Sikerrel zárult a Progmatic UX/UI Webdesigner képzése

Valódi projektek, személyre szabott figyelem és inspiráló légkör. Ilyen volt a Progmatic első UX/UI Webdesigner képzése. A jó hangulatú, családias környezetben szakmailag mindenki sokat fejlődött. 2025 őszén folytatjuk! Következő képzésünk előregisztrációval már most elérhető!

Lezajlott a Progmatic Academy első Webdesigner (UX/UI) képzése, amely mérföldkő az intézmény szakmai kínálatában: a programunk célja, hogy gyakorlatorientált, piacképes tudást adjunk azoknak, akik a digitális terméktervezés világában szeretnének elhelyezkedni. A képzésre jelentkezők egy intenzív, átfogó tanulási tapasztalattal lettek gazdagabbak, a felhasználói élmény és felhasználói felület tervezésének alapjaitól egészen a prototípus-készítésig jutottak el, mindezt gyakorlott oktatónk, Alex vezetésével, aki nagy hangsúlyt fektetett a gyakorlati példákra, az egyéni fejlődésre és a valós projektekre épülő szemléletmódra.

Oktatónk a gyakorlati szemlélet képviselője

A Webdesigner képzés vezetője, Pócsi Alex, több mint hatéves tapasztalattal rendelkező digitális terméktervező, aki jelenleg az SAP-nál dolgozik UX designerként. Mesterszintű diplomáját a Moholy-Nagy Művészeti Egyetem (MOME) Interaction Design szakán szerezte, ahol angol nyelvű, nemzetközi képzésben vett részt. Az oktatás során Alex a gyakorlati tudás átadására helyezte a hangsúlyt. A hallgatók kiemelték, hogy Alex valódi piaci tapasztalata és elhivatottsága inspirálóan hatott rájuk, és hozzájárult a képzés magas színvonalához.

Mit tanultak a résztvevők? – A képzés tematikája röviden

A Webdesigner képzés során a résztvevők lépésről lépésre sajátították el a UX/UI alapokat, a fókusz mindig a gyakorlati alkalmazhatóságon volt. A modulok tematikája a következő főbb elemekre épült:
– UX szemlélet és kutatási módszerek
– Információ-architektúra és wireframe tervezés
– UI design alapok és vizuális hierarchia
– Design rendszerek és komponensalapú gondolkodás
– Figma használata a tervezés minden szintjén
– Prototípus készítés és felhasználói tesztelés

Családias hangulat, támogató közösség

A képzés barátságos légkörét a kis létszám és a közvetlen tanulói-oktatói kapcsolat adta: a résztvevők nemcsak tanultak, hanem egy valódi szakmai közösség részévé váltak. A családias hangulatban zajló órákon mindenki kapott személyre szabott figyelmet, bátorítást és visszajelzést. A hallgatók aktívan segítették egymást, megosztották ötleteiket és közösen fejlődtek – ez a közösségi élmény sokak számára a képzés egyik legnagyobb értéke lett.

Az első sikersztorik 

A képzés végére minden résztvevő kézzelfogható eredményt tett le az asztalra: saját UX/UI projektet, amely a tanult eszközök és módszerek gyakorlati alkalmazásával készült. A hallgatók önálló munkái jól tükrözik, milyen mélységben sajátították el a design folyamat egyes lépéseit az ötlettől a bemutatásig. 

Következő képzés: 2025. október 13.

A Webdesigner képzés résztvevőinek pozitív visszajelzései megerősítették, hogy érdemes folytatnunk ezt az irányt. A következő UX/UI Webdesigner képzés 2025. október 13-án indul, itt jelentkezhetsz: JELENTKEZÉS. Ha szeretnél egy gyakorlatorientált, támogató közegben fejlődni, és a digitális terméktervezés terén tapasztalatokat szerezni, ne maradj le a következő időpontról!

by andi

A jövő fejlesztői már a mesterséges intelligenciával gondolkodnak

A programozás és a mesterséges intelligencia ma már elválaszthatatlanok, ezért a 2025-ös Frontend és Fullstack képzések tananyaga tartalmazza az AI-tudatos fejlesztői gondolkodás alapjait. A cél egy olyan fejlesztői szemlélet kialakítása, amely naprakész marad a gyorsan változó technológiai környezetben is.

