Átlag 4. 35 Mészáros Tamás BME-VIK Követelmények teljesíthetősége 4. 63 Tárgy hasznossága 4. 00 Segítőkészség 4. Mészáros tamás bme 428 engine. 72 Felkészültség 4. 72 Előadásmód 3. 63 Szexi Tanított tárgyak Informatika, Informatika2, Operációs rendszerek, Operációs rendszerek B Értékelések Összes értékelés: 11 Követelmények teljesíthetősége Tárgy hasznossága Segítőkészség Felkészültség Előadásmód 5 4 Operációs rendszerek B A tartalom elbírálás alatt áll.. 2019-08-04 01:49 forum topic indítás Operációs rendszerek Kiváló szakember, a saját idejéből áldoz, hogy segítsen és minden kérdésre szívesen válaszol. Ezen kívül még plusz pontokat is osztogat. 2019-06-21 14:21 jelentem 3 2019-06-20 20:18 Nagyon hasznos laborok, néha kicsit unalmas, de az átlagosnál jobb előadások. Guild Wars 2. 2019-05-23 12:28 2018-10-13 22:31 forum topic indítás
9-10. Szakértői tudás reprezentációja: kiterjesztett szótárak, RDF tudásbázisok és ontológiák (OWL), valamint felhasználásuk a szövegelemzésben (normalizálás, entitásfelismerés, szemantikus annotálás). 11. Szakértői tudás bevitele és szerkesztése kontrollált természetes nyelven (laboratórium). 12. Kontrollált természetes nyelvű annotálórendszer (tudásbázis-építés) digitális bölcsészeti rendszerben (laboratórium). 13. Internetes tudásbázisok (DBpedia, FactForge, MusicBrainz, OpenStreetMap stb. ) és lekérdező módszereik (REST, SPARQL). Gyurcsányi Róbert és Mészáros Tamás a Bill & Melinda Gates Foundation első keleteurópai díjazottjai | BME - Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék. Tudásintegrációs technikák (Linked Open Data). 14. Külső tudástárak integrációja és felhasználása az ágensalapú elemzőrendszerben (laboratórium). Esettanulmányok: Apache Stanbol és Marmotta. 9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) A tantárgy előadásokból és laboratóriumi foglalkozásokból épül fel. A laboratóriumi foglalkozásokon a hallgatók egyrészt ipari és kutatási projektek eredményeivel ismerkednek meg, másrészt önállóan választott problémák megoldásán dolgoznak a tantárgyban megismert módszerekkel és eszközökkel.
Ön jelenleg a(z) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Videotorium aloldalát böngészi. A keresési találatok, illetve az aloldal minden felülete (Főoldal, Kategóriák, Csatornák, Élő közvetítések) kizárólag az intézményi aloldal tartalmait listázza. Amennyiben a Videotorium teljes archívumát kívánja elérni, kérjük navigáljon vissza a Videotorium főoldalára! Mészáros Tamás | VIDEOTORIUM. Névjegyek BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Fényképek
10. Követelmények a. A szorgalmi időszakban: zárthelyi sikeres (legalább 40%-os) teljesítése és egy választott otthoni feladat megoldása. A zárthelyi az előadások anyagára épít, a hallgatók alapvető tájékozottságát ellenőrzi. Az otthoni feladat programozási jellegű, pontos részletei az oktatóval egyeztethetők, összehangolhatók témalabor és önálló laboratórium feladattal. Megoldásával a hallgatók a gyakorlati ismeretek elsajátításáról adnak számot. b. Mészáros tamás be able. A vizsgaidőszakban: - 11. Pótlási lehetőségek A zárthelyi dolgozat pótlására a TVSZ-nek megfelelően egy alkalommal biztosítunk lehetőséget. Az otthoni feladat különeljárási díj megfizetése mellett a pótlási időszak végéig adható le késedelmesen (TVSZ). 12. Konzultációs lehetőségek Otthoni feladatok megoldásához órarendi időben. 13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom Tamás Mészáros, "Agent-supported Knowledge Acquisition for Digital Humanities Research", In: A. Szakál (szerk. ) IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics Conference Proceedings: SMC 2016.
