Neurális hálózatok klaszterezési képességének vizsgálata címkézetlen adathalmazokon (Siemens)

2021-2022 ősz

Nincs megadva

Téma leírása

Manapság a mesterséges intelligencia és azon belül a mélytanulás nyújtotta technológiák fejlődésével az iparban egyre jobban elterjedt az ezen alapuló megoldások alkalmazása akár közvetlenül a gyártósorba integrálva is. Erre jó példa a gyártás során keletkező adatok feldolgozása, elemzése, ezzel lecsökkentve az emberi hiba fellépésének lehetőségét.

 

Ebbe tartozik bele a termékekről készített képek alapján a minőség szerinti osztályozás is, ami a hagyományos módszerekkel rendkívül időigényes feladat, valamint minden munkavégző másfajta szempontrendszert alakít ki, így a végeredmény gyakran rendkívül szubjektívvé válhat.

Ehhez kapcsolódóan a hallgató feladata a fentebb leírt problémára megoldást keresni: egy olyan, neurális hálón alapuló struktúra és az azt kiegészítő alkalmazáskeret megalkotása a cél, amely képes minimális külső segítséggel egy címkézetlen adathalmazra egy osztályozási javaslatot tenni.

A hallgató feladatának a következőkre kell kiterjednie:

  • Elemezze a mesterséges intelligencia alapú megoldások működését a kódtér jellemzői alapján!
  • Vizsgálja meg a neurális hálók által létrehozott látens tér vizualizálási lehetőségeit és azok megvalósítását!
  • Készítsen egy olyan alkalmazást, amely lehetőleg minimális felhasználói interakció segítségével képes egy címkézetlen adathalmaz osztályozására javaslatot tenni! 
  • Igazolja a kapott alkalmazás működésének minőségét publikus és ipari adathalmazokon! 

Külső partner: Siemens

Maximális létszám: 1 fő

Konzulens

Lengyel László Dr. fényképe

Lengyel László Dr.
Tanszékvezető helyettes, egyetemi tanár

Q.B208.
+36 (1) 463-2870