Mesterséges intelligencia és programozás

A mesterséges intelligencia már most is átalakítja a fejlesztők mindennapjait – és ez alól a juniorok sem kivételek. Nem kell hozzá senior tapasztalat vagy eltöltött évek a szakmában: a modern programozás része lett az AI, így természetes, hogy a tanulás során is találkozol vele. A 2025 tavaszán induló Frontend és Fullstack szakmaváltó képzéseinknek már szerves részét képezik olyan modulok, ahol megtanulod, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát okosan és célzottan használni a programozásban. A cél nem az, hogy a mesterséges intelligencia kiváltsa a fejlesztői munkát, hanem hogy segítse, hogy gyorsabban haladj, kreatívabban gondolkodj, és a megoldásra fókuszálj.

Mesterséges intelligencia a képzésben – Nem extra, hanem alap

A programozás és a mesterséges intelligencia ma már nem igazán érvényesülhet egymás nélkül. Tudni kell programozni ahhoz, hogy hatékonyan tudd használni az AI-t. A mesterséges intelligencia nem tud helyetted tökéletes kódot írni, de óriási segítséget jelenthet, ha tudod, hogyan használd. Ugyanakkor önmagában a programozói tudás is kevés lehet a jövő technológiai kihívásaihoz. És ez már nem csak valami távoli jövőkép: a mesterséges intelligencia folyamatosan és egyre gyorsabban hódít teret a különböző munkaterületeken. Reális elképzelés, hogy néhány éven belül a fejlesztők többsége napi szinten használ majd AI-alapú eszközöket a munkája során, aki tehát most tanul programozni, annak már az első lépésektől kezdve ezzel a szemlélettel érdemes építkeznie.

Mit fogsz megtanulni? – AI-eszközök a gyakorlatban

Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia valóban hasznos legyen, érteni kell az alapelveit és a használatát. Képzéseinken az AI-t nem külön tananyagként, hanem a programozói gondolkodás részeként kezeljük. Szeretnénk, ha már az első projektjeidnél magabiztosan alkalmaznádd ezeket az eszközöket. Az alábbi témákon keresztül integráljuk a mesterséges intelligenciát a gyakorlatorientált tananyagunkba:

• Bevezetés az AI használatába frontend és backend alkalmazásokban – átfogó képet kapsz arról, hogy hol és hogyan épül be a Mesterséges intelligencia a fejlesztői munkába.
• OpenAI API integráció valós projektekben – megtanulod, hogyan illeszd be például a ChatGPT-t React vagy Node.js alapú alkalmazásaidba.
• Prompt Engineering alapok – különböző technikákon keresztül (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) elsajátítod, hogyan kérdezz „jól” egy nyelvi modelltől.
• Claude és további AI-modellek megismerése – megtanulod felismerni, melyik modell mire alkalmas, és hogyan válaszd ki a megfelelő eszközt a feladathoz.
• AI-alapú keresés és ajánlórendszerek építése – betekintést nyersz abba, hogyan működnek az olyan technológiák, amelyeket ma már szinte minden nagy webes platform alkalmaz.

Ezek az ismeretek szemléletformálóak, valós projektekben, valós felhasználási helyzetekben alkalmazhatók. Már tanulóként olyan tudást szerzel, amelyet a munkáltatók is keresnek.

