A tanulás fontos, és sokszor nehéz jó anyagot találni hozzá. A felhő esetén ez hatványozottan igaz, hiszen sok anyag van, de a minőségük vegyes. Az igazán jók pedig még fizetősek is. Ennek mondott ellent az AWS Cloud Quest, ahol például egy digitális világon és különböző küldetéseken keresztül barangolhatunk be egy várost, miközben megismerkedünk az AWS alap szolgáltatásaival. Ez igazán innovatív megoldás volt, ezért ajánlottam már több mentoráltamnak is.
Most pedig itt a hír: augusztus 11-én érkezik a teljesen megújult 2.0-s verzió, és az AWS Community Builder közösségben is érezhető a felfokozott hangulat körülötte.
Mi változik pontosan
A legnagyobb újdonság az úgynevezett AI Dialogue: a feladatok elején egy virtuális ügyféllel folytatsz AI-alapú beszélgetést, ahol jó kérdéseket kell feltenned, mielőtt megoldást tervezel. Ez pontosan az a gondolkodásmód, amit enterprise környezetben is elvárnak egy architect-től. Fontos, hogy ez az egyetlen pont a játékban, ahol AI-t használnak, a labor-feladatok, videók és kvízek továbbra is szakértők által összeállítottak.
Amit érdemes tudni
Kilenc szerepkör épül be, mindegyikhez saját AWS badge jár. A Cloud Practitioner és a Generative AI Practitioner ingyenes, a többi hét a Skill Builder előfizetéshez kötött. Újdonság, hogy a labor-feladatok újrajátszása mostantól az ingyenes szinten is elérhető. A meglévő játékosok badge-ei, előrehaladása és teljesített feladatai automatikusan átkerülnek, és egy welcome-back ajándék is vár rájuk.
„Save the date”
Augusztus 11. 15:00 – ekkor válik élessé az új Cloud Quest az AWS Skill Builder-en. Ha eddig csak hallottál róla, ez jó alkalom, hogy nekifuss.
Én már nagyon kíváncsi vagyok milyen lesz testközelből. Nézd meg Te is!
Van abban valami különösen jó érzés, amikor az ember nemcsak tanul valamit, hanem közben érzi is, hogy a korábbi tudása elkezd jobban összeállni. Mint tudjátok, idén egy olyan kihívást adtam magamnak, hogy az év első felében minden hónapban leteszek egy felhős vagy AI-hoz kapcsolódó vizsgát. Nem azért, mert a tanúsítvány önmagában mindent megold, hanem azért, mert szerettem volna újra és újra megmérettetni magam a nagy felhőszolgáltatók világában. Ezzel is inspirálni azokat, akik évek óta tanulnak, hogy időnként mérettessék meg magukat.
Februárban a Google Generative AI Leader vizsgára esett a választás. Ez logikus lépés volt, mert az AI-val már több mint három éve foglalkozom mélyebben, természetesen a cloud mellett. Márciusban jött az Azure AI-900, amely szintén sikeres lett. Áprilisban pedig következett az AWS Certified AI Practitioner, vagyis az AIF-C01 vizsga. Ezt is sikeresen teljesítettem.
Őszintén bevallom, hogy a három közül ezt élveztem a legjobban.
Nem mély technikai vizsga, de nem is üres elmélet
Az AWS Certified AI Practitioner nem fejlesztői vagy mély machine learning vizsga. Nem kell modelleket kódolni, nem kell ML pipeline-t építeni, és nem kell matematikai részletekben elveszni. Ettől viszont még nem nevezném könnyűnek.
A vizsga hivatalos leírása szerint az AIF-C01 célja, hogy igazolja az AI, ML, generative AI fogalmak, az AWS AI eszközök, a felelős AI használat, valamint a security, compliance és governance alapvető ismeretét. Ez nekem nagyon szimpatikus irány, mert pontosan erre van szüksége sok cégnek is: nem mindenki akar modellt tréningezni, de egyre több embernek kell értenie, mire jó az AI, mikor hasznos, mikor kockázatos, és milyen szolgáltatásokkal lehet elindulni.
A vizsga szerintem azoknak különösen hasznos, akik cloud, data, governance, security vagy üzleti technológiai irányból közelítenek az AI felé. Kezdőknek is jó lehet, de csak akkor, ha nem csak vizsgakérdéseket magolnak, hanem tényleg megértik az alapfogalmakat.