Volt már olyan egészségügyi biztosítási témánk, amelyben a vizsgált adatok üzleti hasznosulásához ugyan nem fért kétség, azonban olyan morális és etikai kérdések vetődtek fel bennünk, amelyek miatt végül nem vállaltuk el a feladatot. " BME VIK Dmlab és Dmlab Kft. Data Science, milyen irányba menjek tovább?. A BME VIK Távközlési és Médiainformatikai Tanszékén 2005-ben indult el, és máig aktívan működik a Dmlab (Data Mining Laboratory) elnevezésű oktatói-hallgatói kutatócsoport, amely az akadémiai és az üzleti világ közötti hídként segíti az oktatást, a kutatást és az innovatív projektek megvalósulását az adatelemzés, az adatbányászat és általában a data science területén. A kutatócsoport kezdetben a BME-hez érkező projektmegbízásokkal és műhelymunkákkal foglalkozott. Néhány év elteltével kinőtte az egyetemi kereteket, tagjai saját gazdasági társaságot hoztak létre Dmlab Kft. néven, amely a VIK ipari partnereként továbbra is szoros kapcsolatot ápol az alma materrel, számos úttörő projektet indított, és spin-off vállalkozást támogatott már.
Szenvedélyünk az oktatás-fejlesztés, ezért tíz éve dolgozunk azon, hogy szakemberekből, érdeklődőkből, gondolkodókból álló kreatív, tenni akaró közösséget formáljunk, több mint ezer fős alumni és oktatói közösségünk is ezt bizonyítja. Akik minket választottak
Nagy mennyiségű adatok feldolgozására nyújt megoldásokat egy BME-s oktatók alapította vállalat, amely fontosnak tartja, hogy részt vegyen az egyetemi oktatásban is. "A magyar adatbányászok szakmai tudása világszínvonalú: számos kiemelkedő eredményt elértünk a nemzetközi versenyeken; többször bizonyítottuk, hogy jól értünk a témához"– fejtette ki az adathalmazokban rejlő információk kutatásával foglalkozó tudományterületről Nagy István adatbányász szakértő, a Dmlab Kft vezetője, a BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Távközlési és Médiainformatikai Tanszék tanszéki mérnöke. "Sok kiváló adatbányász mérnök dolgozik és kutat ma Magyarországon – tudásukat az erős hazai matematikai közoktatás és felsőoktatás alapozta meg. Távérzékelési és térinformatikai adatintegráció régészeti, történeti célú kutatásokban (Geoinformatics and remotely sensed data integration for archaeological and historical researches) | Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. Az adatbányászat témájában a fővárosban az ELTE mellett a Műegyetem jár az élen – előbbi az akadémiai, elméleti vonalat képviseli, a BME-nek pedig minden esélye megvan arra, hogy üzleti információk adatbányászati vonalán országos, sőt, közép-európai regionális kompetencia-központtá lépjen elő" – fűzte hozzá Gáspár Csaba adatelemző szakértő, a BME VIK Távközlési és Médiainformatikai Tanszék tanársegédje, a Dmlab társalapítója és ügyvezetője.
A képzés tematikája Alapfogalmak tisztázása Leíró adatelemzés: RapidMiner Python alapok Gépi tanulási alapok, adatminőség és adattisztítás Pythonban A szakemberek mára rengeteg eszköz közül válogathatnak az adatok összegyűjtéséhez és tárolásához, nincs azonban egyetlen üdvözítő módszer, amely minden helyzetben megfelelne. Rövid alapozás után a modulban foglalkozunk az adatok előkészítésével, sőt belevágunk az alapvető elemzési módszerekbe. Data science képzés bme courses. Regresszió, adatminőség és adattisztítás RapidMinerben Osztályozás Pythonban Szegmentáció RapidMinerben Idősorelemzés Pythonan Anomáliakeresés és haladó elemzési technikák Hogyan alakíthatóak tömény információvá a nyers adatok? Hogyan lehet összefüggéseket, mintázatokat kiolvasni a nagy adathalmazokból? Mire ügyeljünk, hogy elkerüljük a szemfényvesztő eredményeket? Hogyan erősíti egymást statisztika és programozás, mely programnyelvek a legnépszerűbbek és miért? A modul alkalmai során végigvesszük az elemzéshez szükséges statisztikai és kódolási ismereteket, a legelterjedtebb programozási nyelveket, és minden élvonalbeli technológiát a gyors, pontos és felhasználóbarát elemzéshez.