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.
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.
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.
A programozás egyre fontosabb szerepet játszik a modern világban, és egyre többen látják meg a lehetőséget a programozási alapismeretek elsajátításában. De mit is jelent pontosan a "programozási alapok" fogalma, mit jelentenek a karrier szempontjából ezek az ismeretek, és mivel érdemes kezdeni, ha el akarunk mélyedni a programozás világában?
Miért fontosak a programozási alapok?
A programozási alapok elsajátítása olyan, mint megtanulni írni és olvasni, mielőtt nekilátnánk elsajátítani egy idegen nyelvet. Ahhoz, hogy később bonyolultabb programokat írjunk vagy összetettebb projekteken dolgozzunk, először meg kell értenünk az alapvető fogalmakat, mint például a változók, az adatstruktúrák, az algoritmusok vagy éppen a vezérlési szerkezetek. A programozási alapismeretek lényegében azokba az alapfogalmakba vezetnek be, amelyekre szükségünk van ahhoz, hogy képesek legyünk megtanulni komolyabban programozni.
Ezek az alapok egyrészt abban segítenek, hogy megértsük hogyan működik egy program, másrészt abban is, hogy hatékonyan kommunikáljunk más fejlesztőkkel. Vagyis a programozási alapismeretek nemcsak akkor hasznosak, ha mi magunk programozók szeretnénk lenni, hanem akkor is, ha programozókkal dolgozunk együtt. Ezeknek az alapoknak az átfogó ismerete minden programozási nyelvnél hasznos, legyen az Python, Java, JavaScript vagy akár C++.
Mit tartalmaznak a programozási alapok?
A programozási alapok több fontos területet foglalnak magukban. Ezek az elemek képezik minden fejlesztő tudásának a gerincét, függetlenül attól, hogy milyen programozási nyelvet választanak később. Azok, akik ismerik a programozási alapismereteket, képesek lesznek az adatok (legyenek azok számok, szövegek vagy logikai értékek), valamint az adatok tárolására szolgáló változók kezelésére, értik a végrehajtandó utasításokat kijelölő vezérlési szerkezeteket, mindezeken túl pedig függvényekkel kisebb, újrahasznosítható részekre tudják bontani a kódokat. Otthonosan mozognak a különböző típusú és méretű adatok rendezett kezelésére szolgáló adatstruktúrák világában, ismerik a problémák megoldására szolgáló alap algoritmusokat, mint például a rendezés és a keresés, illetve természetesen nem ijednek meg a hibakezeléstől sem.
Hogyan segítenek a programozási alapok az IT karrierben?
Azok számára, akik az IT szektorban szeretnének elhelyezkedni, a programozási alapok ismerete elengedhetetlen. Erre a tudásra nemcsak a fejlesztőknek van szükségük, hanem más IT szakembereknek is, például tesztelőknek, rendszergazdáknak vagy adatkutatóknak. Vagyis a programozási alapismeretek elsajátításával máris több karrierút nyílhat meg előttünk, és csak az egyéni motivációnkon múlik, hogy később milyen irányba indulunk tovább. Megelégszünk a frissen szerzett, piacképes tudással, vagy még tovább szeretnénk képezni magunkat. Az alapismeretek lehetővé teszik a problémák gyors felismerését és hatékony megoldását, így magabiztosságot adnak például projektmenedzsereknek, cégvezetőknek vagy honlapok üzemeltetőinek egyaránt, akiknek a munkájuk során szükséges együtt dolgozniuk programozókkal.
A Progmatic.hu képzései kifejezetten azok számára készültek, akik szeretnék az alapokat elsajátítani és lehetőséget teremteni akár egy új karrierhez. Ezek a tanfolyamok nemcsak technikai ismereteket nyújtanak, hanem a gyakorlati alkalmazást is előtérbe helyezik, így a résztvevők már az első naptól kezdve jól használható készségeket szereznek.
Hogyan kezdjünk hozzá a programozási alapok elsajátításához?
Azok számára, akik soha nem foglalkoztak programozással, esetleg eddig teljesen más területen dolgoztak, ijesztő lehet belevágni az új ismeretek elsajátításába, de a tapasztalat azt bizonyítja, hogy a legnehezebb rész az első lépés megtétele: ha egyszer elkezdjük a tanulást, a programozási alapok elsajátítása nem is olyan ördöngösség, mint azt sokan elsőre gondolták.
Egy megbízható, jól összerakott tanfolyam megadja azt az alapot, amivel már elkezdhetünk elsajátítani akár egy nyelvet is - kezdők számára népszerű választás például a Python - de a fejlődésünket persze nagyban meghatározza az is, hogy mi magunk mennyit gyakorolunk.
Az online platformok, például a Codecademy, a freeCodeCamp vagy éppen a Progmatic tanfolyamai remek lehetőséget nyújtanak az alapismeretek gyakorlására, és a jól felépített képzés gyors haladást is biztosít.
A programozási alapok elsajátítása a kulcs lehet egy sikeres IT karrierhez. Ez a tudásanyag minden programozási nyelv és technológia alapját képezi, ezért akár hobbi szinten érdeklődsz a programozás iránt, akár komolyan gondolod az IT szakmába való belépést, mindenképpen ezzel érdemes kezdeni.