Ami miatt az AWS AI világa különösen izgalmas
A felkészülés közben újra feltűnt, mennyire sokféle AI szolgáltatás létezik AWS-en belül. Nem csak az Amazon Bedrockról van szó, bár kétségtelenül ez az egyik legfontosabb szolgáltatás a generative AI alkalmazások építéséhez.
Érdemes ismerni például az Amazon SageMaker AI-t, ha valaki modellek építésével, tanításával vagy deploymenttel foglalkozna a gépi tanulás világában (ML). Ott van az Amazon Q Business és az Amazon Q Developer, amelyek már sokkal inkább a vállalati tudás, fejlesztői munka és produktivitás irányából érdekesek. Az Amazon Nova az AWS saját foundation model családja. Az Amazon BedrockAgentCore és a Strands Agents SDK pedig már az agentic AI világ felé mutat.
És akkor még nem beszéltünk az olyan érdekesebb irányokról, mint az AWS Health AI Hub, amely az egészségügyi AI megoldásokra koncentrál, vagy az AI Stylist demó, amely jól megmutatja, hogyan lehet generative AI-t kiskereskedelmi vállalkozások és személyre szabott ajánlások köré építeni. A PartyRock pedig egy nagyon jó játszótér azoknak, akik kódolás nélkül szeretnének generative AI app-okat kipróbálni.
Miért volt ez nekem ennyire hasznos?
A legnagyobb értéke számomra az volt, hogy rendszerezte a korábbi tudásomat. Az AI világában nagyon könnyű elveszni a modellek, agentek, RAG megoldások, embeddingek, governance kérdések és platformszolgáltatások között. Ez a vizsga segíthet mindenkinek újra átlátni, melyik építőkocka mire való.
A felkészüléshez YouTube-on is találhatók ingyenes tananyagok vagy az Udemy-n fizetős képzések, de én azt javaslom, hogy senki ne csak egy forrásból készüljön. Érdemes mellé megnézni a hivatalos AWS exam guide-ot, az AWS Skill Builder anyagokat, és közben kipróbálni legalább néhány szolgáltatást. Nem kell mindent mélyen konfigurálni. Első körben bőven elég megérteni, mire való az Amazon Bedrock, hogyan illeszkedik ide a SageMaker AI, és milyen problémákra adnak gyors választ a purpose-built AI szolgáltatások. Ez utóbbira van már képzésem is a Mentor Klubnál.
Én nagyon élveztem a felkészülést, és maga a vizsga is jó élmény volt. Ha jól emlékszem, hamar végeztem. Ez nem azt jelenti, hogy minden kérdés triviális volt, hanem azt, hogy az elmúlt évek tapasztalata és a felkészülés alatt sikerült annyira összerakni a képet, hogy magabiztosan tudtam haladni.
Mi jön ezután?
Megvan ez a vizsgám is, és ennek nagyon örülök. Most már mindegyik felhő-szolgáltatónál sikerrel megmérettettem magam.
Májusban egy Google tanúsítvány megújítása következik. Erről is írni fogok, utána viszont egy rövid szünetet tartok a vizsgák világában. Ennek nagyon jó oka van: felkérést kaptam hat (6) AI képzés elkészítésére a Mentor Klubnál, és most erre szeretnék fókuszálni.
Hogy az AI mely területét fedik le ezek a képzések, az legyen egyelőre titok. Annyit azonban szívesen elárulok, hogy mindegyik a Google Cloud és a Gemini világába segít elmélyedni.
Tehát a cloud-os képzéseim mellett már az Mesterséges Intelligencia világába is elkalauzollak, ha tagja vagy a Mentor Klubnak.
Ha te is most ismerkedsz az AI és a cloud világával, szerintem az AWS Certified AI Practitioner jó irány lehet. Nem azért, mert ettől valaki azonnal AI architect lesz, hanem azért, mert segít tisztábban látni. Márpedig ma ez óriási érték, mert hamar el lehet veszni a hatalmas zajban.
Ha érdekelnek a felhős és AI-os tanulási utak, érdemes követned a következő bejegyzéseket is, mert hamarosan jön a Google tanúsítvány megújításának története, utána pedig még több gyakorlati AI és Cloud téma. Ugye Te is várod már?
