és Garay Magdolna pályaorientációs szakreferens (Kesztyűgyár Közösségi Ház, október 30. Nemzeti pályaorientációs központ budapest. ) mutatták be előadásaikban "A pályaorientáció rendszerének tartalmi és módszertani fejlesztése" című kiemelt projektet, a második akciótervi időszak megkezdése óta elért eredményeket, valamint a Nemzeti Pályaorientációs Portált. Azokon a budapesti program-helyszíneken, amelyeken a kiemelt projekt szakemberei is részt vettek - a Budapest Főváros Kormányhivatala Munkaügyi Központ szakembereivel közösen - összesen majdnem 800 fő vett részt pályaválasztási tanácsadáson, és közel 1300 kérdőív került kitöltésre. A kiemelt projekt munkatársai a fővárosi helyszínek mellett számos vidéki helyszínen is részt vettek az októberi pályaválasztási kiállításokon, egyes helyszíneken önálló, más helyeken az adott munkaügyi központ, illetve kirendeltség szakembereivel közös kiállítóhelyen. Szerengeti nemzeti Debreceni munkaügyi központ Pályaorientáció középiskolásoknak - Tempus Közalapítvány Meghülés lelki okai Perfect nails uv lámpa A szakmai fórumokon igény esetén előadást is tartottak.
Magyarországon az oktatási intézményeken kívül számos szervezet és intézmény végez pályainformációs tájékoztatást és tanácsadói tevékenységet, az érdeklődők az alábbi lehetőségek közül választhatnak: Az általános iskolai korosztály pályaorientációjában a pedagógiai szakszolgálatok kapnak jelentős szerepet. A pedagógiai szakszolgálatok tevékenységi körébe a tanulók adottságainak, tanulási képességeinek, és irányultságának szakszerű vizsgálata, valamint ennek megfelelően az iskolaválasztás ajánlása gyénként egy-egy, valamint a fővárosban egy pedagógiai szakszolgálat működik. A pedagógiai szakszolgálatok elérhetőségei az Oktatási Hivatal oldalán megtalálhatók. Nemzeti Pályaorientációs Központ, Munkaügyi Központ Tanfolyamok 2016. A fővárosi és megyei kormányhivatalok foglalkoztatási főosztályai által működtetett Foglalkozási Információs Tanácsadók (FIT) feladata a pályaválasztást és a pályainformációt segítő eszközökhöz (pályaismertető filmek és egyéb információs anyagok) való hozzáférés biztosítása. Az általános és középiskolai korosztály pályaorientációjában kapnak szerepet a területileg illetékes kereskedelmi és iparkamarák.
A pályaorientációs adatbázis több magyarországi hatósági adatbázis (Felsőoktatási Információs Rendszer, Magyar Államkincstár, Nemzeti Adó- és Vámhivatal, Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő, Pénzügyminisztérium, Diákhitel Központ) anonim összekapcsolásával jött létre. A modul adatait interaktívan bemutató online felület a linken érhető el. Az online fejlesztés az Európai Unió vissza nem térítendő támogatásával valósul meg a "Rendszerszintű fejlesztések és hozzáférés bővítését szolgáló ágazati programok a felsőoktatásban" (EFOP-3. NSZFH | Tájékoztató a felnőttképzési szakértők számára. 4. 5-VEKOP-17-2017-00001) című projektben.
Tájékoztató a Vas Megyei Kereskedelmi és Iparkamara pályaorientációs tevékenységéről A Magyar Kereskedelmi és Iparkamara Szakképzési Önkormányzati Szabályzata általános rendelkezésének 1. paragrafusa értelmében területi kamaránk 2013. szeptember 1-jétől a szakképzésről szóló törvény rendelkezései szerint közreműködik a pályaorientációs feladatokban. A pályaorientáció célja az egyéni képességek, készségek, érdeklődési területek, személyiség-vonások, értékek meghatározása, valamint az egyéni akciótervek kidolgozása, információk nyújtása a továbbtanulásra vonatkozóan. Célunk, hogy a diákok ismerjék meg azokat a foglalkozásokat, pályákat, amelyek képesség- és érdeklődésprofiljukhoz legjobban kapcsolódnak. Pályaválasztáskor fontos tudatosítanunk, hogy az életpálya-építés nem egyszeri döntés eredménye, hanem a folyamatos lehetőségek felismerése, az azokhoz való alkalmazkodás elsajátítása. A Magyar Kereskedelmi és Iparkamara az Szt. Nemzeti pályaorientációs központ adószám. 76. és 85. §-ában foglalt felhatalmazása alapján – a pályaorientáció részletes szabályairól szóló kormányrendeletben meghatározottak szerint – közreműködik a pályaorientációval összefüggő, a Szt.
A deep learning úgy különbözteti meg nagy biztonsággal az önvezető autó esetén a járdát az úttesttől, hogy közben nem magyarázza el a rendszernek senki, hogy mit jelent a járda és az úttest. Mély tanulás (deep learning) A deep learning nem utánozza az embert, nem tudása van, hanem tudás elsajátítási képessége. Mivel azonban mindig egy célterületre fókuszál, és tudásunk szinte alig haladt abban, hogy általánosan intelligens rendszereket építsünk. Így egyáltalán nem kell tartanunk öntudatra ébredő Skynettől és a terminátor filmek vízióitól. Mi a mély tanulás. " Foglalja össze Szabados Levente, mesterséges intelligencia (MI) szakértő a két kapcsolódó fogalom közötti különbséget. Szertics Gergely ipari digitalizációs tanácsadó, aki az ipar 4. 0 technológiákat felhasználva oldja meg a vállalatok digitalizációs kihívásait, sok esetben mesterséges intelligenciát használ. Azt keresi, hogy milyen technológia kellene a megoldáshoz. A döntéshozók általában nem ismerik azt a gyorsan fejlődő technológiai spektrumot, amivel meg lehetne oldani a problémájukat, akik technológusok, azoknak pedig kell egy kézzel fogható, specifikált probléma, amin konkrétan lehet dolgozni.
