Csoportos kurzusok

Ne csak a szoftvereidet skálázd, hanem a csapatodat is!
Kihelyezett, csoportos AI Mesterkurzus cégeknek.

A legtöbb cégnél jelenleg az AI egy „fekete doboz”. Talán 1-2 kolléga kísérletezik vele, de a csapat nagy része idegenkedik tőle, mert túl technikainak vagy bonyolultnak hiszik. Ezzel a cég óriási ziccert és napi több tucat elvesztegetett munkaórát hagy az asztalon.

Képzelj el egy olyan csapatot, ahol nincs szükség IT diplomára ahhoz, hogy mindenki a maximumot hozza ki magából. Ahol az asszisztens másodpercek alatt összegez egy riportot, a sales csapat személyre szabott ajánlatokat generál, és a vezetőség adatalapú döntéseket hoz – mindezt a Google Gemini ökoszisztéma készségszintű használatával. Ez nem a jövő, ez a skálázható vállalat jelene.

A Csoportos Prompt Akadémia pontosan ezt a hidat építi fel a cégedben. Elvisszük a tudást egyenesen a tárgyalótokba (vagy az online térbe), és egy exkluzív, 10-12 fős interaktív képzés keretében végigmegyünk a mesterkurzus összes fejezetén.

BUSINESS AI PRO

Üzleti mesterséges intelligencia megoldások cégeknek

Válj az AI professzionális felhasználójává!

Ezen a szinten már nem csak kérdezünk az AI-tól, hanem rendszerekben gondolkodunk. A BUSINESS csomag elvégzésével képes leszel komplex munkafolyamatok automatizálására, egyedi GPT-k létrehozására és mélyebb, adatalapú problémák megoldására. Ez az a tudásszint, amellyel már komoly, mérhető versenyelőnyre teszel szert a munkaerőpiacon.

12 lecke, 2 modul, 12 óra időtartam

részvételi díj nettó:

96.000 Ft / fő

Business AI PRO

Alapozó modul részletes tematika

1. lecke: Az MI története és kialakulása

Cél: Megérteni az MI evolúcióját, hogy lássuk a mai technológiák gyökereit.
Tematika:
- A kezdetek: Alan Turing, a Turing-teszt és a korai szabályalapú rendszerek. Az első „MI telek” (megtorpanások és finanszírozási hiányok).
- A gépi tanulás (Machine Learning) és a mélytanulás (Deep Learning) áttörése. A neurális hálózatok logikája.
- A 2017-es mérföldkő: A Transformer architektúra megjelenése, amely a mai nagy nyelvi modellek (LLM) alapját képezi.

2. lecke: Az MI jelene: A technológiai paletta és működési logika

Cél: Tisztába tenni a jelenlegi fogalmakat, képességeket és a modellek működési elvét.
Tematika:
- Hogyan „gondolkodik” a generatív MI? Valószínűségszámítás, tokenizáció és mintafelismerés (miért nem klasszikus keresőmotor az MI).
- A jelenlegi piaci körkép: Szöveges, képi, hang- és multimodális modellek áttekintése.
- Korlátok és kritikus pontok: Hallucináció (fals információk generálása), adatbiztonság és szerzői jogok a jelenben.

3. lecke: Az MI jövője: Trendek, etika és az AGI

Cél: Felkészülni a következő 3–5 év technológiai és társadalmi változásaira
Tematika:
- Az autonóm ágensek (AI Agents) felemelkedése: Olyan rendszerek, amelyek nemcsak válaszolnak, de komplex munkafolyamatokat önállóan végre is hajtanak.
- Út az AGI (Általános Mesterséges Intelligencia) felé: Mit jelent, hol tartunk, és mik a technológiai gátak.
- Etikai kérdések, a deepfake elleni védekezés, fenntarthatósági és energiakérdések az MI infrastruktúrájában.

4. lecke: Az MI mint munkatárs: Általános produktivitás-növelés

Cél: Az MI integrálása a napi irodai és szellemi munkafolyamatokba.
Tematika:
- Adminisztráció és kommunikáció: E-mailek megírása, hosszú dokumentumok és jegyzőkönyvek azonnali összefoglalása különböző hangnemekben.
- Ötletelés (Brainstorming) és strukturálás: Projekttervek, prezentációs vázlatok és koncepciók felépítése MI segítségével.
- Gyakorlati workshop: Egy összetett, több lépésből álló irodai feladat automatizálása alapvető nyelvi modellekkel.

5. lecke: MI-eszközök a specializált munkafolyamatokban

Cél: A szöveggeneráláson túli világ: adatok, prezentációk és vizualitás.
Tematika:
- Adatkezelés és elemzés: Hogyan használhatjuk az MI-t Excel/Táblázatok képletek írására, adatsorok gyors tisztítására és trendek felismerésére.
- Vizuális támogatás: Képgeneráló modellek és prezentációkészítő MI-asszisztensek használata a vállalati kommunikációban.
- Esettanulmányok: Sikeres MI-integrációk különböző iparágakban (marketing, ügyfélszolgálat, projektmenedzsment).