Amikor év elején eldöntöttem, hogy minden hónapban leteszek egy vizsgát, nem csak egy kihívást kerestem. Inkább egy kis pezsgést. Valamit, ami segít fókuszban maradni, fejlődni, és közben visszajelzést kapni arról, hogy merre tartok. Nekem ezek a vizsgák a tudásom rendszerezését is jelenti, ami időközönként fontos, mert ettől ne csak jobb szakemberré, hanem jobb oktatóvá is válok.
Februárban a Generative AI Leader vizsgával kezdtem, ami egy logikus lépés volt, hiszen az AI már több mint 3 éve aktív része az életemnek – nem csak érdeklődés szinten, hanem napi használatban is.
Márciusban viszont egy más típusú megmérettetés jött: az Azure AI-900 (Azure AI Fundamentals).
És őszintén? Nagyon élveztem, mert ez sem az a belépőszint, amit a leírásígért.
Mi is az Azure AI-900 valójában?
Az Azure AI-900 egy alapozó vizsga, de fontos tisztázni: ez nem azt jelenti, hogy „könnyű”.
Ez a vizsga inkább arról szól, hogy:
megérted az AI alapfogalmait,
átlátod a különböző AI megközelítéseket,
és tisztában vagy azzal, hogy az Azure milyen szolgáltatásokat kínál ezekhez.
Nem kell mélyen kódolni, nem kell modelleket tréningezni. Viszont érteni kell, mi miért történik. És ismerni kell az Azure-ban lévő AI eszközöket.
Milyen témákra számíts?
A vizsga három fő terület köré épül:
Machine Learning alapok – supervised vs. unsupervised tanulás, modellek, kiértékelés
Computer Vision és NLP – képfelismerés, szövegfeldolgozás, chatbotok
Generative AI alapok – LLM-ek, promptok, felelősségteljes AI használat
És ami szerintem külön hasznos, hogy nem csak elmélet van, hanem szolgáltatás szintű gondolkodás. Legalábbis Azure szinten.
Azure AI szolgáltatások, amikkel találkozni fogsz
A vizsga során több Azure szolgáltatás is előkerül. Néhány, amit érdemes ismerni:
Azure AI Foundry – egy központi platform AI megoldások építésére és kezelésére
OpenAI Service – hozzáférés olyan modellekhez, mint a GPT alapú rendszerek
AI Vision – képfelismerés, objektum detektálás
AI Language – szövegelemzés, sentiment analysis
Bot Service – chatbotok létrehozása
Azure Machine Learning – modellek fejlesztése és deploy-ja enterprise környezetben
Nem az a cél, hogy mindent konfigurálni tudj, hanem hogy tudd: mikor melyikhez nyúlnál. Valójában az Azure AI Foundry körül forgott a kérdések nagy része. Tehát ha ezt megismered, akkor nem ér meglepetés.
Hogyan készültem fel?
Nem alkalmaztam különleges mágiát vagy varázslatot, csupán a meglévő tudásomat rendszereztem a vizsga követelményeinek megfelelően.
És közben végig próbáltam megérteni, nem csak bemagolni
Ez nagyon fontos, mert nem azért megyünk vizsgázni, hogy megtanuljuk, hanem azért vizsgázunk, mert tudjuk. Mert aki csak kérdéseket gyakorol, az lehet, hogy átmegy. De aki érti is, az építeni tud rá később.
Maga a vizsga élménye
A vizsga kifejezetten élvezetes volt. Nem éreztem stresszesnek, inkább egy jó visszajelzésnek arra, hogy: oké, ez a tudás tényleg a helyén van.
És ami még fontos: nem éreztem „trükkösnek” a kérdéseket.
Kinek ajánlom?
Három típusú embernek különösen:
Kezdőknek, akik most ismerkednek az AI-jal
Cloud iránt érdeklődőknek, akik Azure irányba mennének
Karrierváltóknak, akik szeretnének egy gyors, de értékes visszajelzést a tudásukról
Ez egy nagyon jó „belépő” ,de mégis kihívásokat támasztó vizsga.
