LIVE kurzus

RÉGI - AI projektek üzleti- és technológiai kihívásai a gyakorlatban

Name: RÉGI - AI projektek üzleti- és technológiai kihívásai a gyakorlatban
Brand: Cubix Institute of Technology
SKU: 9681
Price: 145000 HUF
Availability: InStock

6 hetes képzés AI projektekről, generatív AI-ról, algoritmusokról és ML modellekről kódolás nélkül

Kamatmentes részletfizetés

145 000 Ft

Megosztás Ajándékba veszem

Szerző: Cubix Institute of Technology

A kurzusról

A kurzus tematikája

Hasznos információk a kurzushoz

1. lecke

Hogyan használd a felületet

2. lecke

Használati útmutató

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

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

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

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

Záróprojekt

57. lecke

[ZÁRÓPROJEKT - Feltöltési határidő: 2026.11.18. éjfél] Egy AI projekt megtervezése az ötlettől a fejlesztésen és üzemeltetésen át az üzleti haszonig

A képzésről

Kategória:

Indulás: 2026-10-08

Képzés hossza: 6 hét

Minimum létszám: 8 fő

Maximum létszám: 25 fő

Képzés követelményei

Oktató

Cubix Institute of Technology

Cubix 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

Oktató további kurzusai