Webinárium

OpenAI modellek a gyakorlatban: beállítások, döntések, kockázatok

Az AI üzleti haszna nem azon múlik, mennyire „okos” egy modell, hanem azon, milyen döntéseket hozunk a használata során.

Ez az előadás azt mutatja meg, hogyan működnek valójában az OpenAI és más nyelvi modellek, milyen üzleti jelentősége van az olyan technikai beállításoknak, mint a rendszerutasítás, a tokenkeret vagy a temperature, és hol csúsznak el leggyakrabban az AI-alapú projektek.

Esettanulmányokon keresztül járjuk körül, miként válhat egy látványos demóból stabil, költséghatékony és hosszú távon is fenntartható üzleti rendszer, és hogyan lehet az AI-t kiszámíthatóan, mérhető értéket termelve integrálni a vállalati működésbe.

Előadók:

Sajnáljuk, jelenleg nincs elérhető dátum az on-line képzés számára.

Az árak 27 % ÁFA nélkül értendők.

Egyéb információk

Időpont:
2026.04.15. 10:00-11:30-ig |

Előadó: Csuvik Viktor |

Kreditpontok: Erre a képzésre nem jár!

Tematika

OpenAI modellek a gyakorlatban: beállítások, döntések, kockázatok

Az előadás alapvetése, hogy a mesterséges intelligencia üzleti értékét nem a modellek „okossága”, hanem a mögöttük álló döntések minősége adja. A bevezető tisztázza a nyelvi modellek (különösen az OpenAI eszközei) valós működését, eloszlatva azt a tévhitet, hogy ezek a rendszerek „gondolkodnak” vagy értik az üzleti logikát. Ehelyett valószínűségi alapon működő komponensekként tekintünk rájuk, amelyek csak akkor hoznak stabilitást, ha megfelelően ágyazzuk be őket a folyamatokba.

A folytatásban rávilágítunk, hogy a technikai beállítások – mint a rendszerutasítások vagy a tokenkorlát – valójában kódolt üzleti szabályok. Kiemelten foglalkozunk a temperature paraméterrel, amelyet nem kreativitási eszközként, hanem üzleti kockázati tényezőként elemzünk. A promptolás kapcsán is a hatékonyságra és a kiszámíthatóságra fókuszálunk a megszokott tippek helyett, bemutatva, miért nem tekinthető a prompt hagyományos programkódnak.

Az előadás második fele esettanulságokon keresztül szemlélteti, miért akadnak el a projektek az utolsó 20 százalékban, és hogyan kezelhetők a demó fázisban még rejtve maradó peremfeltételek. A modellválasztást tisztán üzleti szempontból, a stabilitás és a költségek tükrében tárgyaljuk, végül pedig gyakorlati útmutatót adunk ahhoz, hogyan válhat egy látványos prototípusból hosszú távon is fenntartható, mérhető és üzembiztos rendszer.

Cél: Döntéshozóknak megmutatni, hogy az OpenAI és más LLM-ek üzleti használatában nem a modell „okossága”, hanem a helyes beállítások és döntések termelnek stabil, mérhető értéket – és hol lehet könnyen elcsúszni.

Célcsoport: ügyvezetők, IT-vezetők, digitális / innovációs felelősök

Témák

  • Miért nem „az AI” a megoldás, hanem az, hogyan használjuk
  • Az OpenAI modellek viselkedését meghatározó kulcsbeállítások szerepe
  • A temperature mint üzleti kockázati tényező (nem csak technikai paraméter)
  • Miért nem jobb a hosszú prompt – és mikor lesz belőle instabil, drága rendszer
  • OpenAI projektek tanulságai: az első 80% gyors, a maradék 20% veszélyes
  • Modellválasztás: mikor melyik OpenAI modell ad üzleti értéket

Gyakorlati kérdések

  • Miért nem „gondolkodik” az AI úgy, ahogy az üzlet elvárná tőle?
  • Milyen temperature-beállítás stabil üzleti környezetben, és mikor kell kreativitás?
  • Hogyan lehet az OpenAI-t kiszámíthatóan, reprodukálhatóan használni?
  • Mely tipikus hibák miatt buknak el AI-alapú projektek?
  • Hogyan lesz egy demo-ból üzembiztos rendszer?

Konzultáció

____________________________________________________________________

Megosztanád másokkal is? Egy kattintás!

____________________________________________________________________

További előadások ChatGPT témában:

Időpontok és információk

Sajnáljuk, jelenleg nincs elérhető dátum az on-line képzés számára.

Az árak 27 % ÁFA nélkül értendők.

!ERR No images found in /images/fotogalerie/kursy_onw/. Images path has to be on the same server. Supported img formats: jpg, jpeg, png, gif.