Frontend vagy Fullstack? A gondolkodásmódod dönti el

Nem az számít, hogy melyik irányt választod – a lényeg, hogy képes legyél AI-tudatos fejlesztőként gondolkodni. A Frontend képzés során megtanulod, hogyan integrálhatod az AI-t a felhasználói felületekbe, például intelligens keresők, interaktív komponensek vagy valós idejű válaszokat adó asszisztensek formájában. A Fullstack képzésben pedig teljes rendszerek szintjén dolgozol: a Frontend alapok mellett megtapasztalod, hogyan működik együtt a backend és az AI, hogyan kezelhetők adatfolyamok, és hogyan készíthetők skálázható ajánlórendszerek vagy tartalmi automatizmusok. A két képzésünk szemlélete azonos: olyan tudásra tehetsz szert, amivel nemcsak lépést tarthatsz a fejlődéssel, hanem aktívan formálhatod is azt.

Ne csak kódolj, tanulj meg AI-környezetben fejlesztőként gondolkodni!

Ha jól programozol, értened kell, mit és miért csinálsz. A mesterséges intelligencia eszközt ad ehhez: lehet vele ötletelni, dokumentálni, hibát keresni vagy akár teszteket generálni. De csak akkor lesz valóban hasznos, ha tudod, hogyan kérdezz tőle jól (vagyis hogyan építs fel részletes, pontos promptokat), és tisztában vagy azzal is, hogy mire nem képes önállóan. Ezt a fajta gondolkodásmódot építjük be a tanulásba, hogy már a legelején rutinszerűen tudd: mikor segíthet egy AI-eszköz, és mikor fontos, hogy te gondolkodj és cselekedj fejlesztőként. Az AI nem tud helyettesíteni téged, a programozás módszere változik – mi pedig megmutatjuk, hogyan alkalmazkodj hozzá. Mire a képzés végére érsz, nem csak egy junior fejlesztő leszel, hanem egy olyan pályakezdő, aki képes lépést tartani a változó technológiai környezettel. És ez ma már nem pusztán előny, hanem elvárás.

Az AI és Prompt írás a Frontend és Fullstack képzésünk tananyaga.

by andi

Prompt engineering kisokos

Prompt engineering kisokos

A fejlesztők egyre inkább kihasználják a prompt engineering nyújtotta lehetőségeket a szoftverfejlesztési és AI-integrációs projektekben. Bemutatjuk azokat a módszereket, amelyekkel javíthatók a modell válaszainak minősége, és minimalizálhatók a félreértések.

A prompt engineering az egyik legfontosabb készség a mesterséges intelligencia korszakában: meghatározza, hogy egy nyelvi modell milyen pontossággal és hatékonysággal generál válaszokat. Lényege, hogy a felhasználó megfelelő utasításokat (promptokat) ad a modellnek, így irányíthatja annak működését és optimalizálhatja a válaszok minőségét. Az AI-alapú alkalmazások térnyerésével egyre nagyobb jelentőséget kap a kontextusérzékeny promptok kialakítása, ami növeli a generált válaszok relevanciáját és maximalizálja a modell teljesítményét.

Prompt engineering alapfogalmak és technikák

A prompt engineering egyre inkább a fejlesztői eszköztár szerves részévé válik, főként a mesterséges intelligenciával támogatott fejlesztési folyamatok során. A jól megfogalmazott prompt hatékonysága hasonló egy optimalizált algoritmushoz: minimalizálja az erőforrásigényt, miközben maximalizálja a válaszok pontosságát.

Zero-shot és few-shot prompting

A zero-shot prompting esetében a nyelvi modell előzetes példák nélkül próbálja értelmezni és végrehajtani az utasítást. Ez jól alkalmazható egyszerű lekérdezéseknél, például API dokumentációk gyors feldolgozásánál. 

A few-shot prompting ezzel szemben néhány példát is biztosít a modell számára, így pontosítja annak válaszait. Ez hasznos lehet például kódrészletek generálásánál vagy egyedi programozási stílusok utánzásánál.