Nem túl mély, de elég ahhoz, hogy:
megértsd az alapokat
magabiztosabban beszélj AI-ról
és elindulj egy komolyabb irányba
beinduljon a fantáziád az Azure AI megoldásai kapcsán.
Korábban írtam, hogy a tanúsítvány nem helyettesíti a tapasztalatot. Valójában arra alkalmas, hogy felmérjük, hol állunk az egyes szolgáltatók mércéje szerint a piacon.
Nálam emellett más szerepe is van, hiszen rendszeresen készítek fel szakembereket Cloud-os vagy AI-os vizsgákra a mentor programom keretében. Ezért nekem is kell ismernem a vizsgák tartalmát.
Emiatt az idei évre egy érdekes kihívást találtam ki magamnak: A terv az, hogy az év első felében minden hónapban leteszek egy felhővel vagy AI-val kapcsolatos vizsgát.
Februárban a Google Cloud Generative AI Leader vizsgára esett a választás. Ez számomra észszerű lépés volt. Bár alapvetően felhővel foglalkozom, az AI világával már több mint három éve foglalkozom mélyebben. Az elmúlt években rengeteg projektben találkoztam LLM modellekkel, prompt engineering-el, RAG architektúrákkal és különböző AI szolgáltatásokkal. Így ez a vizsga egy logikus lépésnek tűnt.
Miről szól a Generative AI Leader vizsga?
A Generative AI Leader vizsga azt méri, hogy mennyire érted a generatív AI működésének alapjait, és hogy képes vagy-e felismerni, milyen üzleti problémákra érdemes AI megoldásokat alkalmazni.
Fontos kiemelni, hogy ez nem egy mély technikai vizsga. Nem kell modelleket tréningezni vagy kódot írni.
Ennek ellenére nem nevezném kezdő szintűnek sem. A vizsga feltételez egy alap AI tudást, például az alábbi területeken:
generatív AI működése
LLM modellek alapjai
prompt engineering alapfogalmak
AI használati esetek
felelős AI használat
A kérdések nagy része inkább szituációs jellegű. Például egy adott üzleti problémára kell kiválasztani a megfelelő AI megközelítést vagy szolgáltatást. Ez az ilyen vizsgáknál ugyan alapvető, de biztosan vannak olyan olvasóim, akik még nem vettek részt ilyen vizsgán. Nekik segítség lehet, ha el tudják képzelni, hogy milyen típusú kérdésekre lehet számítani.
Google Cloud generatív AI szolgáltatások
A felkészülés során több Google Cloud AI szolgáltatás is előkerül. Ezek közül néhány a generatív AI ökoszisztéma fontos része.
Vertex AI
A Vertex AI a Google Cloud központi machine learning és AI platformja. Itt lehet modelleket tréningezni, finomhangolni és éles környezetben futtatni.
Generatív AI esetén a Vertex AI biztosít hozzáférést különböző foundation modellekhez, valamint eszközöket a modellek kiértékelésére és üzembehelyezésére.
Vertex AI Studio
A Vertex AI Studio egy olyan fejlesztői környezet, ahol gyorsan ki lehet próbálni generatív modelleket.
Például itt lehet:
promptokat tesztelni
model paramétereket állítani
prototípus AI alkalmazásokat készíteni
Ez egy nagyon jó eszköz kísérletezésre és tanulásra.
Gemini modellek
A Gemini a Google generatív AI modellcsaládja. Ezek a modellek képesek többek között:
szöveg generálásra
kód generálásra
multimodális feladatok kezelésére
A Gemini modellek integrálhatók különböző Google Cloud szolgáltatásokkal és alkalmazásokkal.
Model Garden
A Model Garden egy olyan gyűjtemény a Vertex AI környezeten belül, ahol különböző előre elkészített modellek érhetők el. Ezek lehetnek Google által készített modellek vagy nyílt forrású modellek.
Ez segít abban, hogy a fejlesztők gyorsan kipróbálhassanak különböző modelleket anélkül, hogy mindent a nulláról kellene felépíteni.
Hogyan készültem fel a vizsgára?
A felkészülés meglepően élvezetes volt.
Habár már több projekten is dolgoztam ezeken a szolgáltatásokon, jó volt rendszereznem magamban is az ezzel kapcsolatos tudást és tapasztalatot. Ehhez a Google saját tananyaga nagyon jó alapot ad a vizsga témáinak megértéséhez. Ezek az anyagok strukturáltan mutatják be a generatív AI koncepciókat és a Google Cloud AI szolgáltatásait.
