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!

Jelentkezés: Teams-en a lj8gglr kóddal tudsz belépni a csoportba!

Idén is 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 a gyűjtőtémára, jársz a szemináriumokra, elvégzel egy kiválasztott feladatot. És erre mint önlab témára kapsz jegyet és kreditet.
  • Ha egy másik tanszéki gépi tanulással kapcsolatos témán dolgozol, jelentkezhetsz arra is és közben bejársz a szemináriumra és aktívan részt veszel rajta. 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.

2020/2021. őszi félév ütemezése

Időpont: hétfő 17-19 óra között. Az első alkalomra a második héten kerül sor, azaz szeptember 14-én.

Helyszín: N/A, online tartjuk a szemináriumot

  • 1. hét: Python bevezető. Ezen a héten még nem találkozunk, de a feliratkozottaknak kiküldünk egy gyakorlat orientált összeállítást, amely megkönnyíti az onboarding folyamatát. Témák: Telepítés és beállítás; Python alapok; Jupyter notebook; GitHub használat.
  • 2. hét: Adatfeldolgozási módszertani alapok. Témák: alapvető könyvtárak; vizualizáció; data pipeline; eredmények értékelése, stb. pandas_notebook
  • 3. hét: Gépi tanulási bevezető és alapok. slides notebook
  • 4. hét: Computer vision: számítógépes képfeldolgozás és deep learning alapok.
  • 5. hét: Generatív deep learning modellek.
  • 6. hét: A DeepFake jelenség és ami mögötte van.
  • 7. hét: A gépi tanulás biztonsági kihívásai.
  • 8. hét: Natural Language Processing: szövegek feldolgozása és generálása gépi tanulással.
  • 9. hét és utána: összeállítás alatt.

Azoktól, akik önlabként is felveszik a Deep Learning szemináriumot, elvárjuk, hogy hallgatói projektben is vegyenek részt. A 3. hét környékén adjuk ki a projekt témákat, ebből lehet választani és 1-3 fős csapatokban azokon dolgozni (témafüggő). Az utolsó héten ezekből is be kell számolni, mint az egyéb (pl. önlab) esetekben is.


Utolsó frissítés: 2020.09.21.