Budapest autótérképek Budapest Google térkép Nagyobb térképre váltás Budapest környéke térképen Utazás Magyarországon Magyar autópálya térképek Műholdas térképe Interaktív térkép Budapest View Larger Map Driving Directions Részletes online autótérkép Nagyobb térkép megtekintése Több online térkép A térképek használatához kattints a képre Mappy interaktív térképek Viamichelin térkép és útvonaltervező Útvonaltervező Budapestre
Irodaház szűrő Bérleti díj (€/m2/hó) - Munkaállomás ára (db) Munkaállomások száma (db) East-West Business Center Budapest, VIII. kerület Rákóczi út 1-3. Kiadó iroda: 45 - 6. 365 m 2 14. 5 - 15. 5 €/m 2 AUTÓKUT Irodaház Allee környéke Budapest, XI. kerület Csóka utca 7. -13. Kiadó iroda: 15 - 1. 020 m 2 7 - 10 €/m 2 VÁCI 19 Irodaház Budapest, IV. kerület Váci út 19 Kiadó iroda: 30 - 1. 150 m 2 6 - 7 €/m 2 Duna Plaza Office Árpád híd környéke Budapest, XIII. kerület Váci út 178. Kiadó iroda: 582 - 3. 550 m 2 12. 9 €/m 2 Flórián Udvar Budapest, III. kerület Polgár u. 8-10. Kiadó iroda: 279 - 1. 000 m 2 12. 92 - 14. 41 €/m 2 Alfa Csányi Office Csányi L. u. 34. Kiadó iroda: 4 - 1. 724 m 2 5 - 7 €/m 2 Eleven Business Center Gazdagrét környéke Rétköz u. 7. Kiadó iroda: 350 - 1. 300 m 2 8. 5 - 10 €/m 2 Mogyoród útja 42. Budapest, XV. kerület Mogyoród útja 42 Kiadó iroda: 20 - 650 m 2 5. 71 €/m 2 Maros Passage Offices Déli pu környéke Budapest, XII. kerület Maros utca 12. Kiadó iroda: 52 - 882 m 2 10 - 15 €/m 2 Austria House Budapest, V. kerület Vármegye u.
Az önálló projekt témája a mesterséges intelligencia, azon belül a gépi/mély tanulás területéről választható. Két preferált téma összefoglalása olvasható a továbbiakban. Orvosi képfeldolgozás A projekt keretein belül orvosi képek klasszifikációs, szegmentációs, transzformációs ill. kapcsolódó biomarker kiszámítási feladataival, az ehhez szükséges gépi/mély tanulási modellek és algoritmusok fejlesztésével, implementálásával, méréseken keresztül történő kipróbálásával fogunk foglalkozni. A vizsgált képek sokféle orvosi képalkotó eszközből jöhetnek: röntgen, CT, MRI, ultrahang, endoszkópia. A munka kiterjed a képi előfeldolgozási eljárások vizsgálatára, javítására is. Természetes nyelvek, félig strukturált és hálózatos adathalmazok modellezése A kutatási téma a mesterséges intelligencia, azon belül a gépi tanulás, mély tanulás módszereinek nyelvi, félig strukturált, ill. hálózatos adathalmazok modellezésére való alkalmazhatóságának vizsgálata. Példák a félig strukturált adathalmazokra a napló-állományok vagy programkódok, amelyek bár nyelvi elemekből építkeznek, a természetes nyelvnél kötöttebb struktúrákba rendezve.
Tavaly részt vettem rajta. Elég elméleti. Megtanulja a gépi tanulás működésének alapjait, de úgy gondolom, hogy nagyobb gyakorlati terhelést igényel. Bal link az áttekintésre hogy elvégeztem ezt a tanfolyamot arra az esetre, ha tudni akarod. Gyorsan AI által Középfokú gépi tanulás Kaggle által tanított kezdő tanfolyam folytatása, amelyet korábban láttunk. Pontosabb és hasznosabb modelleket kap. Mély tanulás a Google-tól (3 hónap) (Középszinttől haladó szintig), az Audacity fejlesztette ki Vincent Vanhoucke-val, A Google vezető tudósa és műszaki vezető a Google Brain csapatában. Fizetett tanfolyamok biztosan a legjobb tanfolyam a mély tanulás elsajátításához és a gépi tanulás. Mély tanulási specializáció by Mély tanulás AI - Ez egy speciális tanfolyamok csoportja a mély tanulási szakirányban. Mester mély tanulás és a mesterséges intelligencia bemutatása. Az Andrew Ng által vezetett szakirányú tanfolyamok a DL elsajátításához. Ez egy fizetős tanfolyam, 5 részből áll, és havonta 40 dollárt fizet, amíg be nem fejezi (becslések szerint körülbelül 3 hónap - körülbelül heti 11 óra, de megteheti a saját tempójában.
