B.Sc, VITMAL00 Informatika témalabor a BME TMIT-n

• A tantárgyak előadója: Németh Felicián.
• A tárgy hivatalos adatlapja a kari honlapon elérhető.
• Szeptember 4, hétfő, 14:15-15:30: tájékoztatót tartunk az IB.210-ben a tantárgy lebonyolításával kapcsolatban.
• A második, harmadik, és negyedik héten egy-egy szakmai műhelyt kell meglátogatni, ahol egy rövid tájékoztató után egy hosszabb háromórás labormunka elvégzése során lehet betekintés kapni az eltérő munkafolyamatokba.
  • Augusztus 31-én déltől itt lehet kiválasztani a meglátogatni kívánt műhelyeket. (A rendszer címtáras azonosítást használ, emiatt a tantárgyat későn felvevők valószínűleg nem fognak tudni bejelentkezni. Ők küldjék el nekem a neptun-kódjukat.)
• A negyedik hét végéig a hallgatóknak egy szakmai műhelyt kell választania, ahol a félév hátralevő részében dolgozni fog.
  Választható szakmai műhelyek:
  • Mobil Helymeghatározás és Geolokációs Adatelemzés Szakmai Műhely
    Az új alkalmazások és az Ipar 4.0 (vagyis szenzorhálózatok, autonóm járművek és eszköz- és személyi követés) kibontakozásával egyre nagyobb szükséggé válik az eszközök független, megbízható kültéri és beltéri pozicionálás. A globális helymeghatározó rendszerek (GPS), amelyek jelenleg elsősorban a helymeghatározási információkat szolgáltatják, csak akkor működnek jól, ha a GPS-vevő tiszta égbolt alatt, nagyméretű fémfelületektől és egyéb elektronikai zajforrásoktól mentes helyen van. Ezenkívül sajnos a legnépszerűbb mobil operációs rendszerekben (például Android és iOS) a mobil eszközök érzékelőinek (pl. GPS) használatát már nem engedélyezik a hálózat üzemeltetői számára - kivéve a vészhelyzeti helymeghatározásra.  Így jelenleg a hatékony és megbízható beltéri és kültéri helymeghatározás új kihívások elé nézz, amelynek a geolokációs adatelemzés lehet a kulcsa.
  • 5G hálózatok szakmai műhely
    Ipari robotok, járművek, városok, okos-telefon, táblagép, TV, laptop, szenzorok, zenelejátszó, távirányító, kapucsengő... ma már minden vezeték nélküli összeköttetéssel, mobil hálózaton ("mobil adat") is működik. A mindig-mindenhol jó minőségű adatátvitel életünk részévé vált. Mind több kreatív, új alkalmazás születik. Eredeti, egyszerű és nagyszerű megoldások kidolgozása, átjárás a hálózatok között, az infrastruktúra optimalizálása, rendelkezésre állás növelése, minőség javítása, energiafogyasztás és késleltetések csökkentése szakmai műhelyünk célja. Az 5G hálózatok fogalma nemcsak új rádiós interfész kidolgozását jelenti, hanem a fenti tarkaság összefogását egy egységes és hatékony infrastruktúrába mely többek közt az ipari tárgyak Internetének (IIoT) és az okos város (Smart City) megoldások alapját is képezi.
  • Cloud Native Technologies and Applications szakmai műhely
    Cloud native, Kubernetes, microservice, service mesh, OpenFlow: olyan technológiák, amik alapvetően változtatják meg a jövő alkalmazásait, azok fejlesztését és üzemeltetését. A legnagyobb tech óriások, mint a Google, Microsoft vagy az Amazon, mellett számos kis cég és startup is részt vesz az új ökoszisztéma kialakításában, mivel az open source alapokon való építkezés bárki számára lehetővé teszi az új ötletek kontributálását. Ebben az új világban a konténerekből felépített alkalmazásainkat egy felhő platform menedzseli, ami képes az aktuális igényekhez igazodóan indítani/leállítani/átmozgatni konténerek százait, míg a konténerek közötti folyamatos kommunikációt szoftver-alapú hálózatok oldják meg. Szeretnéd megérteni és kipróbálni ezeket az új technológiákat? Esetleg hatékonyabbá tenni a működésüket? Vagy megnézni, mit nyer velük pl. egy AR/VR alkalmazás? Szeretnél csatlakozni az Ericsson kutatási központjának egyetemi műhelyéhez, ahol ezeket kutatjuk? Akkor csatlakozz csapatunkhoz!
  • Data Science - Multimédia és tartalomkezelés csoport (MediaLab) szakmai műhely
    A Labor profilja a médiaszolgáltatások és a médiatartalmak adaptív, intelligens feldolgozásához, ezen belül is a szöveg-, kép- és videóelem azonosításhoz, metacímkézéshez kötődik. Ilyen elemekből álló strukturálatlan multimédia tartalmak osztályozási és klaszterezési feladatainál olyan Data Science módszerek használhatók, melyek a gépi tanulás és látás, minta felismerés, jelfeldolgozás, adatbányászat, prediktív analitika tématerületeihez kapcsolódnak. A Laborban használjuk mindazokat a módszereket - beleértve a legújabb mélytanulási (deep learning) metódusokat is - melyek különböző médiatípusok osztályozási, klaszterezési, regressziós jellegű elemzési problémáinak megoldására alkalmasak nagy adathalmazok mellett is. A megszerzett tudás egyrészt az iparban azonnal hasznosítható, de a kihívások által elsajátított elméleti tudással van lehetőség tudományos feljődésre is (TDK, doktoranduszi pálya). A Labor ipari kapcsolatai innovatív kis-, közép- és nagyvállalatokból állnak.
  • Felhő alapú hálózatok szakmai műhely
    Ha nem az előtted lévő számítógéped erőforrásait használod, máris könnyen a felhőben találod magad! A műhelycsoport elsősorban a felhőben futó hálózati szolgáltatások (pl. mobil alkalmazások háttértámogatása vagy tartalomelosztó rendszerek) optimalizált létesítésére és működtetésére fókuszál. Ehhez a következő ismereteket lehet elsajátítani: a szerverek és a hálózatok virtulaizációja, virtualizációs környezetek (virtuális gép, konténer (pl. Docker), stb.) Fontos cél egy komplex szolgáltatást megvalósító virtuális komponensek automatizált telepítése, skálázása és működtetése, e menedzsment (orchestration) szoftver eszközök ismerete hasznos gyakorlati tudást biztosít, és a DevOps szemlélet is elsajátítható. A technológia megismerésén felül a megtanultak lehetővé teszik a gyakorlati alkalmazás során a felhő platformok telepítését, konfigurálását, üzemeltetését, illetve optimalizálását.
  • Okos város és tárgyak Internete (IoT) szakmai műhely
    Mitől okos egy város? Leginkább a minket körülvevő  intelligens környezettől, és a helyfüggő, személyre szabott alkalmazásoktól, szolgáltatásoktól. Ma már a tárgyak is Interneteznek (Internet of Things - IoT) amivel minden kütyü összekapcsolódik és okossá válik. Műhelyünkben a szenzoroktól kezdve a felhőben működő alkalmazásokig minden területen lehetőség van bekapcsolódni az okos városok és az IoT eszközeinek megismerésébe és fejlesztésébe. Foglalkozunk szenzor tervezéssel és építéssel (Arduino, STM32, ESP, RaspberryPi), szenzorrádiós kommunikációval (nRF24, Bluetooth, WiFi, LoRa), IoT keretrendszerekkel, okosváros és IoT alkalmazásokkal, szolgáltatásokkal (Android, Unity), valamint szenzorrendszerekre épülő, a felhő számítási kapacitását is igénybe vevő robotikai rendszerekkel (cloud robotics).
  • Smart Communications Laboratórium szakmai műhely
    
