A tárgy címe:
Mesterséges intelligencia az adattudományban
Elsődleges képzés:
Fizikus mérnök BSc
Kredit:
5
A tárgy besorolása:
kötelező (a Természettudományos adatelemzés specializáció hallgatóinak)
Óraszám - előadás:
1
Óraszám - gyakorlat:
2
Óraszám - labor:
0
Egyéb oktatás:
laboratóriumi munka, házi feladatok, projektmunkák
Számonkérés módja:
Coursework grade
Egyéb számonkérés:
házi feladatok és projektfeladatok értékelése
Félév:
7
Előtanulmányi feltételek:
Bevezetés a numerikus algoritmusokba
Tantárgy felelőse:
Dr. Török János, egyetemi docens, PhD
További oktatók:
Tárgyleírás:
Neurális hálók különböző típusainak ismertetése és alkalmazása adatok feldolgozására, kiértékelésére.
Tematika:
Képfeldolgozás alapok
Előrecsatolt réteges neurális hálózatok
Backpropagation
Konvolúciós neurális hálózatok
Visszacsatolt neurális hálózatok , LSTM hálózatok
Transzfer tanulás
Megerősített tanulás
Alkalmazások:
Ajánlott irodalom:
Michelucci, Umberto. Advanced applied deep learning: convolutional neural networks and object detection. Apress, 2019. ISBN-13: 978-1484249758
Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016, https://www.deeplearningbook.org/
https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_researchers/
Kompetenciák:
a) tudása- Ismeri a műszaki és fizikai problémák számítógépes modellezésének matematikai és informatikai módszereit.b) képességei- Képes a műszaki-technológiai problémák és a fizikai tudományos eredmények közötti kapcsolat megteremtésére, a két terület alkotó összekapcsolására.- Képes a műszaki fejlesztéshez kapcsolódó problémák önálló megoldására, a megoldáshoz elvezető fizikai törvényszerűségek, mechanizmusok és műszaki megoldások azonosítására, komplex műszaki és fizikai problémák analitikus és számítógépes modellezésére, és a modellezés eredményének gyakorlati alkalmazására.- Ismeretei alapján rendelkezik a tudományos-technológiai alapokon nyugvó megalapozott érvelés képességével, ismeretei alapján képes megalapozott véleményt alkotni szakterületéhez kapcsolódó társadalmi, tudományos, technológiai és etikai kérdésekről.- Képes tudásának önálló gyarapítására, a releváns szakirodalom követésére és feldolgozására, és tanulmányainak magasabb szinten történő folytatására.c) attitűdje- Törekszik a tudományos fizikai ismeretek és a műszaki-technológiai alkalmazások közötti összekötő, integráló szerep megteremtésére.- Nyitott a szakmai eszmecserére és együttműködésre.- Hitelesen képviseli a természettudományos világnézetet, és alkalmazni tudja a technológia és társadalom viszonylatában.- Nyitott a természettudományos és műszaki továbbképzés irányában.- Elkötelezett új kompetenciák elsajátítására.- Fejleszti, mélyíti szakterületi ismereteit.d) autonómiája és felelőssége- Önállóan feltárja és átgondolja az alapvető szakmai kérdéseket, és adott források alapján megválaszolja azokat, képes önálló szakmai döntések meghozatalára.- Felelősséggel együttműködik a műszaki, természettudományos és más szakterületek szakembereivel.- Tudatosan vállalja a műszaki-természettudományos terület etikai normáit.- Saját képességeit és munkájának eredményét reálisan értékeli.- Folyamatos tanulással fejleszti kompetenciáit, alkalmassá válva felelősségteljes munkakörök betöltésére.- Tisztában van a tudományos-technológiai kijelentések jelentőségével és következményeivel.