Tudj meg többet nyílt napunkon!
2024. október 17.
Szemléletmódunk lényege, hogy próbáljuk ellesni az élővilágban évmilliók alatt kialakult, működőképes technikákat, és az ott megtapasztaltakat kíséreljük meg átültetni az általunk tervezett informatikai világba.
Mérnökinformatikus mesterszakunkkal célunk az élettudományok és informatika szoros együttműködésével új, innovatív megoldásokat teremteni, amelyek elősegítik a technológiai világ fejlődését, és hozzájárulnak az emberi életminőség javításához.
A mérnökinformatikus mesterképzésen különös hangsúlyt fektetünk a hardveres kérdésekre, a kilo-processzoros és a rekonfigurálható architektúrákra. A szenzorikai alkalmazások oktatásán keresztül a képzésben az info-bionika világa felé is nyitunk. A neuromorf (idegrendszert utánzó) számítások, a digitális nyelvtechnológia, a mesterséges intelligencia, az adattudomány vagy a képfeldolgozás és a képelemzés szintén Karunkon tanulható és kutatható rendkívül izgalmas és korszerű területek.
A technológiai, természeti és társadalmi környezetből származó egyre növekvő mennyiségű adat hatékony és intelligens feldolgozása – akár a mesterséges intelligencia használatával – már most is (és a jövőben is) kulcsfontosságú tényező civilizációnk fenntartásában és fejlesztésében. Azok a hallgatók, akik a Mérnökinformatikus MSc Gépi tanulás és adattudomány specializációját választják, az adatok reprezentálásának/tárolásának, adatbányászatának és modellillesztésének legkorszerűbb módszereit fogják tanulmányozni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás eszközeivel. Ennek a megközelítésnek az alkalmazási területei a klasszikus mérnöki tudományoktól a bionikán át az egészségügyig terjednek, több tudományágat is érintve.
A szoftverfejlesztés az információs technológia klasszikus, de töretlenül fejlődő területe. A mai funkcionálisan és esetleg térben is elosztott hálózatos architektúrák fejlődése nagy kihívást jelent a szoftvermérnökök számára. Azok a mérnökinformatikus hallgatók, akik ezt a specializációt választják, tanulmányaik végére képesek lesznek a komplex szoftverrendszerek áttekintésére, megértésére és tervezésére a legújabb fejlesztési megközelítések felhasználásával.
A specializáció a 2024/25/II félévben nem kerül meghirdetésre.
A gyors döntéshozatalhoz vagy a gyártási módszerek valós idejű alkalmazásához gyakran hatalmas mennyiségű számítás elvégzése szükséges, kellően alacsony költség mellett. Ehhez korszerű szoftvereszközökre és megfelelően kialakított hardverarchitektúrákra van szükség. Azok a hallgatók, akik a Mérnökinformatikus MSc Nagy teljesítményű számítási eszközök és architektúrák specializációját választják, megtanulják ezeknek az eszközöknek az integrált tervezését annak érdekében, hogy az elérhető számítási teljesítményt a maximumra növeljék.
Az Érzékelő Robotika labor vezetője, a mesterséges intelligencia szakértője. Nevéhez hét szabadalom köthető, a hallgatóival közösen fejlesztett különböző szenzorokat számos vállalat alkalmazza.
Doktori fokozatát a Notre Dame egyetemen szerezte, spinhullám-számításokkal kapcsolatos kutatásának jelentős részét a Müncheni Műszaki Egyetemmel együttműködésben végezte.
A mesterséges intelligencia, gépi tanulás, mélyneurális hálózatok kutatója és szakértője, képfeldolgozással kapcsolatos eredményeit orvosi környezetben is alkalmazzák.
A nagyméretű neurális hálózatok működését biztosító párhuzamos programozás és architektúrák területének oktatója és kutatója, a Pázmány ITK Nagy Teljesítményű Számítások Kutatócsoport vezetője. Kutatásainak nagyobb részét Oxfordban végezte eddig.
A Magyar Bionikus Látásközpont egyik vezetője, a mesterséges intelligencia szakértője. Kutatási területei a gépi látás, a szenzorközeli párhuzamos feldolgozás és a részlegesen megfigyelhető környezetekben való tanulás.
Vezeték nélküli adatátviteli technológiákhoz kapcsolódó területek oktató-kutatója, fő érdeklődési területe az érzékelő hálózatok kommunikációs protokolljai.