Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem - BME -- Távközlési és Médiainformatikai Tanszék - TMIT BME - Távközlési és Médiainformatikai Tanszék - TMIT
 
 
| | | | | IW  
 
 
Önálló labor
Kiírt témák

Ez egy előző félévben kiírt, archivált téma.

Mély neurális hálózat alapú gépi tanulás (Deep neural network based machine learning)

A számos tudományterületen kinyerhető nagy adatmennyiségnek, továbbá a nagy tárolási- és számítási kapacitásnak köszönhetően a statisztikai alapú adatvezérelt rendszerek az elmúlt évtizedben jelentős teret hódítottak a szabály alapú megoldásokkal szemben. Alkalmazási területtől (pl. kép-, szöveg-, beszédfeldolgozás) függően különböző matematikai modelleket használnak. Az elmúlt évek egyik legígéretesebb technológiája a mély neurális hálózat (Deep Neural Networks, DNN) alapú modellalkotás. A DNN a többszintű rejtett rétegeinek köszönhetően a hagyományos neurális hálózatoknál magasabb szintű absztrakcióra képes, és így lehetséges vele bonyolultabb nem-lineáris folyamatok modellezése is. A hallgató feladata a félév(ek) során segítségünkkel a gépi tanulás és a mély neurális hálózatok alapjainak és a rendelkezésre álló eszközöknek a megismerése után egy közösen választott probléma megoldása. Ilyen feladat lehet például (1) zenei számok azonosítása; (2) rosszindulatú bőrdaganat szűrés; (3) gépi szövegfelolvasó (Text-To-Speech) természetességének növelése; (4) pénzügyi idősorok modellezése; (5) prediktív szövegbevitel; (6) intelligens játékos (pl. "Győzd le a 2048-at!"). A feladatok megoldása jelentős mennyiségű programozást kíván (Python, C, C++ vagy Lua nyelven), de nem szükséges programozási tapasztalat, a félévek során ezek megszerzésére is lehetőség nyílik. Tudományos érdeklődés esetén lehetőség van kutatási munkára is, a téma elméleti kihívásokat tartalmaz, amely TDK konferencián való részvételhez is megfelel. A téma diplomáig, illetve akár PhD témaként is folytatható. Elvárás: Korrekt, egyenletes munkavégzés, proaktívitás, olvasás szintű angoltudás.

Kulcsszavak: deep neural network, mély neurális háló, gépi tanulás, mély tanulás, deep learning
Témavezető: Gyires-Tóth Bálint
Oktatók: Nagy Péter, Németh Géza, Gyires-Tóth Bálint.
A következő tantárgyakhoz javasolt:
 vitma367 (Info, BSc, Önálló laboratórium, Infokommunikációs hálózatok és alkalmazások ágazat)
 vitma380 (Info, BSc, Önálló laboratórium, Médiainformatika ágazat)
 vitma387 (Önlab, IVIR szakirány)
 vitma415 (Szakdolgozat)
 vitma416 (Szakdolgozat)
 vitma417 (Szakdolgozat, IVIR szakirány)
 vitmm805 (Info, MSc, Önálló laboratórium 1, Hálózatok és szolgáltatások)
 vitmm811 (Info, MSc, Önálló laboratórium 1, Médiainformatika)
 vitmm855 (Info, MSc, Önálló laboratórium 2, Hálózatok és szolgáltatások)
 vitmm861 (Info, MSc, Önálló laboratórium 2, Médiainformatika)
 vitmm905 (Diplomatervezés 1. (Info, Hálózatok és szolgáltatások szakirány))
 vitmm911 (Diplomatervezés 1. (Info, Médiainformatika szakirány))
 vitmml00 (Info,MSc,Önlab.1, Internet arch. és szolg.,Adat- és médiainformatika,Mobil hálózatok és szolg. integrációja (VITMML00))
 vitmml01 (Info,MSc,Önlab.2, Internet arch. és szolg.,Adat- és médiainformatika,Mobil hálózatok és szolg. integrációja (VITMML01))
 vitma345 (Vill., BSc. Önálló laboratórium)
 vitma414 (Szakdolgozat)
 vitmm807 (Vill., MSc, Önálló laboratórium 1, Infokommunikációs rendszerek)
 vitmm857 (Vill., MSc, Önálló laboratórium 2, Infokommunikációs rendszerek)
 vitmm907 (Diplomatervezés 1. (Vill. Infokommunikációs rendszerek szakirány))
 vitmml02 (Vill,MSc,Önlab.1, Okos város,Vez.nélküli rendsz. és alk.ok,Multimédia rendsz. és szolg.,Optikai távközlés (VITMML02))
 vitmml03 (Vill,MSc,Önlab.2, Okos város,Vez.nélküli rendsz. és alk.ok,Multimédia rendsz. és szolg.,Optikai távközlés (VITMML03))
 vieum821 (Önálló munka 1)
 vieum871 (Önálló munka 2)
 vieum921 (Diplomatervezés 1 (Egészségügyi mérnök))
 vitmm376 (Projekt labor 1)
 vitmm377 (Diplomatervezés 1 [analytics])
 vitmm388 (Projekt labor 2)
QR:    (mi is az?)
 
 katt. a nagyításhoz