Milyen gyakorlati tapasztalatot szerezhetek?

Ez az egyik leggyakrabban felmerülő kérdés, hiszen az álláskeresés során a munkaadók leginkább a jelentkező gyakorlati tapasztalatára kíváncsiak. Az alapképzés kötelező szakmai gyakorlata csak az első lépés ezen az úton, a legmotiváltabb hallgatók a laborprojekteket választják.

Az ipari partnerekkel való együttműködés, a közös kutatások, fejlesztések lehetővé teszik, hogy hallgatóink a képzés során kreditet érő laborprojektekbe kapcsolódjanak be, kiemelkedő ipari ösztöndíjak mellett. Olyan cégek fejlesztőivel dolgozhatsz együtt, mint a Bosch, Deutsche Telekom, Ericsson, OTP és sokan mások. A közös feladatok megoldása közelebb visz a legnagyobb, leginnovatívabb techcégek belső világához, ahol a jövő kovácsolódik.

Mivel foglalkoznak az IK-s hallgatók egy egyetemi K+F+I laborban? Ismerkedj meg néhány témánkkal:

1. Hogyan gyorsulhat fel az internet? – Adatátvitel optimalizálása miniszámítógépekkel

Az internetes tartalmak villámgyors elérése mögött hatalmas háttérrendszerek dolgoznak. Ebben a projektben azt kutatjuk, hogyan lehet ezeket a rendszereket még hatékonyabbá és energiatakarékosabbá tenni. A hallgatók valós adatforgalmat elemeznek, például olyan eszközökkel, mint a Raspberry Pi – egy kisméretű, de teljes értékű számítógép. Itt egyszerre lehet programozni, adatokat elemezni és hardverrel „bütykölni”.

2. Képkeresés mesterséges intelligenciával

Képzeld el, hogy lefotózol valamit, és egy mesterséges intelligencia azonnal megtalálja, mi van rajta – legyen az egy épület, egy tárgy vagy akár egy híres festmény. Ebben a projektben olyan algoritmusokon dolgozunk, amelyek képeket képesek felismerni és hasonlóakat keresni. Ez nemcsak technikailag izgalmas, hanem nagyon hasznos is lehet például orvosi vagy biztonsági alkalmazásokban. A munka alapja a Python programnyelv és a képelemzés módszerei.

3. Digitális ikrek: amikor a számítógép megérti a környezetünket

Ebben a projektben egyfajta „digitális másolatokat” készítünk valós helyekről és emberekről. A cél, hogy a számítógépek képesek legyenek érzékelni és megérteni, mi történik egy adott térben – például észrevegyék, ha valami rendellenes történik, vagy hogy az emberek hogyan mozognak egy adott helyen. Ehhez fejlett gépi tanulási módszereket, mesterséges intelligenciát és robotkommunikációt használunk.

4. Fizikai rehabilitáció okostelefonos alkalmazással
Hogyan tud segíteni egy telefonos alkalmazás azoknak, akiknek mozgásproblémáik vannak? Ez a projekt olyan alkalmazást fejleszt, ami képes megérteni, hogyan mozog az ember, és hasznos visszajelzést adni például egy gyógytorna során. Ehhez avatárokat, gépi tanulást és különböző érzékelőket használunk. A cél: segíteni a mindennapi életet egy jól működő, emberközeli technológiával.

5. Hogyan érti meg az MI az emberi viselkedést?
Egy rövid videó, egy mozdulat vagy egy pillantás is sokat elmond rólunk – de vajon ezt egy gép is megértheti? Ebben a kutatásban azt vizsgáljuk, hogyan lehet az emberi viselkedést „feldarabolni” és értelmezni, például hogy felismerhető legyen egy szituáció lényege. Ehhez ötvözzük a mesterséges intelligencia különböző típusait: a szabályalapú, pontos rendszereket és a rugalmasabb, tanulni képes algoritmusokat. Itt az elemzőképesség, a viselkedéselemzés iránti érdeklődés számít igazán.

6. Fertőtlenítő robot fejlesztése (ViroFighter)
A koronavírus-járvány alatt még jobban rájöttünk, mennyire fontos a tisztaság. A ViroFighter egy olyan robot, amely képes önállóan fertőtleníteni helyiségeket. Ebben a projektben olyan technológiákat használunk, amelyekkel a robot „lát”, érzékel és tájékozódik

7. CodeCompass - útmutató a kódok jobb megértéséhez

A CodeCompass egy olyan nyílt forráskódú program, amit az ELTE és az Ericsson közösen fejleszt. A célja, hogy segítse a fejlesztőket a bonyolult, régi programok jobb megértésében. Olyan ez, mint egy „Google a kódhoz” – kereshetsz benne, nézegetheted, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a részek, sőt, még ábrákat is készít róla! Mindez a kód elemzésével történik, amit kiegészítünk például azzal, hogy megnézzük, hogyan épül fel egy program vagy milyen módosításokon ment keresztül.

