- Leírás
- Modulok
Mesterséges Intelligencia Alapok – Ingyenes Teljes Kurzus
Kinek szól ez a kurzus?
Bárki számára, aki szeretné megérteni a mesterséges intelligencia alapjait – legyen szó irodai dolgozóról, vállalkozóról, tanárról, egyetemistáról vagy nyugdíjasról. Nem kell technikai előtudás, programozási ismeret vagy matematikai végzettség. Mindent a nulláról magyarázunk el, érthető példákkal.
Mit fogsz megtanulni?
1. fejezet – AI demisztifikálás
- Mi is valójában az AI – Tisztázzuk hogy mi AI és mi nem AI
- AI fejlődésének története – hogyan jutottunk el idáig
- AI vs hagyományos programozás – miért forradalmi
- Narrow AI vs AGI – merre tartunk
2. fejezet – Hogyan működik az AI
- Machine Learning alapok – 3 fő tanulási típus magyar példákkal
- Neurális hálók – stop tábla felismeréstől a chatbotokig
- Computer Vision – hogyan “lát” a gép
- Természetes nyelvfeldolgozás – hogyan “beszél” az AI
3. fejezet – AI a gyakorlatban
- Prompt Engineering – CLEAR módszerrel hatékony AI kommunikáció
- AI eszköztár – ChatGPT-től Midjourney-ig magyar piaci szemmel
- Etika és felelős használat – EU AI rendelet, GDPR, biztonság
Miért különleges ez a kurzus?
Magyar piaci fókusz: Minden példa hazai – OTP Bank, Tesco, NNG, Café Central esettanulmány. Tisztában leszel a magyar nyelv specifikus kihívásaival és lehetőségeivel.
Gyakorlati megközelítés: Nem csak elmélet, hanem konkrét használható tudás. Minden leckében valós példák, működő megoldások.
Aktuális tartalom: 2025-ös AI landscape – ChatGPT, Midjourney, Claude, ElevenLabs és a legfrissebb fejlemények.
Mennyi idő?
~2 óra összesen – Összesen három fejezet, leckékre bontva. A saját tempódban haladhatsz.
Minden fejezet végén ellenőrző kérdésekkel erősítjük meg a tudásodat, valamint a kurzus végén is lesz egy 10 kérdéses kvíz.
Mit kapsz a kurzus végén?
Szilárd AI tudás: Megérted mi az AI, hogyan működik, mire képes és mik a korlátai.
Praktikus készségek: Tudsz hatékonyan kommunikálni AI eszközökkel, ismered a legfontosabb platformokat.
Magyar piaci tudás: Felismered a helyi lehetőségeket és versenyelőnyt szerezhetsz.
Alapok a továbbhaladáshoz: Felkészültél a specializált AI kurzusokra és eszközök mélyebb használatára.
Miért ingyenes?
Hiszünk abban, hogy az AI tudás mindenkié kell hogy legyen. Ez a kurzus a mi ajándékunk – próbáld ki, tanulj belőle, oszdd meg másokkal is és ha tetszik, gyere vissza a haladó képzéseinkre.
Kezdés: Nincs rejtett költség. Regisztrálj a honlapon, nyomd meg a start gombot és kezdj el tanulni!
-
11.1. Mi nem mesterséges intelligencia?
🎯 Mit fogsz megtanulni ebben a leckében?
Ebben a bevezető leckében demisztifikáljuk az AI-t - megtudod, mi is valójában a mesterséges intelligencia, és miért nem az, amire a legtöbben gondolnak. A Netflix személyre szabott ajánlásaitól kezdve a Gmail spam szűrőjéig végigkövetjük, hogyan működik az AI a gyakorlatban.
-
21.2. Mesterséges intelligencia evolúciója
🎯 Mit fogsz megtanulni ebben a leckében?
Ebben a leckében végigkövetjük az AI fejlődésének főbb állomásait: a sakkozó Deep Blue-tól a beszélő ChatGPT-ig. Megérted, miért pont most robbant be az AI, hogy az AI fejlődése ciklikus, és hol tartunk most ebben a folyamatban.
-
31.3. AI vs. Hagyományos programozás
🎯 Mit fogsz megtanulni ebben a leckében?
Ez a lecke megváltoztatja az AI-ról alkotott képedet. Megérted a fundamentális különbséget a hagyományos programozás és az AI között - ez a kulcs ahhoz, hogy felismerd, mikor és hogyan használd az AI eszközöket hatékonyan.
-
41.4 Merre tartunk? - Az AI jövője egyszerűen
🎯 Mit fogsz megtanulni ebben a leckében?
Ebben a leckében megérted az AI fejlődésének irányát és azt, hogy miért érdemes már most elkezdened az AI eszközök tanulását. Tisztázod a mai "szakosított" AI-k és a jövőbeli "univerzális" AI különbségét, valamint felfedezed, milyen lehetőségeket rejt számodra ez a technológiai átmenet.
-
51. Lecke összefoglaló
-
61. Lecke kvíz
-
72.1. Machine Learning alapok
A gépi tanulás három alapvető típusa: felügyelt tanulás (címkézett példákból), felügyelet nélküli tanulás (mintakeresés címkék nélkül), megerősítéses tanulás (próbálkozás + visszajelzés). Magyar példákkal: OTP spam szűrő, Tesco vásárlói szegmentáció, NNG navigáció.
-
82.1 Kérdések
-
92.2. Neurális háló, Deep Learning és Machine Vision
Bepillantás az AI "agyába": hogyan működnek a neurális hálók rétegei, miért "mély" a Deep Learning. Computer Vision részletesen: hogyan tanul meg egy AI stop táblát felismerni a pixelektől a döntésig. A CNN (konvolúciós neurális hálók) működése.
-
102.2 Kérdések
-
112.3. NLP - Natural Language Processing
Hogyan "érti meg" az AI az emberi nyelvet? Miért nehéz a magyar nyelv a gépeknek (agglutináló nyelvtan, szabad szórend). ChatBot fejlesztése lépésről lépésre. Transformer architektúra és Large Language Models (LLM-ek) alapjai.
-
122.3 Kérdések
-
132.4. AI fejlesztés és összefoglalás
Hogyan épül fel egy AI rendszer? A fejlesztési folyamat 6 lépése: probléma → adatok → modell → tanítás → tesztelés → telepítés. Magyar AI sikerek: NNG, Turbine.ai, AImotive példái.
-
142. fejezet összefoglaló
-
152. Lecke kvíz
-
163. Lecke videó
-
173.1.Prompt Engineering alapok
-
183.2. AI eszköztár áttekintése
-
193.3. AI etika és felelős használat
Reális forgatókönyv a munka jövőjére: nem helyettesítés, hanem átalakulás. Mely munkák változnak, melyek erősödnek. Készségfejlesztési prioritások: AI írástudás, érzelmi intelligencia. Személyes felkészülési stratégia az AI korszakra.
-
203. LECKE ÖSSZEFOGLALÁS
-
213. Lecke kvíz