AutMI - Jelentkezés & infók

search
AutMI - Deep Learning szeminárium

Mi az az AutMI Deep Learning szeminárium?

Üdvözlünk az AutMI web oldalán. Az AutMI azért jött létre 2019. őszén, hogy összefogja és erősítse az AUT tanszék kompetenciáit a gépi tanulás területén.

Az AutMI egyik fő lába az a tehetséggondozó csoport, melynek célja a tanszékünkön tanuló és dolgozó diákok tudásának mélyítése, munkájuk hatékonyságának növelése.

Ez a Deep Learning szeminárium, ami most fogunk második alkalommal indítani. Nézd meg a tervezett tematikát és gyere el Te is, fejlődj velünk!

Gyere és tanulj velünk!

Jelentkezem!

ÚJ! Idén több módot kínálunk a szemináriumon való részvételre:

  • Simán csak eljössz az alkalmakra, és meghallgatod, ami érdekel. Ilyenkor ennél több feladatot és kreditet sem kapsz.
  • Jelentkezel a tanszéki weben egy gyűjtőtémára, jársz a szemináriumokra, elvégzel egy kiválasztott feladatat. És erre mint önlab témára kapsz jegyet és kreditet. Ebben az esetben mivel a téma egyik lényeges pontja a szemináriumon való jelenlét, ebből 70%-ot elvárunk. (Sorry, 70% alatt -1 jegy, 50% alatt -2 jegy.) Ha esetleg a félév elején kiderül, hogy ütközés miatt nem tudsz jelen lenni, a speciális helyzet miatt az első 2 héten egy másik önlab témánkra még át tudsz jelentkezni.
  • Ha egy másik tanszéki gépi tanulással kapcsolatos témán dolgozol, jelentkezhetsz arra is és közben bejársz a szemináriumra. A konzulensednek ezt jelezd előre és ő beszámítja a részvételed az önlab terhelésedbe (kb. 0.5-1 kredit aktivitástól függően). Ekkor a szeminárium szakmai kiegészítésként szolgál a hivatalos önlab/szakdolgozat/diplomaterv témádhoz.

Kérünk, mindenképp jelezd részvételi szándékodat a fenti linken, ugyanis ez alapján tudjuk, hogy mekkora termet foglaljunk, illetve ez alapján szervezzük meg a későbbi alkalmakat is.

Nyitunk egy Slack csatornát is a résztvevők számára, ahol majd meg lehet beszélni az aktualitásokat és segítséget lehet kérni, ha elakadtál. Ha érdekel, ezt is a fenti linken tudod jelezni.

2019-2020. tavaszi félév ütemezése

ÚJ! Időpont: csütörtök 16-18 óra között. Az első találkozóra a második héten kerül sor, azaz február 20-án.

Helyszín: Q.B203 (tervezett, függ a végső időponttól is)

  • 1. hét: Python bevezető. Ezen a héten még nem találkozunk, de a feliratkozottaknak kiküldünk egy olyan gyakorlat orientált összeállítást, amely megkönnyíti az onboarding folyamatát. Témák: Telepítés és beállítás; Python alapok; Jupyter notebook; GitHub használat.
  • 2-3. hét: Adatfeldolgozási módszertani alapok. Témák: alapvető könyvtárak; vizualizáció; data pipeline; eredmények értékelése, stb. pandas_notebook numpy_notebook
  • 4. hét: Gépi tanulási bevezető és alapok. diasor gyakorlat

  • 5. hét: Computer vision: számítógépes képfeldolgozás és deep learning alapok. diasor notebook models samples
  • 6. hét: Natural Language Processing: szövegek feldolgozása és generálása gépi tanulással.
  • 7. hét: Unsupervised és reinforcement learning: reinforcement
  • 8. hét: Generatív deep learning modellek.
  • 9. hét: A DeepFake jelenség és ami mögötte van.
  • 10. hét: Deep learning biztonsági kihívásai.
  • 11. hét: Esettanulmányok.
  • 12-14. hét: hallgatói projektek csoportokban.

Azoktól, akik önlabként is felveszik a Deep Learning szemináriumot, elvárjuk, hogy hallgatói projektben is vegyenek részt. Az 5-6. hét környékén adjuk ki a projekt témákat, ebből lehet választani és 2-3 fős csapatokban azokon dolgozni. Az utolsó héten ezekből is be kell számolni, mint az egyéb (pl. önlab) esetekben is.