8. CodeChecker - hibakereső, amit a Sony, az Apple a Mozilla és a Google is használ

A CodeChecker célja, hogy kiszúrja a hibákat a programkódokban, még mielőtt azok gondot okoznának. Ez különösen fontos például akkor, amikor biztonsági réseket keresünk C vagy C++ nyelven írt programokban. A te feladatod lehet, hogy új hibafelismerő „detektorokat” készíts, amikkel az elemző eszközök észreveszik a problémákat. Ez egy izgalmas projekt, ahol valódi, nyílt forráskódú szoftverek fejlesztésébe kapcsolódhatnak be a hallgatók, és még webes felületet is készítünk hozzá, ahol a hibákat meg lehet nézni. A kontributált kódokat az Apple és Google mérnökei nézik át, visszajelzéseik alapján rengeteget lehet tanulni.

9. Dolgozatkezelés mesterfokon a TMS rendszerrel

A TMS (Task Management System) egy szuper webes platform, amit programozás és informatika kurzusokhoz használhatnak egyetemek. Segítségével a tanárok könnyebben tudják kezelni a beadandó feladatokat, automatikusan ki tudják értékelni, tesztelni és akár a másolást is kiszűrhetik! A projekt célja ennek a rendszernek a fejlesztése, például a vizsgák és házi feladatok automatikus ellenőrzéséhez. Azoknak ajánljuk, akiket érdekel a webfejlesztés, a PHP, React vagy Docker.

10. Valós problémák, okos megoldások a Modeling Lab-ban
A Modeling Lab egy olyan hely, ahol a matematika, az informatika és az élet valós kérdései találkoznak. Itt nem elméleti fejtörőkön dolgoznak a diákok, hanem olyan projekteken, amiknek valódi, gyakorlati haszna van. Például: hogyan lehet felismerni egy epilepsziás rohamot agyhullámok alapján? Vagy hogyan lehet hibát találni egy CT-felvételen? A labor munkái közé tartozik még a mesterséges intelligencia fejlesztése, jelfeldolgozás, orvosi képalkotás vagy akár 3D grafika és gyors GPU-s számítások is.

11. Geoinformatikai és Távérzékelési Labor
Szeretnél műholdképekkel, 3D-s lézerszkennelt pontfelhőkkel vagy digitális terepmodellekkel dolgozni? A Geoinformatikai Laborban ezek a technológiák mindennaposak! A kutatások célja, hogy légi és műholdas felvételek segítségével felismerjünk tárgyakat, nyomon kövessük a változásokat a Föld felszínén, vagy éppen pontosítsuk a kamerák és lézerek adatait.
Ez a labor remek lehetőség azoknak a hallgatóknak, akiket érdekel a térinformatika, képfeldolgozás vagy a 3D világ modellezése – és nem riadnak vissza a C++ vagy C# programozástól.
 

12. Quantum @ ELTE IK
Kvantumszámítógépek – már nem csak a sci-fik világában léteznek! Ebben a projektben olyan szoftveres eszközök fejlesztésén dolgozhatsz, amelyek a kvantuminformatikát hozzák el a gyakorlatba. Ha érdekel a fizika, az informatika és a programozás határterülete, itt valóban a jövőt építed. Python, C++ vagy Node.js nyelvismeret előny, de a legfontosabb az érdeklődés és a lelkesedés!
 

13. RefactorErl – elemzés, mielőtt lefuttatnád
Tudtad, hogy a világ internetforgalmának döntő többsége olyan eszközökön keresztül zajlik, amelyeket egy különleges nyelven, Erlangban programoztak? A RefactorErl projekt célja, hogy ezt a nyelvet elemezve még biztonságosabbá, gyorsabbá és energiatakarékosabbá tegyük a programokat – anélkül, hogy azokat ténylegesen futtatnánk.
A projekt tökéletes választás, ha szeretnél belekóstolni a statikus programanalízis világába, és nem riadsz vissza új nyelvek és technológiák megtanulásától.

14. ELTE-OTP Kiberlab

A KIBERLAB célja a pénzügyi visszaélések megelőzési lehetőségeinek vizsgálata és a hitelintézet saját védelmi megoldásainak kutatása. A laborban történő munka középpontjában, kutatásainak fókuszában napjaink és az elkövetkező évek egyik legfontosabb feladata áll, a kibervédelem, aminek részeként a mesterséges intelligenciában, gépi tanulásban rejlő lehetőségek és a kriptográfiai alkalmazások is jelentős szerepet kapnak, mint például a gyanús tranzakciók kiszűrése és elemzése.

...és hogy mit gondol a gyakorlati képzés és az innováció szerepéről az ELTE Informatikai Kar dékánja, Kozsik Tamás? Itt elolvashatod!