Chain-of-thought prompting

A fejlesztők számára különösen fontos technika; lehetővé teszi a modell számára a logikus érvelést és összetettebb problémák megoldását. Például egy kódelemző vagy hibakereső rendszer hatékonyabban működhet, ha egy chain-of-thought promptot használunk, ahol a modell először értelmezi a problémát, majd lépésről lépésre mutatja be a megoldást.

Self-consistency és tree-of-thought prompting

A self-consistency technika célja, hogy a modell több lehetséges választ generáljon egy adott kérdésre, majd statisztikai módszerekkel kiválassza a legmegbízhatóbb eredményt. Ez különösen hasznos automatikus kódellenőrzéseknél vagy unit tesztek generálásánál. A tree-of-thought prompting ennél strukturáltabb megközelítés, ahol a modell fa-struktúrában dolgozza fel a lehetséges válaszokat.

Gyakorlati útmutató a hatékony promptok készítéséhez

Világos és egyértelmű utasításokat fogalmazz!

Ahogy a kódolás során elengedhetetlen a jól dokumentált és egyértelmű szintaxis, úgy a promptok esetében is fontos a pontos megfogalmazás. Például egy generált SQL-lekérdezés esetén a „Készíts egy SQL-lekérdezést, amely visszaadja az adott hónap legnagyobb bevételű ügyfelét” prompt helyett érdemes pontosítani az adatbázis struktúráját és a szükséges mezőket:

Jó prompt:
"Az 'orders' táblában az 'amount' oszlop mutatja a vásárlás értékét, az 'order_date' az időpontot, az 'customer_id' pedig az ügyfelet. Írj egy SQL-lekérdezést, amely visszaadja a hónap legnagyobb bevételű ügyfelét."

Rossz prompt:
"Adj egy SQL-lekérdezést, ami megmutatja a legjobb ügyfelet."

Referenciaanyagok a promptban

A fejlesztők gyakran találkoznak olyan esetekkel, ahol a modellnek egy adott kontextusra van szüksége a megfelelő válasz előállításához. Például kódgenerálásnál vagy kódfordításnál segíthet, ha a promptban megadjuk a nyelvi környezetet és a kívánt stílust:

Jó prompt:
"Írj egy Python függvényt, amely rekurzív módon számolja ki a faktoriálist. Használj típusannotációkat és docstringet a dokumentációhoz."

Rossz prompt:
"Adj egy faktoriális függvényt Pythonban."

Összetett feladatok lebontása egyszerűbb és egyértelműbb részletekre

A fejlesztés során moduláris megközelítést alkalmazunk, a promptoknál is érdemes kisebb, jól definiált lépésekben gondolkodni. Például érdemes előbb az algoritmus logikáját tisztázni, majd külön promptokkal kérni a kód implementációját.

Biztosíts időt a modell számára a gondolkodáshoz!

Bizonyos esetekben érdemes explicit módon kérni a modellt, hogy lépésről lépésre gondolkodjon, mielőtt válaszol. Ez különösen akkor hasznos, ha bonyolult programozási problémák megoldásáról vagy kódelemzésről van szó. 

Például: "Elemezd a következő Python kódot, és magyarázd el, hogy miért nem működik. Majd javasolj egy javított verziót."

Ezek a technikák javítják a promptok minőségét, és segítenek hatékonyabbá tenni az AI-alapú fejlesztési folyamatokat.

Haladó prompt engineering technikák

A prompt engineering egy optimalizálható folyamat, ami fejlettebb technikák alkalmazásával még hatékonyabbá tehető. Néhány kulcsfontosságú megközelítés:

• Prompt chaining – Egymásra épülő promptok sorozata, lehetővé teszi a komplexebb lekérdezések kezelését, például egy chatbot válaszainak pontosítását.
• Retrieval-augmented generation (RAG) – Külső adatforrásokat használ a modell teljesítményének javítására, hasznos API-dokumentációk feldolgozásánál vagy kódbázisok keresésénél.
• Automatikus prompt generálás – Olyan rendszerek létrehozása, amelyek önállóan generálnak és pontosítanak promptokat az adott kódkiegészítéshez vagy hibakereséshez.