A nyelvtanulás az egyik legfontosabb készség a modern világban, különösen a gyorsan fejlődő IT szektorban, ahol az angol nyelv ismerete ma már alapvető elvárás. Arról nem is beszélve, hogy a nyelvismeret a nemzetközi karrier (és így a külföldi fizetés) lehetőségét is megnyitja a szakemberek előtt. Nyelvet tanulni azonban felnőttként már nem mindig egyszerű - szerencsére az AI ebben is segítséget nyújthat, amennyiben hatékony és fenntartható módszereket kínál az új nyelvek elsajátításához. A mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket ezen a téren is kár lenne elszalasztani, aki pedig egyébként is az IT szektorban szeretne elhelyezkedni, annak egyenesen szakmaiatlan lenne nem kihasználni ezeket az eszközöket.
Milyen előnyei vannak a mesterséges intelligencia használatának a nyelvtanulásban?
Tanulni mindenkinek máshogy egyszerű, felnőttként pedig már a rendelkezésünkre álló szabadidő, a napirendünk és szokásaink is beleszólnak abba, hogy vajon számunkra is megfelel-e egy olyan könyv vagy tanfolyam, ami másoknak esetleg hasznos lehet. Az AI alapú technológiák lehetővé teszik a személyre szabott, rugalmas és interaktív tanulási élményt, így mindenki megtalálja a számára legoptimálisabb folyamatot, vagyis ezek az eszközök az egyéni igényekhez és tanulási szokásokhoz igazodva hatékonyabbá teszik a nyelvtanulást. De nézzük meg részletesebben, milyen előnyöket tud kínálni az AI ezen a területen!
Személyre szabott tanulás
Az AI képes felmérni a nyelvtanuló szintjét, erősségeit és gyengeségeit, majd ezek alapján testreszabott tanulási tervet készít. Ez azt jelenti, hogy a tanulók a saját tempójukban haladhatnak, a nehézségi szint folyamatosan alkalmazkodik a fejlődésükhöz, és nem kell attól tartani, hogy lemaradnak, vagy éppen lassabban haladnak, mint ahogyan tudnának.
Interaktív gyakorlás
Az AI-alapú applikációk, mint például a Duolingo vagy a Babbel, interaktív feladatokkal, játékos elemekkel és valós idejű visszajelzésekkel motiválnak. Ezek az eszközök szórakoztatóvá teszik a nyelvtanulást, ami különösen fontos a hosszú távú elköteleződés szempontjából.
Kiejtés javítása
Az AI segítségével fejlett beszédfelismerő technológiák állnak rendelkezésre, amelyek segítenek a helyes kiejtés elsajátításában. Az olyan eszközök, mint a Speechify vagy az ELSA Speak valós idejű visszajelzést adnak a kiejtésről, segítve a nyelvtanulót abban, hogy magabiztosabban kommunikáljon.
Valós idejű fordítás és szótanulás
Az olyan eszközök, mint a Google Translate vagy a DeepL, azonnali fordítást kínálnak, ami nemcsak a tanulásban, hanem a hétköznapi életben is megkönnyíti az idegen nyelv használatát. Az AI-alapú szótanuló alkalmazások, például az Anki vagy a Quizlet, szintén hatékonyan segítenek az új szavak memorizálásában.
Az AI szerepe a nyelvtudás szinten tartásában
A nyelv szinten tartása ugyanolyan fontos, mint az elsajátítása. Az AI ebben is a segítségünkre lehet akár kimondottan erre a célra fejlesztett eszközök, akár némi kreativitás segítségével.
Az AI-alapú chatbotok, mint például a ChatGPT, lehetővé teszik, hogy a nyelvtanulók valós helyzetekben gyakorolják az írásbeli és szóbeli kommunikációt. Ezek az eszközök képesek realisztikus párbeszédeket szimulálni, ami segít fenntartani a nyelvtudást, vagyis gyorsan és egyszerűen „anyanyelvi beszélgetőpartnert” találhatunk magunknak, aki kérésre akár a nyelvtani hibáinkat is kijavítja. Ebben egyébként segíthetnek az olyan eszközök is, mint a Grammarly, amely nemcsak javítja a hibákat, hanem magyarázatokat is ad, így könnyebben rögzül az új ismeret.
Az AI által generált tanulási tervek lehetővé teszik a folyamatos szókincsfejlesztést, akár új szavak tanulásával, akár már ismert szavak használatának bővítésével. Az olyan alkalmazások, mint a LingQ, a kontextusban tanított szavakra helyezik a hangsúlyt, ami hatékonyabbá teszi a tanulást és elősegíti a szavak rögzülését.
Nem utolsó sorban az AI-alapú emlékeztetők és tanulási időtervek segítenek a nyelvtanulóknak abban, hogy rendszeresen gyakoroljanak, így a nyelvtudásuk nem kopik el, és az időbeosztásuk is optimális marad.