Emellett a YouTube-on is rengeteg ingyenes tananyag található. Több olyan videós kurzus is van, amely kifejezetten erre a vizsgára készít fel. Ezek közül, talán ez freeCodeCamp.org Google Generative AI Leader Certification Course videója a leghasznosabb.
Ami nekem külön tetszett, hogy a vizsga nem csak technológiáról szól.
Hanem arról is, hogy:
mikor érdemes AI-t használni
mikor nem
milyen kockázatai vannak
hogyan lehet felelősen bevezetni
Ez a gondolkodásmód egyre fontosabb a vállalati környezetben.
A vizsga élménye
Őszintén szólva nagyon élveztem.
A kérdések sok esetben valóshoz hasonló helyzeteket modelleznek. Nem az a típusú vizsga, ahol definíciókat kell visszamondani. Sokkal inkább arról szól, hogy érted-e az AI működésének alapjait, és képes vagy-e alkalmazni ezt a tudást egy adott problémára.
És igen…Megvan ez a vizsga is.
Mi jön ezután?
A következő cél már a márciusi vizsga: az Azure AI-900.
Ez egy alap AI vizsga a Microsoft ökoszisztémában, amely az AI alapfogalmait, az Azure AI szolgáltatásokat és a generatív AI megoldásokat mutatja be. Ez azonban elvileg jóval nehezebb, mint a Google Generative AI Leader.
Ha minden a terv szerint halad, hamarosan erről a vizsgáról is írok majd egy külön cikket.
És ne feledd: a tanúsítvány nem helyettesíti a tapasztalatot.
Az IT világában egyre többen fordulnak a felhőtechnológiák felé, és sokan azzal a meggyőződéssel kezdenek neki a tanulásnak, hogy egy tanúsítvány megszerzése az első lépés a sikeres karrier felé. De vajon valóban ez a helyes út? Ebben a cikkben igyekszem objektíven, mégis a saját véleményemet megformálva megvizsgálni a tanúsítványok és a valós tapasztalatok szerepét a felhőalapú karrierépítésben.
A tanúsítványok szerepe
A tanúsítványok kétségtelenül fontosak az IT világában. Több szempontból is hasznosak lehetnek:
Strukturált tanulási útmutató: Segítenek a tanulóknak egy jól meghatározott tananyagot követni.
Álláspályázati előny: Sok munkaadónál előnyt jelent, ha valaki rendelkezik releváns tanúsítványokkal (pl. AWS Certified Solutions Architect, Azure Administrator, Google Cloud Professional Engineer, stb.).
Bizonyíték a tudásról: Egy jól megválasztott tanúsítvány igazolhatja az adott terület elméleti ismeretét.
Mindezek ellenére a tanúsítvány nem cél, hanem eszköz. Ha csak a tanúsítványra koncentrálsz, az tévútra vezethet, mert egy papír önmagában nem ad valódi tudást. A sikeres felhő karrierhez először értsd meg, próbáld ki, építs vele – a tanúsítvány pedig majd igazolja, hogy valóban értesz hozzá!
A valós tapasztalat elengedhetetlen
A valódi munkakörnyezetben egy tanúsítvány önmagában nem elegendő. Az alábbi tények ezt támasztják alá:
Az IT problémák nem feleletválasztósak: A legtöbb tanúsítvány-vizsga tesztalapú, de a való életben a hibakeresés, teljes rendszerek kiépítése és optimalizálása nem ABC-válaszokból áll.
A gyakorlati tapasztalat bizonyítja a kompetenciát: Egy interjún könnyen kiderül, ha valaki csak elméletben ismeri a technológiákat, de még sosem telepített, konfigurált vagy üzemeltetett éles rendszereket.
A komplex rendszerek nem taníthatók meg kizárólag könyvből: Egy multi-cloud vagy nagyvállalati felhőkörnyezet megértése sokkal több, mint az egyes szolgáltatások definícióinak ismerete.
