Mesterséges Intelligencia kutatások és fejlesztések Erdélyben

Sep 27, 2019

16:00

129. terem

1.5h

Dr. Bodó Zalán (BBTE) ,

Előadás címe: Álhírek automatikus detektálása

Habár a megtévesztő információk írásos propagálása nem új keletű dolog (valószínűleg egyidős Gutenberg nyomdájával), az elektronikus, illetve a közösségi média megjelenésével és fejlődésével az információ terjedése és terjesztése teljes mértékben megváltozott, amely nagyban megkönnyíti a dezinformáció folyamatát. Az igazmondás automatikus meghatározása az elmúlt években széles körben vizsgált problémává lett. Véleményünk szerint, tényellenőrzés nélkül, csupán a szöveges jellemzőkre alapozva nem lehetséges hatékonyan felvenni a harcot e bonyolult jelenséggel, azonban egy ilyen megtévesztés-felismerő modul bizonyos helyzetekben előnyösen alkalmazható lehet. Ebben az előadásban a gépi tanuláson alapuló különböző megközelítéseket mutatjuk be álhírek felismerésére, kiegészítve ezeket néhány saját eredménnyel.

Dr. Stefan Mathe (Bosch),

Előadás címe: Automated Driving: Bridging the Gap between Fundamental and Applied Research

Automated driver assistance systems represent a continuously growing field
in the automotive industry. By assisting the driver in various situations, they
increase comfort and, especially, safety, by supporting the driver in critical
situations that require rapid and safe action. The field provides a
well-funded environment for developing the first mass-produced intelligent and, in the
end, fully autonomous robot: the car. Here, fundamental research algorithms are
challenged to meet the hard corner-case scenarios of the real world. After an
overview of Bosch activities in the video-based driver assistance systems and
functions, we highlight some of the appealing, albeit difficult, problems
that arise when developing series-level embedded automated driving solutions. The
need for a principled approach to these problems reveals a gap between fundamental
and applied research. This opens the path for future collaborations between the
industrial and academic communities.

Dr. Csató Lehel (BBTE),

Az előadás címe: A mély-tanulási algoritmusok alkalmazhatósága

Napjaink “mesterséges intelligenciája” – MI – sok feladatot képes megoldani: csak mosolygós képeket enged fotózni, válaszol a telefonunkhoz intézett kérdéseinkre, képeinken fiatalabbakká vagy öregebbé varázsol minket. Előadásomban arra keresem a választ, hogy ezen alkalmazások milyen feltételek mellett működnek és hogy melyek azok a követelmények egy program-specifikáció szintjén, melyek fennállása esetén sikeresek lehetünk ha MI motort használunk.
Az előadás során megvizsgáljuk a jelenlegi MI alapmódszerét, a “tanulás” folyamatát, mely által egy sor adatból információt “nyerünk”, illetve bemutatunk néhány gyakorlati esetet a tanuló rendszerekre.

Dr. Tamás Levente

Az előadás cime: Digitális ipar és akadémia kapcsolatáról

A digitális ipar elengedhetetlen összetevője a kutatás-fejlesztés. Ez utóbbi elsősorban az akadémiai körökben kell(ene) jelen legyen, és innen átszűrődjön az alkalmazott ipari világba. Ez a szimbiózis jellegű kapcsolat egy idealizált változat, a gyakorlatban ez csak részlegesen valósul meg. Az előadásban konkrét projektek segítségével a robotika területén jellemző ipar-akadémiai együttműködések bemutatására kerül sor. A tanulságok mellett, ismertetjük a jelenleg létező közös ipar-akadémia pályázási lehetőségeit is.

– Ráduly Zalán – Softech

– Sándor Csanád – Bosch, BBTE

Moderátor : dr. Simon Károly

  • dr. Bodó Zalán

    BBTE

  • dr. Stefan Mathe

    Bosch

  • dr. Csató Lehel

    BBTE

  • dr. Tamás Levente

  • Ráduly Zalán

    Softech

  • Sándor Csanád

    Bosch, BBTE

  • dr. Simon Károly

    BBTE

Copyright 2019 <i>IT Plus Klaszter</i> ©