A nyelvtanulás szerepe az IT szektorban
Az IT szakmában az angol nyelvtudás alapkövetelmény. A programozási nyelvek, technológiai dokumentációk és nemzetközi csapatokban való munkavégzés mind megkövetelik a jó kommunikációs készségeket. Az AI-alapú eszközök különösen hasznosak lehetnek az IT szakemberek számára, hiszen segítenek a szakszókincs fejlesztésében, a nyelvtudás szinten tartásában és az írásbeli készségek javításában.
Az AI forradalmasítja a nyelvtanulást és a nyelvtudás szinten tartását. Az interaktív eszközök, a személyre szabott tanulási tervek és a valós idejű visszajelzések mind hatékonyabbá és élvezetesebbé teszik ezt a folyamatot. Akár kezdőként vágna bele valaki egy új nyelv elsajátításába, akár szinten szeretnénk tartani meglévő tudásunkat, az AI kínálta lehetőségek mindannyiunk számára értékes segítséget nyújtanak. Ha még nem próbáltuk ki ezeket az eszközöket, érdemes elkezdeni, hiszen a nyelvtanulás ma már könnyebb és elérhetőbb, mint valaha.
Automata tesztelők nélkül a szoftverfejlesztés világa elképzelhetetlen, mégis kevés szó esik erről a területről. Sokan készülnek programozónak, hogy új applikációkat, weboldalakat vagy mesterséges intelligencia rendszereket fejleszthessenek. De vajon ki és mi garantálja, hogy ezek a rendszerek valóban megbízhatóan, gyorsan és hibamentesen működjenek? A tesztautomatizálás és az automata tesztelők. Ne gondoljuk, hogy ez csak egy technikai „támogató” szerep. A tesztautomatizálás területén dolgozó szakemberek, vagyis az automata tesztelők, rendkívül keresettek a munkaerőpiacon. A munkakör technológiailag izgalmas, folyamatos tanulási lehetőségeket kínál és a tesztelők olyan alapvető problémákat oldanak meg, amelyek a szoftverek minőségét közvetlenül befolyásolják. Nézzük miért fontos a tesztautomatizálás, ugyanakkor miért van szükség az emberi tesztelésre?
Miért fontos a tesztautomatizálás?
A modern szoftverek egyre bonyolultabbá egyre válnak. A manuális tesztelés sok esetben már nem garantálja a megfelelő minőséget. A tesztautomatizálás célja a manuális tesztelési folyamatok részbeni vagy teljes helyettesítése automatikusan futtatható teszt szkriptekkel és eszközökkel. Az automatizált tesztelés során speciális szoftvereket - például Selenium vagy JUnit - használnak, amelyek emberi beavatkozás nélkül hajtják végre a tesztelési forgatókönyveket, és ellenőrzik, hogy a szoftver megfelel-e az elvárt funkcionális és technikai követelményeknek.
De mégis miért van még szükség tesztelőkre?
Joggal merülhet fel a kérdés, hogy ha az automatizált teszt eszközök képesek végrehajtani a teljes ellenőrzési folyamatot, akkor miért van szükség emberi tesztelőkre? Bár az automatizálás jelentős terhet vesz le a szakemberek válláról, az emberi gondolkodás és hozzáértés továbbra is nélkülözhetetlen ahhoz, hogy egy fejlesztés funkciói az elvárt módon működjenek. Az eszközök nem működnek „maguktól” – szükség van arra, hogy valaki stratégiailag megtervezze a tesztelési folyamatokat. Az automatizált eszközök csak azt képesek végrehajtani, amit a szkriptek előírnak. Így a váratlan problémák felismerése és a komplex hibák feltárása kritikus gondolkodást igényel. Ez pedig továbbra is az emberek feladata. Az automata tesztelő felelőssége a szkriptek létrehozása és karbantartása, valamint azok folyamatos alakítása a fejlődő rendszerekhez.
Nem minden tesztelési folyamat automatizálható. Vannak olyan feladatok, amelyekhez elengedhetetlen az emberi kreativitás vagy épp az intuíció. A felhasználói élmény (UX/UI) ellenőrzése során az automatizált eszközök nem tudják megállapítani, hogy egy alkalmazás könnyen használható-e, vagy milyen benyomást kelt a felhasználókban. Az ad hoc, spontán tesztelés is olyan terület, ahol a szakember váratlan hibákra bukkanhat, amelyek előre megírt forgatókönyvekkel nem fedezhetők fel. Emellett az úgynevezett "edge case"-ek, azaz különleges vagy extrém helyzetek azonosítása is az emberi gondolkodás rugalmasságát igényli, hiszen ezek gyakran túlmutatnak az automatizált eszközök képességein.
A hibák forrásának elemzése és a megoldási javaslatok kidolgozása pedig szintén humán beavatkozást igényel, hiszen az automatizált eszközök csak a problémák létezését képesek jelezni és riportolni.
Az automata tesztelő karrier még mindig vonzó
Az automata tesztelés iránti kereslet az utóbbi években rohamosan nőtt, hiszen a szoftverek egyre bonyolultabbá válnak. A piacon nagy szükség van olyan szakemberekre, akik garantálni tudják ezeknek a rendszereknek a működtetését. Ráadásul az automata tesztelés karrierváltók esetében is remek belépési pont lehet a technológiai szektorba. Sok automata tesztelő később fejlesztőként, projektmenedzserként vagy más technikai területen folytatja pályáját.