Description 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, ill. szegmentációs feladataival, az ehhez szükséges gépi/mély tanulási modellek és algoritmusok fejlesztésével, implementálásával, méréseken keresztül történő kipróbálásával lehet foglalkozni. A vizsgált képek sokféle orvosi képalkotó eszközből (röntgen, CT, MRI, ultrahang, endoszkópia), ill. Mesterséges Intelligencia Kurzusok. szövetek mikroszkópos felvételeiből jöhetnek. A munka kiterjed a képi előfeldolgozási eljárások vizsgálatára, javítására is. Az alkalmazott technikák főleg konvolúciós rétegekből épülő mély hálókon alapulnak, ill. újabban transformer modellek. Megbeszélés és megfelelő adathalmazok alapján más típusú képekkel, és kapcsolódó feladatokkal is lehet foglakozni, mint pl. műholdképek elemzése, emberi vagy állati testhelyzetek felismerése stb. Természetes nyelvek, félig strukturált és hálózatos adathalmazok modellezése.
A felmerülő igények és a tudományterület minden korábbinál nagyobb tempót diktálnak: szinte minden hónapban merőben új vagy pontosabb eredmények születnek a mély tanulás (deep learning) alapú neurális hálózatok segítségével, legyen szó akár képről, hangról, szövegről vagy egyéb adatról. A mesterséges intelligencia (azon belül a mély neurális hálózatok) fejlődése főleg az iparnak köszönhető, hiszen olyan alkalmazási területeken kellett gyors és lehetőleg áttörő eredményeket elérni, mint a beszédfelismerés, a számítógépes látás és a szövegfeldolgozás; és ezek mindegyikénél alkalmazhatók voltak azok a megoldási struktúrák, melyekkel a neurális hálózatok alapból rendelkeznek. Mesterséges intelligencia, gépi tanulás, mély tanulás. Ez a fajta háló, mint az egyik legfontosabb gépi tanulási algoritmus, nagy mennyiségű adat segítségével képes megtanulni az adatokban rejlő szabályszerűségeket, mintázatokat, összefüggéseket és mélyebb kapcsolatokat. A tanítást GPU segítségével gyorsan meg lehet valósítani és sikeresen alkalmazni, melynek sikerességét az utóbbi néhány évben napvilágra került példa (Google DeepMind, AlphaGo, IBM Watson, chatbotok, érzelmek felismerése, stb. )
A mesterséges intelligencia – közismertebb nevén AI – nagy érdeklődést váltott ki az elmúlt évtizedben. Sok technikus most minden hónapban áttér a fejlett technológia ezen területére. Mivel ez még mindig egy feltörekvő technológiai terület, nyitott ajtók állnak a programozók előtt, hogy álláslehetőségekhez és jövedelmező innovációkhoz jussanak. Melyek az AI alapvető összetevői vagy tárgyai? Ne feledje, hogy az AI-szakértővé válás számos készség elsajátításával jár, beleértve a számítógépes kódolási és technikai ismereteket, valamint a problémamegoldó készségeket. A mesterséges intelligencia karrierjének sikeres teljesítéséhez azonban elsősorban az adattudomány, a gépi tanulás, a mélytanulás és a számítási felhő. Ha ezeket az alapvető mesterséges intelligencia készségeket begyűjti, az égbolt lesz a határa karrierje során. Ez a négy összetevő alkotja a mesterséges intelligencia alapját a világ bármely szektorában. Milyen végzettségek szükségesek a mesterséges intelligencia tanulmányozásához?
Folyamatos finomhangolás Újabb és újabb adat gyűjtésével lehet további javulást elérni. Így azt is mondhatjuk, hogy ez egy végtelenségig tartó folyamat, idővel a tized és század százalékokkal is harcolhatunk, ha szeretnénk. Szükséges leszögezni, hogy egy idő után már nincs összhangban a befektetett munka és az abból fakadó javulás Vegye fel velünk minél hamarabb a kapcsolatot, hogy díjmentes konzultáció formájában, megbeszélhessük a legfontosabb dolgokat a mesterséges intelligenciát illetően!
A ma használatos természetes nyelveket feldolgozó rendszerek nagy része így működik, azaz nem nyelvészek írnak szabályokat, hanem az ún. tanuló algoritmusok képesek mélyebb összefüggések, predikciók elsajátítására. Ilyen ismertebb mélytanulásos módszer például a BERT vagy az OpenAI GPT-3 algoritmusa. Az ilyen rendszerekkel viszont van egy probléma: alapvetően fekete dobozként viselkednek. Működésük alig megfigyelhető, tehát még ha jó eredményt is adnak, akkor sem tudjuk, hogyan jutottak erre a következtetésre. Ebből következik, hogy nem is jól kontrollálhatók, ezért ipari alkalmazásokban sokszor csak korlátozottan használhatóak. Gondoljunk bele, hogy egy ilyen rendszer dönt arról, kaphatunk-e hitelt vagy sem. Napjaink angol nyelvet támogató célalkalmazásaiban is gyakran csak a szövegek előelemzésére használnak gépi tanulás alapú megoldásokat, hogy aztán ezek alapján az emberi szakértő által írt szabályok hozzák meg a végső döntést. Így egy-egy döntés átláthatóvá válik (pl. könnyen értelmezhető egy gépi hitelbírálat eredménye is), és kérdéses esetben az emberi szakértő akár meg is tudja változtatni a rendszer viselkedését.