🎓Ingyenes Mesterséges intelligencia kezdő kurzus magyar nyelven

A mesterséges intelligencia világában való eligazodás nem egyszerű feladat, különösen kezdőként. Ezért hoztam létre a ChatGPT kezdő kurzust, amely magyar nyelven, gyakorlati példákkal segít megérteni, hogyan használhatod ki az AI nyújtotta lehetőségeket. Legyen szó tartalomgyártásról, automatizációról vagy kreatív ötletekről, a kurzus végére magabiztosan használhatod a ChatGPT-t.

📌Miben segít neked ez a kurzus?

• Alapvető ismeretek a ChatGPT működéséről és alkalmazási területeiről.
• Gyakorlati példák videókkal és esettanulmányok webshopok számára.
• Tippek, hogyan integrálhatod az AI-t a napi folyamataidba.

📚 Nézd meg az ingyenes ChatGPT alapozó kurzus-ra és fejleszd, gyorsítsd meg mindennapi munkádat a gyakorlatorientált videók segítségével! Ha kérdésed lenne, írj Linkedin-en, vagy kérj mentorálást, amiben segítek elérni a céljaid legyen szó vállalkozásfejlesztésről, vagy marketingről!

Eredmények, esettanulmányok

🧐Szeretnél többet megtudni korábbi munkáimról? Nézd meg a referenciáimat vagy olvasd el az esettanulmányokat az oldalamon!

• SEO-s fejlesztések egy KKV webshop számára - eredményekkel
• 5000 termékoldal SEO optimalizációja - UNAS webshop motoron
• Hogyan fejlesztem, építem a saját weboldalamat - Webflow előnyei

- -✁- - - - - -  - - - - - 

Miért ezek a legfontosabb AI készségek 2026-ban?

Az AI a „mindenhol-szoftver” korszaka felé tart: a marketing, az értékesítés, az ügyfélszolgálat és a belső működés egyaránt AI-réteget kap. Szerintem szakmailag releváns, hogy a következő 18–24 hónapban nem egy-egy eszköz ismerete hoz versenyelőnyt, hanem a készségcsomag, amivel rendszerré fűzöd az eszközöket. Aki ezeket a készségeket elsajátítja, gyorsabban validál ötleteket, olcsóbban tesztel kampányokat és mérhetően jobb ügyfélélményt szállít.

Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy a legnagyobb megtérülést azok a csapatok érik el, amelyek kicsiben indulnak, de gyorsan skáláznak: egy-egy workflow, majd agent, majd saját tudásbázis. Szakmai szempontból ezek a lépcsők ugyanarra a gerincre épülnek: jó inputok (adat és prompt), jól összekötött folyamatok, majd kontrollált mérés és minőségbiztosítás.

Prompt engineering a gyakorlatban

A prompt engineering már nem „varázsszavak” keresése, hanem strukturált bríf: kontextus, cél, korlátok, stílus, formátum és ellenőrző kritériumok. A legerősebb minták a rendszer+felhasználó+kritikus barát szerepek, illetve a láncolt feladatok (tervezés → vázlat → ellenőrzőlista → végső kimenet). Ezzel egységes minőséget kapsz, még akkor is, ha több ember dolgozik ugyanazon a procedúrán.

Szerintem szakmailag releváns bevezetni a „prompt könyvtárat”: ellenőrzött sablonok KPI-kkal (pl. időmegtakarítás, javítási körök száma). Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy már 10–15 jó sablon 20–30%-os hatékonyságnövekedést hoz a tartalom- és hirdetésgyártásban.

AI workflow-automatizálás

A Zapier/Make/n8n típusú eszközök az AI-t a valós üzleti folyamatokba ültetik: űrlap → validálás → LLM-értékelés → CRM bejegyzés → e-mail/számla generálás. A kulcs a hibakezelés és a logolás: minden lépés eredménye rögzül, így később elemezhető és javítható. Már egy-két jól megtervezett workflow napi órákat vesz le a csapat válláról.

Szakmai szempontból érdemes „human-in-the-loop” megoldást használni: az AI előkészít, az ember jóváhagy. Ez csökkenti a kockázatot, miközben tartod a sebességet. A jó workflow nem csak automatizál, hanem gazdagít (pl. entitás-kivonatolás, címkézés), ami később a riportoknál és a személyre szabásnál aranyat ér.