Nem kell programozónak lenni ahhoz, hogy profi tesztelő lehess!
A tesztelői szakmához nem szükséges mély programozói tudás, mégis fontos, hogy érdeklődj a technológia iránt, és szívesen tanulj új dolgokat. Bár az automata teszteléshez előny, ha ismered a Python, a Java vagy a JavaScript alapjait, nem kell profi fejlesztőnek lenned. Sokkal fontosabb a precizitás, a logikus gondolkodás és az, hogy lételemed legyen a hibák felkutatása és a problémák megoldása. A tesztelés során a részletekre való odafigyelés és a jól megtervezett folyamatok iránti elkötelezettség legalább annyira számít, mint a technikai háttérismeretek. Ha nyitott vagy az alapok elsajátítására, a tesztelői pálya remek lehetőséget kínál arra, hogy elindulj az IT világában!
A 4 legfontosabb készség egy automata tesztelő számára
Ahhoz, hogy valaki sikeres automata tesztelő legyen, a technikai tudás önmagában nem elég – néhány kulcsfontosságú „soft skill” is elengedhetetlen. Az első és talán legfontosabb a logikus gondolkodás, hiszen a hibák feltárása és a potenciális problémák előrelátása minden tesztelési folyamat alapja. A kommunikációs készség szintén nélkülözhetetlen, mivel folyamatosan együtt kell működnie a fejlesztőkkel és más csapatokkal, hogy pontosan megértsék az elvárásokat és hatékony visszajelzést adhassanak. Emellett a kitartás és a türelem is kulcsfontosságú, hiszen előfordulhat, hogy órákig kell kutatni egy-egy rejtett hiba forrását. Végül, de nem utolsósorban, a tanulási hajlandóság alapvető ebben a gyorsan változó technológiai környezetben ahhoz, hogy mindig naprakészek legyünk az új eszközökkel és módszerekkel kapcsolatban. Ezek a készségek nemcsak a napi munkában, hanem a hosszú távú karrierépítés során is biztos alapot nyújtanak.
A tudása széles területre terjed ki, így segítségével akár egy kisebb csapat is nagyobb hatékonysággal működhet. Átlátja a munkafolyamatokat és érti mind a frontend, mint a backend igényeit, így rugalmasan igazítja a kihívásokhoz a projektet — csoda, hogy egyre több vállalat keres fullstack fejlesztőt?
Mi az, hogy fullstack fejlesztő?
A fejlesztői munkának természetesen nagyon sok területe és aspektusa van, de alapvetően a fejlesztők általában vagy frontend vagy backend területeken dolgoznak. A két terület különbségét nagyon egyszerűen lehet megfogalmazni. A frontend fejlesztők az interaktív elemek programozásáért, a felhasználói felület (UI) kialakításáért felelnek, vagyis ők alkotják meg azt, amit a felhasználó majd látni fog.
A backend fejlesztő ezzel szemben „a műszerfal alatt” dolgozik, ő felelős az adatbázisok kezeléséért, a szerveroldali logikák fejlesztéséért.
A fullstack fejlesztő pedig a híd a két terület között, vagy inkább az ernyő, ami mindent összefog. A fullstack fejlesztő olyan szakember, aki egyszerre ért a frontend és a backend fejlesztéshez.
A sokoldalúság miatt a fullstack fejlesztők rugalmasan tudnak csapatban dolgozni és átlátják a teljes fejlesztési folyamatot. Emiatt pedig észrevesznek és megoldanak olyan problémákat is, amelyeket a kizárólag frontend vagy backend tudással bíró fejlesztők nem vennének észre.
Hogyan válhatsz fullstack fejlesztővé?
Míg egy frontend vagy backend fejlesztő lehet, hogy egy bizonyos területre specializálódott, a fullstack fejlesztő tudása inkább széleskörű kell, hogy legyen. Ez elengedhetetlen ahhoz, hogy átlássa a csapat által elvégzett feladatok komplexitását, és értse a miérteket. Az olyan programozási nyelvek, mint a HTML, CSS, JavaScript, valamint backend nyelvek, mint a Python, PHP, Ruby vagy Java elsajátítása mellett ismernie kell a keretrendszereket (React, Angular, Vue.js és Node.js, Django, Laravel). Ezen kívül otthonosan kell mozognia a különböző adatbázisok (SQL, NoSQL, MongoDB) kezelésében is.
Ha az alapok már megvannak, akkor az olyan bootcampek, mint amilyeneket például a Progmatic is kínál, már segítenek abban, hogy gyorsan piacra kész tudást szerezhess fullstack fejlesztőként.
A képzés elvégzése után az első lépés a gyakorlat megszerzése lesz, amit kisebb projektek elvégzésével, a portfóliód építésével tudsz megtenni. De akár rögtön el is helyezkedhetsz egy junior pozícióban.