A vizsgák csak a bevált gyakorlatokra koncentrálnak: A vizsgákon azt kell bizonyítanod, hogy ismered a gyártók által ajánlott legjobb gyakorlatokat. A való életben viszont ezek önmagukban nem elegendők. Ahhoz, hogy időtálló, költséghatékony és az ügyfél igényeire szabott megoldásokat építs, többre van szükség: kreativitásra, problémamegoldásra és alkalmazkodóképességre. Ha csak a vizsgák anyagára támaszkodsz, hamar olyan helyzetekbe kerülhetsz, ahol a tankönyvi válaszok nem működnek.
Mennyi idő után érdemes a tanúsítványra koncentrálni?
A tapasztalatok alapján egy minimum 6-12 hónapos gyakorlati időszak ajánlott, mielőtt valaki komolyan elkezdene készülni egy tanúsítvány megszerzésére. Ez idő alatt érdemes:
Saját projekteket építeni AWS, Azure vagy GCP környezetben.
Hibakeresési és optimalizálási feladatokat végezni, akár saját környezetben, akár valós munkakörnyezetben.
Valós infrastruktúrát menedzselni, még ha csak egy kísérleti laborban is.
Ez a tapasztalat segít abban, hogy a tanúsítvány megszerzése ne csak egy elméleti tudást igazoljon, hanem valódi kompetenciát is tükrözzön.
A vizsgára külön készülni kell
A tanúsítvány megszerzése nem csupán technikai tudást igényel. A vizsgák speciális nyelvezettel rendelkeznek, amelynek értelmezése önmagában kihívás lehet.
Magabiztos angol nyelvtudás szükséges: A vizsgákon sokszor összetett mondatokkal és egyedi kifejezésekkel találkozunk. A kérdések gyakran nem egyértelműek, és ha valaki nem érti pontosan a megfogalmazást, könnyen hibás választ adhat.
A vizsganyelvezet külön tanulást igényel: A kérdések sokszor rejtett célzásokat tartalmaznak, ezért nem elég csupán a szolgáltatások működését ismerni – „olvasni kell a sorok között”.
Érdemes vizsgafelkészítő tananyagokat és próbateszteket (brain dump) használni, hogy megértsük a gyakran alkalmazott megfogalmazásokat és logikát.
A helyes megközelítés
Ha valaki valóban sikeres akar lenni a felhőtechnológiák világában, az alábbi stratégiát érdemes követnie:
Gyakorolj és építs saját projekteket: Használj AWS ingyenes szolgáltatásokat, Azure Bicep-et vagy GCP Sandboxot saját rendszerek kialakítására. A felhőtechnológiák elsajátítása hosszú távú befektetést igényel. Az ingyenes lehetőségek jó kiindulópontot jelentenek, de a valódi tudás megszerzéséhez előbb-utóbb érdemes anyagi ráfordítást is tervezni. Nem kell hatalmas összegeket költeni, de a hatékony fejlődés érdekében érdemes havi néhány tízezer forintot szánni fizetős felhőszolgáltatásokra és laborkörnyezetekre. Ezek a befektetések jelentősen felgyorsítják a tanulási folyamatot és valós tapasztalatokat nyújtanak.
Vegyél részt open-source projektekben: GitHub-on rengeteg olyan projekt található, amelyben a felhőalapú technológiák alkalmazása révén valós tapasztalatot szerezhetsz.
Keress online képzéseket: A Gerilla Mentor Klubnál sok-sok képzés (soft- és hard skill) közül választhatsz. Vagy ott van az Udemy, ahol sokszor, csupán néhány forintért juthatsz a legjobb anyagokhoz.
Használj interaktív laborkörnyezeteket: KodeKloud és hasonló platformok kínálnak éles környezetben végrehajtható gyakorlati feladatokat.
Tanúsítványt akkor szerezz, ha már van mögötte tudás – Így a vizsga valódi visszaigazolása lesz annak, amit már tudsz, és nem egy gyorsan megszerzett papír.
Következtetés
A tanúsítványok értékesek, de csak akkor, ha mögöttük valódi tapasztalat áll. Ha valaki kizárólag a tanúsítványokra koncentrál, az tévútra vezethet, mert a munkaerőpiacon az éles helyzetek kezelése és a valódi problémamegoldó képesség a legfontosabb.
Először értsd meg, próbáld ki, játsz vele – a tanúsítvány pedig majd igazolja, hogy valóban értesz hozzá!