AI ügynökök és RAG

Az AI ügynök (agent) több lépést végez el kontextusváltással: célkitűzés, eszközválasztás, végrehajtás, ellenőrzés. Ha céges dokumentumokkal szeretnéd dolgoztatni, a RAG (Retrieval-Augmented Generation) lesz az alap: privát tudásbázis, keresés, majd generálás hivatkozott forrásokkal. Így a kimenet nem csak „okos”, hanem ellenőrizhető is.

Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy a siker kulcsa a tudáshigiénia: verziózott dokumentumok, szabályos metaadatok, PII-szűrés és hozzáférés-kezelés. Ezzel az agent valóban „céges aggyá” válik, nem pedig még egy chatbot lesz a sok közül.

Finomhangolás, CustomGPT-k és értékelés

A finomhangolás (fine-tuning) és a CustomGPT-k akkor térülnek meg, ha szűk domainre célzol (pl. saját terméknyelv, specifikus jogi/technikai stílus). A jó stratégia: először sablon+RAG, csak utána finomhangolás - így elkerülöd a drága és felesleges tréninget.

A sikeres bevezetés másik fele a LLM-értékelés: automatizált tesztek (pontosság, következetesség, toxicitás), A/B összevetés és költség/latencia monitorozás. Szerintem szakmailag releváns, hogy legyen egy „golden set”: 50–100 tipikus kérés elvárt kimenettel, amin minden változtatást lefuttatsz.

Multimodális AI és videógenerálás

2026-ra alapelvárás lesz, hogy az AI képpel, hanggal és szöveggel egy folyamatban dolgozik. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy brífből storyboard, abból narráció, abból vizuál - mind egy pipeline-ban. B2C-ben ez social videókra, B2B-ben demo- és tréninganyagokra fordítható le.

A videógenerálásnál a minőség kulcsa a tempó és a ritmus: ha a jelenetváltást és a feliratokat a platform szabályaihoz illeszted, egy AI-val gyártott videó is hozhat organikus eredményt. Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy rövid (20-40 mp) termék- vagy funkciófókuszú klipek teljesítik a legjobban a remarketing célokat.

AI tool-stack építés vállalati környezetben

A jó stack nem a „mindent egybe” platform, hanem cserélhető modulok: adat (tárolás, tisztítás), modell (LLM, kép/hang), összekötők (API, iPaaS), felügyelet (mérés, biztonság). Így tudsz gyorsan reagálni, ha egy új modell jobb/olcsóbb lesz.

Governance oldalról három alapelv: adatvédelem, költség-kontroll, felelősségi mátrix. Szakmai szempontból ez a három dolog különbözteti meg a proof-of-conceptet a valós üzemeltetéstől. Már egy havi „LLM-review” meeting is rengeteg hibát és felesleges költést fog meg.

Mire figyelj: LLM-ek mérése és minőségbiztosítás

A mérésnél a „jó érzés” kevés: legyen task-szintű KPI (pl. válasz-pontosság, javítások száma, átfutási idő), rendszer-szintű (költség/1000 kérés, átlagos késleltetés) és üzleti (lead minőség, bevétel). Ha nincs mérés, nincs javítás - itt dől el a ROI.

Minőségbiztosításnál hasznos a guardrail-rendszer: szabályok a tiltott tartalmakra, PII-detektálás, stílus- és hangleírás-ellenőrzés. A „human-in-the-loop” jóváhagyás mellett érdemes mintavételes auditot tartani; így az agentek nem „szaladnak el”, és hosszú távon fenntartható marad a színvonal.

‍

Gyakorlati tippek a 9 AI készség bevezetéséhez

1. Kezdj a kettővel, ami a legtöbbet hoz: Prompt sablonkönyvtár + egy kulcsworkflow (pl. lead-minősítés).
2. Alapmérés nélkül ne startolj: Legyen idő/oldal, javítási körök száma, költség/1000 kérés baseline.
3. Tudáshigiénia RAG-hoz: verziózott dokumentumok, PIIszűrés, metaadatok (típus, dátum, tulaj).
4. „Golden set” 50–100 példával: minden modellfrissítés előtt és után futtasd le.
5. Kétkezes governance: üzleti tulaj (folyamat) + technikai tulaj (adat, biztonság) — heti 30 perces „LLM review”.

Összefoglaló

Szakmai szempontból a legerősebb sorrend: Prompt + Workflow → RAG → Agent → Értékelés → Multimodális/Videó → Stack/Governance. Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy ez a lépcsőzés hozza a leggyorsabb és legstabilabb megtérülést, miközben végig kontroll alatt marad a kockázat és a költség. A cél nem egy újabb „csodaeszköz”, hanem egy üzemelő AI-réteg a vállalkozásban.