Karrierlehetőségek fullstack fejlesztőként
A speciális, széleskörű tudás és a fullstack fejlesztők iránti nagy kereslet lehetővé teszi a számodra, hogy a neked legjobban megfelelő területen és pozícióban helyezkedj el. Nagyvállalatoknál vagy startupoknál például elhelyezkedhetsz in-house fejlesztés pozícióban, ami stabil munkakörnyezetet és kiszámítható jövedelmet kínál. Ez a munkakör alkalmas lehet a számodra, ha szívesen dolgozol csapatban és szereted a hosszú távú projekteket.
Ha nagyobb szabadságot keresel, akkor válaszd a szabadúszó karriert, ami nagyobb teret ad a projektek megválogatásában. Akár pályakezdőként is izgalmas lehet elhelyezkedni egy startupnál, mert egy ilyen pozíció általában több felelősséggel, de cserébe gyors fejlődési lehetőséggel is jár.
Hosszabb távon a fullstack fejlesztői tapasztalat vezetői szerepekhez is eljuttathat. Megnyílnak előtted a technológiai vezetői vagy projektmenedzseri pozíciók. Sőt akár az oktatás területén is elhelyezkedhetsz, sőt az általad készített online tananyagok akár passzív bevételi forrást is jelenthetnek majd.
A fullstack fejlesztők természetesen, ha úgy döntenek, kizárólag frontend vagy backend fejlesztéssel is foglalkozhatnak. Hiszen mindkettőhöz értenek. De a speciális tudással a webfejlesztő, a tesztautomatizálási mérnök vagy az újabban egyre fontosabb kiberbiztonsági pálya is megnyílik előttük.
Mivel számolhatsz?
Egy fullstack fejlesztő fizetése nagyban függ a tudásától és a betöltött pozíciójától, valamint attól, hogy milyen vállalatnál dolgozik. Általánosságban viszont elmondható, hogy még a pályakezdő bérek bruttója is megközelíti a félmillió forintot, a szakértői szerepben dolgozók bruttó keresete pedig a havi másfél milliót is elérheti.
A technológia fejlődésével egyre nő a kereslet a speciális tudású szakemberekre. Így lehetőség van akár remote pozíciók megpályázására is külföldi cégeknél, ami azt jelenti, hogy külföldi fizetésből is élhetsz akár Magyarországon is.
Ha úgy érzed, szívesen helyezkednél el a jövő szakmájában, jelentkezz a Progmatic képzésére, és tedd meg az első lépést egy izgalmas, stabil karrier felé!
A kreativitás ott rejlik minden döntésünkben, abban, ahogyan problémát oldunk meg és ahogyan a világot látjuk, formáljuk. Szerencsére ez nem egy velünk született adottság, hanem olyan képesség, amit bárki bármely életkorban tud fejleszteni. Egy kis gyakorlással és tudatossággal a mindennapokban is megteheted az első lépéseket, hogy szabadjára engedd a benned rejlő ötletgyárost. Azt kérdezed, hogyan? Törd meg a rutint, próbálj ki új dolgokat vagy építsd be a hétköznapjaidba az alkotást. A kreatív gondolkodás nemcsak az életet teszi színesebbé, hanem a karrierlehetőségeket is bővíti: a technológia és az online világ térnyerésével ma már olyan területeken is nélkülözhetetlen, mint a webdesign, a tartalomkészítés vagy épp a játékfejlesztés. Fedezd fel, hogyan hozhatod ki magadból a legtöbbet!
3 egyszerű lépés, amellyel akár mindennap fejlesztheted a kreativitásod
Törd meg a rutint!
A rutin rendszert és kiszámíthatóságot hoz ugyan a mindennapjainkba, de pont ezért a kreativitás ismert ellensége is. Ha kreatív inspirációra van szükséged, akkor hagyd, hogy a hirtelen ötletek vezéreljenek. Próbálj ki új hobbikat, fedezz fel új helyeket, olvass olyan könyveket, amelyek távol állnak a megszokott érdeklődési körödtől. Az új élmények serkentik az agyat, inspirálnak és olyan összefüggésekre világíthatnak rá, amelyekre korábban nem is gondoltál.
Lehet, hogy te is mindig ugyanott kávézol? Akkor ma válassz egy új helyet. Sőt, legyen az a havi kihívásod, hogy minden nap máshol kávézol! Viccesen hangozhat, de az, hogy új útvonalakat kell bejárnod, valójában az agyad kreatív területét mozgatja meg, olyan mintha a kreativitásra edzenéd.
Írj le mindent!
A legjobb ötletek sokszor a legváratlanabb pillanatokban érkeznek. Tarts magadnál egy jegyzetfüzetet vagy használd a telefonod jegyzetelésre, hogy semmi ne veszhessen el. Még egy elsőre furának tűnő gondolat is lehet a következő nagy ötleted alapja. Ne elemezd, csak írd le. Majd ráérsz később foglalkozni azzal, hogyan veheted hasznát.