Biztonsági szempontok

A prompt engineering alkalmazása során az egyik legnagyobb fenyegetés a prompt injection támadás, ahol rosszindulatú felhasználók manipulálják a modell válaszait. Ennek elkerülése érdekében érdemes input-szűrést, hozzáférési korlátozásokat és sandbox környezeteket alkalmazni. Emellett az adatvédelem biztosítása és a bizalmas információk kiszivárgásának megelőzése érdekében fontos, hogy a promptokat és a generált válaszokat rendszeresen teszteljük és ellenőrizzük

A prompt engineering alkalmazási területei és jövője

A prompt engineering nemcsak a fejlesztők munkáját segíti, hanem az üzleti, oktatási és kreatív szektorban is egyre nagyobb szerepet kap. Az automatizált ügyfélszolgálattól kezdve az AI-alapú oktatási eszközökig számos iparágban használják, hogy hatékonyabb legyen a tartalomgenerálás és az adatelemzés. A jövőben várhatóan dinamikusan alkalmazkodó promptok és specializált nyelvi modellek fognak megjelenni, amik tovább növelik az AI-alapú fejlesztések hatékonyságát.

Prompt engineering Frontend és Fullstack képzésünk tananyaga.

by andi

A Mesterséges Intelligencia hatása a programozásra

A Mesterséges Intelligencia hatása a programozásra
Eszközök, előnyök és kihívások

A mesterséges intelligencia már nem csupán segédeszköz a fejlesztésben, hanem aktív szereplője a kódgenerálásnak, refaktorálásnak és tesztelésnek. Az AI-alapú automatizáció új dimenziókat nyit a programozásban, ezáltal pedig megváltoztatja a fejlesztők szerepét és feladatait.

A mesterséges intelligencia (MI) egyre szorosabban integrálódik a szoftverfejlesztési folyamatokba. Az MI-alapú eszközök, mint a GitHub Copilot vagy a ChatGPT, fejlett kódkiegészítést, refaktorálást és hibakeresést kínálnak, és csökkentik a repetitív feladatok manuális terhét. De milyen hatása van ennek a fejlesztői munkafolyamatokra, és milyen kihívásokkal jár az MI alkalmazása a programozásban? Cikkünkben ezt vizsgáljuk meg.

Az MI integrációja a programozásban

Az MI-alapú eszközök egyre inkább beépülnek a fejlesztői workflow-ba, használatuk segíti a kódgenerálást, optimalizálást és támogatja a hibakeresést. Ezek az eszközök gyorsítják a munkafolyamatokat és csökkentik a manuális hibalehetőségeket.

Automatizált kódgenerálás és kódkiegészítés 

Az olyan eszközök, mint a GitHub Copilot, a TabNine vagy az Amazon CodeWhisperer, képesek valós időben kódsorokat és teljes függvényeket generálni a meglévő kódbázis és a fejlesztői kommentek alapján. Ezek a modellek nagy mennyiségű nyílt forráskódú projektből tanulnak, és képesek kontextusérzékeny javaslatokat adni, így növelhetik a fejlesztői folyamat sebességét és hatékonyságát.

Hibakeresés és optimalizálás mesterséges intelligencia segítségével

A statikus kódelemzők és MI-alapú hibakereső rendszerek, mint például a DeepCode vagy a SonarQube, képesek felismerni a kódban rejlő logikai hibákat, teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket és egyéb sérülékenységeket. Az MI nem csupán az ismert minták alapján dolgozik, hanem a folyamatosan tanuló modellek révén képes új típusú problémák azonosítására is.

