurális hálókon át a nyelvi modellekig és a transformer architektúráig. A Harvard CS50 anyaga alapján.
9 lecke
Tanítás és képzés AI-val
Hogyan használható a generatív AI a tananyagtervezésben, az értékelésben és a tanulás támogatásában, az akadémiai integritás megőrzése mellett. Oktatóknak és trénereknek.
9 lecke
A generatív AI a gyakorlatban
Gyakorlati AI munkamenet a promptolástól a munkafolyamatokon át az eredmény kiértékeléséig és az emberi ellenőrzésig. A Harvard Kennedy School kurzusa alapján.
9 lecke
A generatív AI társadalmi és etikai kérdései
Alignment, torzítás, adatvédelem, félretájékoztatás, munkaerőpiac és szabályozás. Döntéshozói és állampolgári szemlélet, a Harvard Kennedy School kurzusa alapján.
8 lecke
Klasszikus mesterséges intelligencia
Keresés, minimax, versengő játékok, korlátozás-kielégítés és optimalizálás. A gépi tanulás előtti AI, a Harvard CS50 anyaga alapján.
8 lecke
Generatív AI a felsőoktatásban és a kutatásban
Óratervezés, tutor-chatbotok, hallgatói támogatás, kutatás és pályázatírás felelős kereteken belül. A Harvard VPAL gyűjteménye alapján.
8 lecke
LLM-ekkel appfejlesztés és a programozás jövője
Hogyan működik a GPT-4, hogyan épül egy AI alkalmazás, és hogyan alakul át a fejlesztői szerep. Két Harvard CS50 Tech Talk alapján.
12 lecke
Claude Code 101
A Claude Code napi, gyakorlati használata, a telepítéstől a munkafolyamatokon át a testreszabási eszközökig.
4 lecke
Claude Subagentek
Mi az a subagent, hogyan hozz létre egyet, és mikor éri meg valóban delegálni egy feladatot.
6 lecke
Claude Skillek
Hogyan épül fel egy Claude Code Skill, mikor éri meg megírni, és hogyan osztható meg a csapattal.
12 lecke
AI Fluency fejlesztőknek
A 4D keretrendszer fejlesztői alkalmazása azoknak, akik terméket építenek AI segítségével.
8 lecke
Multi-agent workflowk
Hogyan épül fel és üzemel megbízhatóan egy több AI ügynökből álló rendszer, az Anthropic saját kutatási rendszere alapján.
6 lecke
Multimodális alkalmazások
Hogyan építs képekkel dolgozó AI alkalmazásokat felelősen és hatékonyan, Claude vision alapon.
8 lecke
Context engineering és evalok
Hogyan kezeld tudatosan az AI ügynökök kontextusát, és hogyan mérd a teljesítményüket megbízhatóan.
7 lecke
AI rendszerek termelésben
Hogyan válik egy AI prototípus megbízható, termelésben is működő rendszerré.
8 lecke
Folyamatautomatizálás Claude Code és n8n-nel
Hogyan tervezhető és automatizálható egy üzleti folyamat két komplementer eszközzel, az n8n workflow platformmal és a Claude Code agentic eszközzel.
8 lecke
A modern AI stack
Mi fut valójában az AI alkalmazások alatt. A nyílt forrású összetevők rétegről rétegre, a FastAPI-tól a pgvectoron és a RAG csővezetéken át a vLLM inferencia motorig, vezetőnek és fejlesztőnek.
8 lecke
Claude Certified Architect felkészítő
Magyar felkészítő az Anthropic Claude Certified Architect tanúsítás öt tématerületére, az agentic architektúrától és a Claude Code konfigurációtól az MCP-n át a megbízhatóságig.
8 lecke
Saját AI termék építése a gyakorlatban
Hogyan épül fel egy valódi AI termék, és miért nem a modell a nehéz rész. Az adattól a folyamaton és az emberi ellenőrzésen át az eszközépítésig és a felelős skálázásig.
8 lecke
Ingyenes és nyílt LLM hozzáférés
Hogyan érhetsz el nagy nyelvi modelleket ingyen vagy olcsón. Ingyenes szolgáltatók, OpenAI-kompatibilis API, nyílt súlyú modellek, saját futtatás, és mikor éri meg a fizetős.
8 lecke
Gépi tanulás alapjai
A gépi tanulás alapfogalmai, a regressziótól a gradiensmódszeren át a modell értékeléséig. A Google Machine Learning Crash Course és a Stanford CS229 alapján.
8 lecke
Bevezetés a mélytanulásba
Neurális hálók, tanítás, szekvencia- és konvolúciós modellek, generatív mélytanulás. A MIT 6.S191 tananyaga alapján.
8 lecke
Hogyan épül fel egy nyelvi modell
A következő token jóslásától a tokenizáción, a transzformeren és a skálázáson át a finomhangolásig. A Stanford CS336 és CS224n alapján.
8 lecke
Transzformerek és a figyelem mechanizmus
A modern AI motorja mélyen, az önfigyelemtől a többfejű figyelmen át az enkóder-dekóder architektúráig. Az Attention Is All You Need és a Stanford CS224n alapján.
8 lecke
Diffúziós modellek és képgenerálás
Hogyan generál képet egy diffúziós modell, a zajosítástól a szövegvezérelt képgenerálásig. A MIT 6.S191 és a DDPM tanulmány alapján.
8 lecke
Reinforcement learning és RLHF
A megerősítéses tanulás alapjai, majd hogyan hangolják vele a nyelvi modelleket. A MIT 6.S191 és az InstructGPT tanulmány alapján.
8 lecke
AI ügynökök építése kezdőknek
Hogyan épülnek fel az AI ügynökök, a keretrendszerektől az eszközhasználaton át a többügynökös mintákig. A Microsoft AI Agents for Beginners alapján.
12 lecke · Haladó
AI Engineer
Haladó, mélyen technikai kurzus. Foundation modellekre épülő alkalmazások tervezése, építése és üzemeltetése. Előképzettség szükséges.
12 lecke · Haladó
Forward Deploy Engineer
Haladó, mélyen technikai kurzus. Az ügyfélhez kihelyezett mérnök szerepe, a felfedezéstől a megoldásarchitektúrán át az éles bevezetésig. Előképzettség szükséges.
6 lecke
AI Fluency kisvállalkozásoknak
Gyakorlati AI bevezetés kisvállalkozásoknak, valós magyar példákkal.
9 lecke
EU AI Act és GDPR megfelelés
Hogyan érinti a céged a GDPR és az EU AI Act, és mit jelent a gyakorlatban a megfelelés, a hivatalos jogszabályok alapján.
8 lecke
Felelős AI a gyakorlatban
Méltányosság, átláthatóság, elszámoltathatóság és a NIST AI RMF a gyakorlatban. A Google, a Microsoft és a NIST anyagai alapján.
8 lecke
AI biztonsági kockázatok
Prompt injekció, adatszivárgás, ügynökkockázatok és a védelmi keretek. A NIST AI RMF és az OWASP LLM Top 10 alapján.
8 lecke
Generatív AI és a szerzői jog
A tanítóadat jogszerűsége, az AI által készített tartalom tulajdonjoga, a fair use, a licencek és a vállalati kockázatok. A Harvard Kennedy School kurzusa alapján.
Hírlevél
Iratkozz fel, ha érdekel az AI
Ha szereted az AI-t, szeretnél aktívan tanulni, és minőségi anyagokat olvasni a témában, iratkozz fel. Hetente egy levél, csak ami tényleg számít.