Artificial Intelligence (AI) a vezetők számára - 2 nap Képzés

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.

By the end of this training, participants will be able to:

• Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
• Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
• Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
• Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
• Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű szakembereknek szánt, akik szeretnék biztonságos és hatékony AI-vezérelt munkafolyamatokat valósítani Ollama-t használva.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Ollama telepítése és konfigurálása magán AI feldolgozásra.
• AI-modellek integrálása biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
• AI teljesítmény optimalizálása adatvédelmi fenntartás mellett.
• Üzleti folyamatok automatizálása helyszíni AI képességekkel.
• Biztonsági és kormányzati irányelvek betartása vállalati szinten.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik a Claude AI-t napi munkafolyamataikba szeretnék integrálni a hatékonyság és az automatizálás javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Claude AI-t az ismétlődő feladatok automatizálására és a munkafolyamatok egyszerűsítésére.
• Növelje a személyes és a csapat termelékenységét az AI-alapú automatizálás segítségével.
• Integrálja a Claude AI-t a meglévő üzleti eszközökkel és platformokkal.
• Optimalizálja a mesterséges intelligencia által vezérelt döntéshozatalt és feladatkezelést.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű szakembereknek szól, akik a Ollama segítségével szeretnének LLM-eket telepíteni, optimalizálni és integrálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek beállítása és üzembe helyezése a Ollama használatával.
• Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény és a hatékonyság érdekében.
• Használja ki a GPU gyorsulást a jobb következtetési sebesség érdekében.
• Integrálja a Ollama-et munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
• Az AI-modell teljesítményének nyomon követése és karbantartása az idő múlásával.

Ez oktatói vezetésű, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középfokú kutatónak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik hisztológiai szövetekkel, vérsejtekkel, algákkal és más biológiai mintákkal kapcsolatos képek feldolgozására és elemzésére kíváncsiak.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni a Fiji felületén és használni az ImageJ alapfüggvényeit.
• Tudományos képek előfeldolgozása és javítása jobb elemzéshez.
• Képek kvantitatív elemzése, beleértve a sejtszámlálást és területmérést.
• Ismétlődő feladatok automatizálása makrókkal és plug-in-ekkel.
• Speciális képelemzési igényekhez szokott munkafolyamatok testreszabása biológiai kutatásokban.

Ez a tanfolyam, amelyet az oktató vezet (online vagy helyszínen), azokat a haladó szintű szakembereket célozza meg, akik kíváncsaak az AI-modellek finomhangolására és testreszabására a Ollama-n, hogy javítsák a teljesítményüket és alkalmazásukhoz igazítsák őket.

A tanfolyam lezárásakor a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékony környezet létrehozására a Ollama-n történő AI-modellek finomhangolásához.
• Adathalmazok előkészítésére felügyelt finomhangoláshoz és erősítési tanuláshoz.
• AI-modellek optimalizálására teljesítmény, pontosság és hatékonyság szempontjából.
• Testreszabott modellek telepítésére termelési környezetben.
• A modelljavítások értékelésére és biztonságuk biztosítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti szakembereknek, ügyfélszolgálati csapatoknak és műszaki rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a Claude AI alapjait, és hasznosítani szeretnék azt üzleti alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Claude AI képességeit és használati eseteit.
• Hatékonyan állítsa be a Claude AI-t, és kommunikáljon vele.
• Automatizálja az üzleti munkafolyamatokat párbeszédes AI-val.
• Növelje az ügyfelek elkötelezettségét és támogatását az AI-vezérelt megoldások segítségével.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez a tanfolyamvezető, élő képzés (online vagy helyszínen) azokat a kezdő szintű szakembereket célozza, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és használni a Ollama-t, hogy helyi gépeiken futtassanak AI-modelleket.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Ollama alapjait és képességeit.
• Beállítják a Ollama-t helyi AI-modellek futtatásához.
• Telepítenek és interaktálnak LLMs-alakzatokkal a Ollama használatával.
• Optimalizálják a teljesítményt és a erőforrás-használatot az AI-feladatokra.
• Kutatják az helyi AI-deployment eszközöket különböző iparágakban.