Példák a legnépszerűbb MI-alapú fejlesztői eszközökre

• GitHub Copilot – intelligens kódkiegészítés és generálás
• TabNine – kontextusalapú AI-autocomplete fejlesztők számára
• SonarQube – automatikus kódelemzés és biztonsági audit
• DeepCode – MI-alapú statikus kódelemző eszköz

Az MI tehát nem helyettesíti a fejlesztőket, hanem egy új, hatékonyabb munkamódszert kínál számukra. 

Az mesterséges intelligencia előnyei a fejlesztők számára

Az MI-eszközök jelentősen gyorsítják a fejlesztési folyamatokat, így a fejlesztők az összetettebb problémák megoldására koncentrálhatnak. Az olyan eszközök, mint a SonarQube vagy a CodeQL, képesek detektálni az ismert sérülékenységeket, ezzel csökkentik a biztonsági rések kockázatát.

Az MI továbbá megkönnyíti az új fejlesztők beilleszkedését. Az intelligens dokumentációk és a kódszabvány-ellenőrzés segítik az onboarding folyamatokat, így a csapatok gyorsabban és hatékonyabban dolgozhatnak.

Kihívások és az AI hatékony használata

Az MI-eszközök akkor a leghasznosabbak, ha a fejlesztők tudatosan alkalmazzák ezeket. Az automatizált kódkiegészítés felgyorsítja a fejlesztést, de az így generált kódot mindig javasolt manuálisan is ellenőrizni a minőség és a kompatibilitás érdekében.

A tesztelésben az MI hatékonyan segíti a hibadetektálást és kódelemzést. Az olyan eszközök, mint a SonarQube vagy a DeepCode, képesek az ismert mintázatok alapján kiszűrni a potenciális hibákat, de a manuális validáció továbbra is elengedhetetlen.

Az MI-alapú fejlesztés során kulcsfontosságú a kimenetek kritikus értékelése. Az algoritmusok nem mindig adnak optimális megoldásokat, ezért a fejlesztőknek és tesztelőknek meg kell tanulniuk az AI által generált kód kontextusfüggő felülvizsgálatát.

A promptolás alapjai – Hatékony kommunikáció a mesterséges intelligenciával

Az MI-eszközök hatékonysága nagyban múlik azon, hogy a fejlesztő milyen pontos és kontextusérzékeny utasításokat ad. Egy jól megfogalmazott prompt konkrét, egyértelmű és tartalmazza a szükséges paramétereket. Például a „Generálj egy Python függvényt, amely Fibonacci-sorozatot állít elő iteratívan” sokkal pontosabb, mint a „Írj egy Fibonacci-kódot”.

A hatékony promptolás alapelvei közé tartozik a részletes specifikáció (nyelv, keretrendszer, elvárt formátum), a lépésenkénti utasítások megadása és a kimenetek kritikus értékelése. A fejlesztőknek meg kell tanulniuk az MI által generált kód finomhangolását és ellenőrzését, hogy az valóban illeszkedjen a projekt követelményeihez.

Hogy maradjunk versenyképesek a mesterséges intelligencia világában?

Az MI nem helyettesíti a fejlesztőket, de átalakítja a munkafolyamatokat. Azok a szakemberek maradnak versenyképesek, akik folyamatosan fejlesztik technikai tudásukat, és megtanulják az MI-eszközöket alkalmazni. Az automatizált kódkiegészítés és hibakeresés mellett egyre nagyobb szerepet kapnak a kreatív, összetett problémamegoldást igénylő feladatok, amelyeket az MI önállóan még nem tud elvégezni. A kritikus gondolkodás, az architekturális döntések meghozatala és a csapatmunka továbbra is emberi készségeket igényel. A fejlesztőknek érdemes specializálódniuk és mélyebb tudást szerezniük az MI-alapú fejlesztés terén, hogy ne csak eszközhasználók, hanem a technológia alakítói legyenek.

by andi

Diákjainkkal a NIX Budapestnél jártunk

by andi