  • Smartlab - Beszédtechnológia és Intelligens Interakciók szakmai műhely (témalabor)
    Azért válaszd műhelyünket, mert több tématerületet is érintő (interdiszciplináris) feladatokkal foglalkozunk, így nem csak egy-egy speciális területen tudod tudásodat és tapasztalatodat növelni, hanem szélesebb területeken is. Kurrens témákkal foglalkozunk és ipari tapasztalattal is rendelkezünk, számos megoldást szállítottunk a versenyszférába is. Tudományos érdeklődésű hallgatóinkat bevonjuk a kutatási munkáinkba is, számos TDK, OTDK eredmény született az elmúlt években is, illetve hazai és külföldi konferencián mérethetik meg magukat a jobb hallgatók. Kiemelt hangsúlyt fektetünk a szorgalmas hallgatók személyes konzultációjára, tudásgondozására. Feladatok a műhelyben: Mély neurális hálózat alapú gépi tanulás (Deep neural network based machine learning). A műhelybemutatókat az LSA - Beszédakusztikai laboratórium és LSR - Beszédfelismerés laborral közösen tarjuk.
  • Sportanalitika szakmai műhely
    Az újfajta adatgyűjtési módszerek és adatbányászati technikák, a ,,big data" információrobbanás révén a sportanalitika komplexitása és jelentősége meredeken ível. A meccsek statisztikái és eseménynaplói, valamint a többkamerás videofelvételek alapján modelleket állíthatunk fel a játékosok, csapatok, taktikák megértése és a meghatározó események előrejelzése céljából. Többek között az alábbihoz hasonló, komplex kérdésekre is kereshetjük a választ: A tudomány módszerivel hogyan segíthető az utánpótlásnevelés? Illeszkedik-e a játékos egy adott csapat vagy játékrendszer egyedi stílusához? Statisztikailag alátámasztható döntést hozott-e a játékos egy adott szituációban?
• A szimpatikus műhelyek vezetőinél először emailben kell érdeklődni, majd érdemes személyesen is felkeresni a műhelyvezetőt.
• 11. héten Fakultatív tájékoztató az írásbeli és a szóbeli beszámoló követelményeiről kitérve a tipikus hibákra.
  • A tájékoztatóra előzetesen itt kell jelentkezni. Ha elfogynak a helyek keddi időpontra, akkor hétfőn egy másik tájékoztatót is tartunk.
  • Önlab esetén akinek nem jó az időpont, annak a beszámolók menetének alapos áttanulmányozását javasoljuk. (Aki el tud jönni, annak is.) Témalabor esetén pedig a műhelyvezetővel való beszélgetést.
• A félév végén egy írásbeli beszámolót kell készíteni és egy szóbeli előadásban kell összefoglalni az elvégzett munkát.
  • Az írásbeli és a szóbeli beszámolók menetét a szakmaki műhely határozza meg és az évvégi jegyet a szakmai műhely vezetője állapítja meg.
  • Azonban az írásbelihez egy közös sablont kell használni és a szóbeli beszámoló ideje is egységesen öt perc.
• Vissza a fő oldalra

Utolsó módosítás: 2017.11.21. Németh Felicián