6. lecke: Az LLM-ek haladó szintű irányítása: A Prompt Engineering alapjai

Cél: Megtanulni a precíz utasítástervezést, ami a második szakasz (Gemini) alapfeltétele lesz.
Tematika:
- A jó prompt anatómiája: Kontextus, Szerepkör (Role), Feladat, Korlátok és Kimeneti formátum ( framework-ök alkalmazása).
- Haladó technikák: Few-shot prompting (példákon keresztüli tanítás) és Chain-of-Thought (lépésről lépésre történő gondolkodtatás a logikai hibák kiszűrésére).
- Interaktív teszt és hibajavítás: Rosszul megfogalmazott promptok optimalizálása közösen.

Második haladó modul részletes tematika

7. lecke: Belépés a Gemini ökoszisztémába

Cél: A Google saját fejlesztésű modelljének alapos megismerése, architektúrája és verziói.
Tematika:
- Mi teszi egyedivé a Geminit? A natív multimodalitás fogalma (szöveg, kód, kép, hang és videó egyidejű, mély értelmezése).
- Verziók és hozzáférések: A chatalapú felület, a Gemini Advanced előnyei, a modellek méretei (Flash, Pro, Ultra) és a kontextusablak (Context Window) forradalmi mérete.
- Gyakorlat: A kezelőfelület testreszabása, alapbeállítások és az első natív multimodális promptok futtatása (pl. egy összetett kép/ábra elemzése).

8. lecke: Haladó Prompt Engineering kifejezetten Geminire optimalizálva

Cél: A Gemini hatalmas kontextusablakának és logikai képességeinek maximális kihasználása.
Tematika:
- Hosszú dokumentumok kezelése: Hogyan töltsünk fel teljes könyveket, több száz oldalas szabályzatokat, és hogyan kérdezzük a Geminit tűpontosan a forrás alapján.
- Strukturált kimenetek kérése: Táblázatok, JSON formátumok, gondolattérképek és kész sablonok generálása.
- Élő labor: Egy egyedi, összetett prompt-szekvencia felépítése, amely egy nyers ötletből komplett piaci stratégiát és kommunikációs tervet formál.

9. lecke: Gemini a Google Workspace-ben (Integrációk)

Cél: A Gemini használata közvetlenül a mindennapi munkaeszközökben (Docs, Sheets, Gmail, Drive).
Tematika:
- Google Docs és Gmail: Intelligens levélírás, válaszok automatizálása, tartalomfejlesztés és korrektúra közvetlenül a dokumentumban.
- Google Sheets: Képletek generálása szöveges utasítás alapján, adatok kategorizálása és elemzése a Gemini segítségével.
- Google Drive és rendszerezés: Hogyan kereshetünk és szintetizálhatunk információkat a saját Drive mappáink tartalmából másodpercek alatt.

10. lecke: Kreatív iparágak, tartalomgyártás és prezentációk a Geminivel

Cél: Szöveges, vizuális és koncepcionális anyagok professzionális szintű előállítása.
Tematika:
- Tartalommarketing és szövegírás: Blogposztok, közösségi média kampányok és hírlevelek tervezése a márka saját hangvételében (Tone of Voice).
- Prezentációk támogatása: Diavázlatok, forgatókönyvek készítése, illetve a Gemini és a Google Slides összekapcsolása vizuális elemek generálásához.
- Gyakorlat: Egy teljes marketingkampány-tervezet és a hozzá tartozó prezentációs anyag elkészítése nulláról, mindössze 45 perc alatt.

11. lecke: Gemini Gems – Sajt MI-asszisztensek építése kódolás nélkül

Cél: Egyedi feladatokra specializált, elmenthető és újrahasználható Gemini asszisztensek (Gems) létrehozása.
Tematika:
- Mik azok a Gems-ek? Mikor érdemes egyedi asszisztenst létrehozni ahelyett, hogy újra beírnánk a kontextust?
- Egy „Gem” felépítésének lépései: Részletes háttérinformációk megadása, állandó viselkedési szabályok és stílusjegyek rögzítése.
- Gyakorlati munka: Minden résztvevő elkészít egy saját funkcionális asszisztenst (pl.: egy egyedi üzleti tanácsadót, szöveggondozót vagy fordítót), majd teszteli azt.

12. lecke: Összetett munkafolyamatok, adatbiztonság és a Gemini jövője

Cél: A megszerzett tudás rendszerezése, vállalati adatbiztonsági protokollok rögzítése és a hosszú távú hatékonyság fenntartása.
Tematika:
- Összetett, többcsatornás munkafolyamatok (Multi-step workflows): Hogyan fűzzük össze a Gemini különböző funkcióit egyetlen nagy projekt megvalósításához.
- Vállalati adatvédelem a Gemini használata közben: Mi történik a feltöltött adatokkal? Hogyan használjuk az eszközt úgy, hogy a szenzitív üzleti információk biztonságban maradjanak.
- Záróértékelés, a kurzus során felmerült egyedi kérdések megválaszolása és a folyamatos önfejlesztési források (Google AI blogok, kurzusok) áttekintése.