És ha már a jegyzetelésnél tartunk; nincs semmi rossz a technikában, de az agyunk kreatív részét nem a billentyűzeten való pötyögés fejleszti, hanem az, amikor a kezünket írásra, rajzolásra vagy akár fafaragásra használjuk. Ugyanis a kétkezi tevékenységek során az agy térbeli és vizuális feldolgozó képességei is aktiválódnak. Ez a fajta vizuális-gondolkodási képesség nemcsak a művészek számára hasznos, de mérnökként vagy programozóként is hasznát veheted a problémamegoldások során.
Alakíts ki alkotói szokásokat
Bár a kreatív szakemberek sokszor mondják, hogy nem lehet időre kreatívnak lenni, azt is tapasztalatból ismerjük, hogy a határidő a legjobb kreatív múzsa. De az tény, hogy a kreativitás nem mindig jön magától, néha „meg kell hívni”. Tűzz ki időpontokat az alkotásra, még akkor is, ha nem érzed az inspirációt. Ami fontos, hogy ez idő alatt zárj ki minden zavaró tényezőt, nincs hírolvasás, social media vagy chat a haverokkal. Koncentrálj a megoldandó feladatra, tegyél fel magadnak kérdéseket a problémával kapcsolatban.
Van, akinek a csend helyett a zene segít a gondolkodásban. Próbáld ki, milyen stílusú zene közben tudod kizárni legjobban a környezetedet és a feladatra koncentrálni. Nem biztos, hogy a kedvenceid lesznek a munkában is a segítőid. Sőt, lehet épp ellenkezőleg!
A játék nem csak gyerekeknek való, hanem a programozóknak is
A játék nem csak a gyerekek privilégiuma és nemcsak szórakozás, hanem a kreativitás egyik leghatékonyabb fejlesztő eszköze. Amikor játszunk, az agyunk másképp kezd működni: megszabadulunk a szabályok és a korlátok szorításától, új perspektívából látjuk a világot és gyakran olyan ötleteink lesznek, amelyek "éles" helyzetekben sosem merülnének fel.
Vegyük például a programozást vagy a szoftverfejlesztést. Egyetlen algoritmus, egy jól felépített kódrészlet vagy éppen egy hibakeresés is kreatív gondolkodást igényel. A játék segíthet abban, hogy kilépj a szokásos gondolkodási sémákból, és megtaláld a váratlan, innovatív megoldásokat.
A logikai játékok, mint a Sudoku vagy a Rubik-kocka, megtanítanak a strukturált gondolkodásra és a minták felismerésére. Egy programozó számára ezek az alapvető készségek elengedhetetlenek. De ott vannak a nyitott világú videojátékok is, mint a Minecraft, amelyek bátorítanak az alkotásra és a szabad kísérletezésre. Az efféle játékok nemcsak a kreativitásodat fejlesztik, hanem a „mi lenne, ha?” típusú gondolkodást is serkentik – ez pedig a szoftverfejlesztés egyik alapja.
A kreativitás kifizetődő
A technológia fejlődése és az online világ térnyerése óriási lehetőségeket nyitott meg a kreatív szakmák előtt. Nézzük, melyek azok a szakterületek, ahol most a kreativitásodat a leginkább kamatoztathatod:
1. Webdesign és UX/UI tervezés
Ma már nem elég, ha egy weboldal vagy alkalmazás esztétikus. Legalább ennyit számít a funkcionalitás és a felhasználói élmény. Egy jó webdesigner olyan oldalakat hoz létre, amelyek egyszerre szépek, funkcionálisak és intuitívak. Ez a szakma ötvözi a művészi érzéket, a pszichológiai ismereteket és a technológiai tudást. Nem véletlen, hogy évről évre növekszik a webdesign és UX/UI szakemberek iránti igény.
2. Tartalomkészítés és videógyártás
A közösségi média korában a vizuális tartalom uralja a világot. YouTube-csatornák, TikTok-videók, online reklámok – a kreatív alkotók mindegyikben óriási szerepet játszanak. Ha van érzéked a történetmeséléshez és a technikai tudásod is megvan, ezen a területen bármikor elindulhatsz. A megszokást viszont itt elfelejtheted. Még szerencse, hogy az improvizáció a kreativitásodat is fejleszti.
3. Játékfejlesztés
A videojátékok ipara ma nagyobb, mint valaha és folyamatosan növekszik. Egyetlen sikeres játék mögött egy komplex alkotói folyamat és rengeteg kreatív szakember áll, akik dizájnnal, forgatókönyv írással, a karakterek megalkotásával vagy akár zeneszerzéssel foglalkoznak. Ők közösen hozzák létre azt az élményt, melyért milliók rajonganak. Ha érdekel a webdesign és a UX/UI, a tudásodat a játékfejlesztés területén is használhatod.
A mai világban nem árt, ha mindig naprakész a tudásunk. Ráadásul kevés olyan szakma van, amire az „aki lemarad, kimarad” mondás igazabb lenne, mint a programozók esetében. Az informatika gyors ütemű fejlődése mellett egy programozónak mindig dinamikusan kell alkalmazkodnia, annak érdekében, hogy naprakész maradhasson. Azt is mondhatnánk, hogy az iskola elvégzésével a programozó csak a tudása alapjait fekteti le. De a tanulás számára soha nem ér véget! Hogyan lehet már a munka mellett lépést tartani egy ennyire gyorsan változó szakágban? A titok a kíváncsiság fenntartásában és a megfelelő források használatában rejlik.
