Thesis supervisor: István Csabai
Location of studies (in Hungarian): ELTE TTK Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Abbreviation of location of studies: ELTE
Description of the research topic:
A mesterséges intelligencia több fellendülési hullámon ment át. Legutóbb a 90-es évek elején jelentős lendületet kapott attól, hogy a statisztikus fizikai módszerekkel kezdték vizsgálni a mesterséges neuronhálókat, olyan modelleket dolgoztak ki, melyek nagyon hasonlóak bizonyos kölcsönható komplex fizikai rendszerekhez (Hopfield modell, Boltzmann-gépek). Az utóbbi években újabb fellendülésnek lehetünk tanúi, egyre többen használják a fenti elvekre épülő Deep Learning hálózatokat. Köszönhető ez részben annak, hogy a párhuzamosított architektúrák (pl. GPU) jelentősen megnövelik a modellezhető neuronok számát és sebességét, részben annak, hogy nagyságrendekkel nagyobb tanító halmazok állnak rendelkezésre az adatforradalom eredményeképp, nem utolsósorban pedig annak, hogy az utóbbi évek elméleti kutatásai a hálózatok és Bayes-i valószínűségszámítás terén sokat léptek előre. A tervezett interdiszciplináris kutatás során részben mesterséges neuronhálózatok, mint pl. a Deep Learning, vagy az Echo State Machine statisztikus fizikai vizsgálatával, részben pedig új algoritmusok fejlesztésével foglalkozunk. Ezen kívül felhasználjuk ezeket a módszereket olyan tudományos nagy adathalmazok elemzéséhez, mint amilyenek például az új generációs génszekvenálások, vagy a nagy extragalaktikus csillagászati felmérések során keletkeznek, és amelyek elemzése hagyományos eszközökkel nem lehetséges.
Required language skills: angol Further requirements: jó matematikai modellezési és programozási készség
Number of students who can be accepted: 1
Deadline for application: 2015-05-29
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
