05. 13) Új tanterv HÖK Tantervi hálók és lefedési táblák (Confluence) Projektek Projektek (kutatás & fejlesztés) az ELTE IK-n (2018) Hasznos linkek EHÖK Weboldal (támogatás, ösztöndíj, pályázat) Valdar weboldala Vizsga generátor Szakirányok tantervi hálója vizuálisan A Szakirány B Szakirány C Szakirány Szakcsoportok (C szakirány) 1. félév Lineáris Algebra Diszkrét Matematika 1. Matematika Alapozás Programozási Alapok Számítógépes Alapok 2. félév Analízis 1. Formális Nyelvek És Automaták Diszkrét Matematika 2. Programozás 3. Elte ik mesterséges intelligencia a pdf. félév Algoritmusok És Adatszerkezetek Logika És Számításelmélet Programozási Technológiák & Java Analízis 2. Numerikus Módszerek 1. 4. félév Analízis 3. Numerikus Módszerek 2. Számítógépes Grafika Programozási Nyelvek C++ Adatbázisok 1, 2. 5. félév Fordítóprogramok Számítógépes Hálózatok Modellek és algoritmusok Valószínűségszámítás és statisztika Operációs Rendszerek 6. félév Mesterséges Intelligencia Osztott Rendszerek Egyéb Specik Jog & Közgáz
Molnár László, Újbuda alpolgármestere a mesterséges intelligencia jelentőségét emelte ki beszédében. Mesterséges Intelligencia. "Ez a technológia ma már az élet számos területén körülvesz minket a hétköznapokon is, éppen ezért kiemelkedő jelentőségű, hogy a városvezetés is fel legyen készülve az alkalmázására" – mondta. A köszöntő beszédek után mutatkoztak be az ELTE Innovatív Hallgatói Ötletpályázat nyertesei. A DEMOLA Budapest különdíjában Lukács Teodóra (ELTE PPK) és csapata Okos szelektív - Kukákok - Szelektálj játékosan című pályázata részesült, a Star-it @K&H különdíját pedig Máthé Árpád (ELTE TTK) és csapata vihette haza. Az ötletpályázat nyertese Urbán Ida (ELTE TáTK) és csapata lett a Matematikai kiterjesztéseket tartalmazó dokumentumok gépi felolvasása a mesterséges intelligencia eszközeivel című munkával, második helyen végzett Visnovitz Márton (ELTE IK) CaseLab – Okostelefon alapú hordozható terepi mérőszer című projektje, a harmadiknak járó díjat pedig Pethő Máté (ELTE TTK) és csapat hozhatta el Postronics című pályázatával.
És/Vagy gráf 5. Hogyan néz ki egy általánosított perceptron, és hogyan számolja ki a kimeneti értéket I. Állapottár reprezentáció n királynő II. Visszalépésés keresés lejátszása egy gráfon, mennyi visszalépés volt, mi a megoldási út, számozoni kellett bejárás szerinti sorrendbe, és x-el jelölni azokat a csúcsokat ahol volt visszalépés 2012. 23. Nevezze meg és jellemezze a keresőrendszerek fő részeit. 2. Melyek a visszalépés feltételei a visszalépéses algoritmus legáltalánosabb változatában? 3. Mikor Nevezünk egy gráfkereső algoritmust A* algoritmusnak és mit tudunk ennek az eredményességéről. 4. Mit jelent kétszemélyes játékoknál a nyerő stratégia és milyen állítást mondtunk ki ezzel kapcsolatban. 5. Elte ik mesterséges intelligencia en. Mi történik egy evoluciós algoritmus egy iterjációja során (milyen lépések hajtódnak végre) I. Állapottér reprezentáció utazó ügynökre (n darab város) és becsülje meg az állapottérnek és problématérnek a méretét. Hegymászó algoritmus Hanoi torony rep. gráfjában(ami a diákon is van) adott heurisztika mellett sum(i=0-tol 3-ig) i*v(i), ha két csucs kozott nem dont heurisztika akkor a baloldali csúcsot részesítsük előnyben.
A szervezet munkatársai rövid videó keretében mutatják be azokat az eszközöket és szoftveres megvalósításokat, amelyeket az elmúlt időszakban, illetve még most is használnak adatgyűjtésre, adatelemzésre. Tekintetkövető rendszerek; okos karperec; online, interaktív elemző felület; asszisztív technológiák nyújtanak bepillantást a tanuló algoritmusok világába, az emberközpontú mesterséges intelligencia, valamint a humán-számítógép interakciók témakörében. A tanszék több másik egyetemmel és ipari partnerrel is folytat közös kutatásokat. MSc Választó Fórum videók és Q&A – Student Counselling. Készítették a Mesterséges Intelligencia Tanszék munkatársai ( Faragó Kinga Bettina) Narrátor: Ferencz Gyöngyvér Hogyan láthat az autó a sofőr helyett? Ismerd meg a számítógépes látás működését! Az előadás során a járművekre felszerelhető érzékelőkre fókuszálunk, kiemelten foglalkozunk digitális kamerákkal és LiDAR érzékelőkkel. Bemutatjuk az alapvető érzékelők működését, ismertetjük az egyetemen a témában kifejlesztett módszereket. Az előadás során látványos eredményekkel igazoljuk, hogy a bemutatott módszerek a gyakorlatban is jól működnek.
Az emberközpontú mesterséges intelligencia (MI) megvalósításán dolgozunk. Egy megbízható és etikus technológián, amely kiterjeszti az emberi képességeket. Küldetésünk az, hogy elősegítsük a Mesterséges Intelligencia társadalmi hasznosulását, hogy a ma zajló MI forradalom az emberek hasznára váljon és elkerüljük annak kihívásait. Célunk Magyarország élenjáró Mesterséges Intelligencia Tanszékének létrehozása, mely Európa szerte a legjobbak között található a számítási intelligencia és a kompozit MI tudományterületén. Ennek érdekében számos különböző technológiával foglalkozunk, pl. mélytanulás, evolúciós technológiák, megtestesült (embodied) és társas (societal) intelligencia. Az Informatikai Kar (IK) programjai. Tanszékünk az ELTE és a Bosch közötti együttműködés eredménye. Hisszük, hogy az ipar és az akadémia közötti kooperáció gyümölcsöző keretet teremt a legújabb technológia kutatásának és oktatásának, mely ötvözi a tudományos szigort a gyakorlati hasznosíthatósággal. Ez a szinergia kiválóságot teremt, nem csupán a kutatásban és az oktatásban, de az innováció terén is.