Miért tanul örökké egy programozó?
A gyors és szerteágazó technológiai fejlődés, az új nyelvek, keretrendszerek, a megjelenő új eszközök nem hagynak más lehetőséget, mint a folyamatos tanulást, fejlődést egy programozó számára. A képesítés megszerzésével egy informatikai szakember naprakész tudást kaphat. Ez azonban csak a startmező. Ha a folyamatos tanulás itt abbamarad, a programozó tudása gyorsan elavulttá válik Ettől pedig kevésbé lesz piacképes, és nagy kihívást jelent majd számára a versenyképesség megőrzése.
Legalább ennyire fontos azonban az is, hogy a folyamatos tanulás a szakmai elégedettség, magabiztosság megéléséhez is elengedhetetlen. Az új dolgok megismerése motiváló és izgalmas lehet, az adott keretek közé beszorulni és egyre kevesebb kreativitást igénylő munkát kapni viszont hosszú távon kiégéshez vezet.
Hogyan tarthatod karban a tudásodat?
Az oktatóanyagok és dokumentációk olvasása mellett az online tanfolyamok lehetnek a legjobb eszközei a tudásunk folyamatos fejlesztésének. A Progmatic által kínált kurzusok között például mindenki találhat az érdeklődésének, képzettségének, szakirányának megfelelőt.
Az elsajátított technológiákban rejlő lehetőségek még jobb megértéséhez és annak érdekében, hogy ezek mihamarabb be is épüljenek az eszközkészletünkbe, elengedhetetlen, hogy a gyakorlatban is használjuk ezeket. A saját projektek elindítása vagy a bekapcsolódás open-source projektekbe teret ad a gyakorláshoz és a kísérletezéshez.
A közösségi tanulás, például részvétel Meetupokon, hackathonokon, vagy az online fórumok követése a Stack Overflown vagy a Redditen segítenek a tűz közelében maradni. De a szakmai podcastok, hírportálok, YouTube-csatornák figyelése is elengedhetetlen ahhoz, hogy mindig értesüljünk a legfrissebb témákról, amik éppen megmozgatják a szakmát.
Milyen gyakran érdemes frissíteni tudásunk?
Ahhoz, hogy naprakész tudj maradni, a legjobb, ha beépíted a napi rutinodba a tudásod frissítését! Szánj napi 30 percet a szakmai cikkek átpörgetésére, tanulásra, gyakorlásra. Havonta egyszer ülj le, hogy áttekintsd a legfrissebb trendeket, jobban megismerd az új eszközöket, lehetőségeket. Éves szinten pedig olyan célokat érdemes meghatározni, mint például egy-egy új technika vagy nyelv elsajátítása, vagy egy nagyobb tréning elvégzése.
A kisebb, elérhető célok kitűzése segít a motiváció fenntartásában. A célorientált megközelítés, vagyis az, ha konkrét problémákra keresünk választ, abban lehet a hasznunkra, hogy mindig fókuszáltak maradjunk.
Milyen eszközök segíthetnek a tanulásban?
A programozói készségek frissen tartásában a tanfolyamok, képzések mellett a közösségek és a más szakemberek által tervezett eszközök is rendkívül hasznosak lehetnek.
A Pluralsight, az Udemy és a Coursera népszerű online tanulási platformok, amelyek célja, hogy segítsenek új készségek elsajátításában és a már meglévők fejlesztésében. Mindezt annak érdekében, hogy minden szakember naprakész maradhasson a saját területén. A GitHub és GitLab az open-source projektekhez lesznek hasznosak, a Hackler News vagy adev.to hírlevelei pedig abban segítenek, hogy semmilyen újdonságról ne maradjunk le.
A trendek persze folyamatosan változnak. De számos egyéb mellett most sokak szerint az AI-integrációs lehetőségeket, a Cloud comptutingot, valamint az új frontend technológiákat (például React, Svelte) érdemes követni.
A programozói szakmában a folyamatos tanulás nemcsak egy szükséges feladat, hanem egy izgalmas kihívás is egyben! Teret enged az állandó fejlődésnek, újabb és újabb lehetőségeket ad a kezünkbe, így csupán csak rajtunk múlik, hogy mit hogyan használunk. A Progmatic oktatási programjai jó alapot nyújtanak a tanuláshoz, a kíváncsiságát és a kitartását azonban minden tanulónak magának kell hoznia.
Lehet szeretni vagy nem szeretni, azonban az AI (avagy mesterséges intelligencia=MI) térhódítása a programozásban és más kreatív területeken egyaránt vitathatatlan. Nem lehet tehát elkerülni, hogy foglalkozzunk az MI-t érintő kérdésekkel. Ilyenek például az ehhez kapcsolódó szerzői jogok és a mesterséges intelligencia kapcsolata. A válasz azonban egyelőre korántsem egyértelmű. Míg Európában többnyire nem esik szerzői jogvédelem alá az AI által generált munka, az USA-ban már megkezdődött a párbeszéd arról, hogy a szerzői jog - és így a jogdíj - a jövőben a szoftverfejlesztőt illetheti.