Az öt tanfolyam vannak: Ideghálózatok és mély tanulás A mély neurális hálózatok fejlesztése: hiperparaméterek hangolása, szabályozás és optimalizálás Gépi tanulási projektek strukturálása Konvolúciós neurális hálózatok Szekvencia modellek Egyéb források Kaggle versenyek Ez az egyik legjobb módja annak, hogy mindent megtanuljon a gyakorlatban, és ezért többet és valósan tanuljon meg. Ezek igazi versenyek, ahol problémákat vetnek fel nekünk és megadják az adatkészleteket. Könyvek És hogy kiegészítsem a mesterséges intelligenciával kapcsolatos információkat és érdekes forrásokat, ezt a könyvet Mély tanulási könyv Python for Data Science Az egyik fő képesség, amely a tanuláshoz, vagy inkább ahhoz, hogy dolgozni tudjon és használni tudja az ML, DL és AI-t, a Python ismerete. Használhatnánk R vagy más programozási nyelveket is, de a Python a legszélesebb körben használt, és azt javaslom, mert sok más területet is kiszolgál. A Kaggle-ben egy kis tanfolyam található az alaptartalommal azoknak a kezdőknek, akik még soha nem nyúltak a pythonhoz.
Prerequisites angol nyelvű szakcikkek olvasása meglévő programozási tudás, Python programozási nyelv legalább alap-közepes szintű ismerete, vagy gyors elsajátításának képessége előny az adatbányászat, gépi, ill. mély tanulás alapjainak ismerete, a gépi/mély tanulásban használatos programcsomagok ismerete References [1] Shalev-Shwartz, Shai, and Shai Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge University Press, 2014. [2] Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT Press, 2016. [3] Joshi, Chaitanya: Transformers are Graph Neural Networks, Towards Data Science, 2020. [4] Gaál, Gusztáv, Balázs Maga, and András Lukács: Attention U-net based adversarial architectures for chest X-ray lung segmentation, arXiv:2003. 10304, 2020. Students Szökrön Dorottya: Fehérje klasszifikáció funkciósosztályok alapján (2021/22 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat II) Previous Students Fischer Kornél: mesterséges intelligencia - gépi/mély tanulás (2020/21 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat I) Fischer Kornél: mesterséges intelligencia - gépi/mély tanulás (2020/21 II.
Így, minden a keretrendszerbe illeszkedő nyelv gyakorlatilag bekapcsolódik a digitális nyelvi forradalomba" - mondja Orosz György, a HuSpaCy projekt vezetője. A most létrehozott HuSpaCy rendszer alapja lehet hangalapú vagy írásos csetbotoknak is (ilyeneket a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratóriumban is fejlesztenek), de hasznos lehet szövegkategorizálásra (például ügyfélszolgálatra beérkező panaszok automatikus leválogatására), információ kinyerésre és szövegek automatikus generálására is. A rendszer ide kattintva kipróbálható.
Mesterséges intelligencia jogosultság Azoknak a személyeknek, akik beiratkoznak egy 4 éves tanfolyamra vagy 1-2 éves mesterséges intelligencia mesterképzésre, meg kell felelniük a legtöbb iskola jogosultsági feltételeinek. A pályázóknak 10+2-t kell kitölteniük egy elismert tudományos testülettől. Minden jelöltnek jó matematika és fizika érettségivel kell rendelkeznie, mivel ezek kötelező dolgozatok. Az 50%-os vagy 50%-ot meghaladó összesített pontszám a testületi vizsgán elért pontszám. Ha Ön azok közé tartozik, akiknek van vagy nincs kódolási hátterük, akkor elkezdheti karrierjét a mesterséges intelligencia területén az AI online tanulásával. A HTML5 elsajátításának egyik leggyorsabb és leghatékonyabb módja, ha beiratkozunk egy fizikai vagy virtuális tanfolyamra, amelyet egy szakember tanít. Ez nem azt jelenti, hogy az önálló tanulás nem ajánlott, de korlátozza tudásbázisát, gyakorlatiasságát, és sok önfegyelem szükséges a tanulási ciklus befejezéséhez. Számos online tanfolyam létezik, amelyek a mesterséges intelligencia összes összetevőjét tanítják, de mi, a TheWealthCircle-nél úgy döntöttünk, hogy 2022-ben összeállítjuk a tíz legjobb AI-tanfolyamot.