Nem zárható ki, hogy a jövőben a hazai jogalkotók is ezt az utat követik majd. A konkrétumok azonban egyelőre homályosak. Egyben az is kérdés, hogyan lesz majd képes a jog lassan őrlő malma lépést tartani az egyre nagyobb sebességre kapcsoló technológiai fejlődéssel.
Mire használhatják az AI-t a programozók és más szakmák?
Noha a mesterséges intelligenciának vannak hangos kritikusai, a múltbéli tapasztalatok alapján feltételezhetjük, hogy azok lesznek képesek lépést tartani a jövő kihívásaival, akik kihasználják a technológiai fejlődésben rejlő lehetőségeket.
A programozók már most több, eredetileg idő- és erőforrásigényes feladatot elvégeztethetnek az AI-jal. Iyen például a kódgenerálás, a hibakeresés, vagy az optimalizálás. Az olyan programok pedig, mint a Github és az OpenAI által létrehozott GitHub Copilot a kódok automatikus kiegészítésével segítik a fejlesztőket.
A kreatív iparágakban dolgozók vagy a digitális tartalomkészítők a DALL-E vagy a ChatGPT segítségével AI által generált képeket és szövegeket is előállíthatnak.
Van, aki ebben a kreativitás végnapjait látja. De van, aki szerint a mesterséges intelligencia is csak egy újabb eszköztár. Ugyanis a produktivitást növelve lehetővé teszi, hogy az emberek kreatívabb feladatokra fókuszálhassanak.
Akárhogy is, de az AI által generált tartalmakkal egyre gyakrabban találkozunk majd. Valószínűleg számos iparágban elkerülhetetlen lesz - vagy már most is az -, hogy igénybe vegyük az AI segítségét, amikor elkészítünk egy munkát.
Ki számít szerzőnek az AI által létrehozott műveknél?
Az MI által generált, vagy az AI segítségével megalkotott tartalmaknál viszont felmerül a kérdés: kié a szerzői jog? Az emberé, aki használta az AI-t, és az ő utasításai, vagyis promptja nyomán született a végtermék, vagy a mesterséges intelligenciához tartozik? Utóbbi esetben pedig adja magát a következő kérdés: kihez kerül ilyenkor a pénz?
A problémát sokféleképpen megközelíthetjük. Ennek megfelelően más és más választ kapunk. Ez az oka annak is, hogy jelenleg nincs egységes jogi megállapodás a témában. Az európai álláspont az, hogy az AI által létrehozott tartalmak nem esnek szerzői jogi védelem alá, mert csak emberi alkotás lehet a szerzői jog tárgya. Az USA-ban már egyre több vita folyik arról, hogyan lehet az AI-t használók és a szoftverfejlesztők jogait védeni.
Vannak javaslatok, amelyek szerint a fejlesztők szerzői jogi védelmet kapnának. Ettől függetlenül még így is sok tisztáznivaló kérdés maradhat. Csak hogy egy példát említsünk: mi a helyzet azoknak a szerzőknek a jogaival, akiknek a műveit az AI a tanulási folyamat során felhasználta?
Jogi kihívások: mit tartogat a jövő?
Az, hogy a jogi keretek jelenleg nem képesek lépést tartani a technológiai fejlődéssel, abból is érezhető, hogy jelenleg sokkal több az AI használatával kapcsolatos kérdés, mint az egyértelmű válasz. Pedig az állásfoglalás égetően sürgős lenne, hiszen sok esetben milliós tételek lebegnek a levegőben. Nyilván megvan az előnye annak, ha a mesterséges intelligenciát mindenki szabadon használhatja, és nem kell aggódni a jogdíjak miatt. De ha például egy AI által generált mű nem esik szerzői jogi védelem alá, akkor azt bárki szabadon felhasználhatja, ami a kreatív iparágakban is komoly problémákat vet fel.
AI által létrehozott művek szerzői jogi elbírálása nem meglepő módon újabban a bíróságokon is megjelennek, és biztos, hogy a precedens értékű ügyek meghatározóak lesznek annak eldöntésében, hogy a jövőben a jog hogyan viszonyul az AI és a szerzői jogok kapcsolatához.
A mesterséges intelligencia térhódításával elkerülhetetlen lesz a szerzői jogi törvények felülbírálása is. Ennek pedig záros határidőn belül meg kell történnie. Ugyan a konkrétumokat ezzel kapcsolatban egyelőre nagyon nehéz megjósolni, annyi szinte biztosnak látszik, hogy a szabályozás az AI-fejlesztők érdekeinek védelmét is hangsúlyosan figyelembe veszi majd.
Adatkezelési tájékoztatónkban olvashatod, hogyan védjük adataidat. Weboldalunkon sütiket (cookie-kat) használunk. Kérjük, járulj hozzá a sütik használatához, miután elolvastad Adatkezelési tájékoztatónkat.
Frontend vagy Fullstack? A gondolkodásmódod dönti el
Frontend vagy Fullstack? A gondolkodásmódod dönti el
