Adatelemző matematikus és gépi tanulás szakember szakirányú továbbképzés
|
Szak neve nagybetűsen ADATELEMZŐ MATEMATIKUS ÉS GÉPI TANULÁS SZAKEMBER SZAKIRÁNYÚ TOVÁBBKÉPZÉS Szak neve adatelemző matematikus és gépi tanulás szakember szakirányú továbbképzés Végzettségek
Képzési terület természettudomány Képzési idő 2 Kreditek száma 60 7. A képzés során elsajátítandó kompetenciák, tudáselemek, megszerezhető ismeretek, személyes adottságok, készségek, a szakképzettség alkalmazása konkrét környezetben, tevékenységrendszerben 7.1. A képzés célja:
Olyan szakemberek képzése, akik matematikailag megalapozott tudással rendelkeznek a mesterséges intelligencia és az adattudomány ipari és tudományos alkalmazásainak területén.
7.2. Szakmai kompetenciák:
7.2.1. Tudás:
A szakirányú továbbképzésen végzett hallgató ismeri – a korszerű adatelemzési módszereket; – a mesterséges intelligencia alapvető algoritmusait; – a gépi tanulás, neurális hálók legfontosabb modelljeit, illetve típusait; – a nagy adathalmazok elemzésére alkalmas matematikai eszköztárat.
7.2.2. Képességek:
A szakirányú továbbképzésen végzett hallgató képes – nagy adathalmazok rejtett összefüggéseinek feltárására; – a mély tanulás és más korszerű adatelemzési módszerek például (gradient boosting, SVM, random forest) alkalmazására; – adattudományi projektek megoldására egyénileg és csoportban; – az ipari és pénzügyi területen felmerülő különböző feladatok megoldására alkalmazni a mesterséges intelligenciát; – modern adatfeldolgozó eszközök alkalmazására (pl. Scikitlearn, TensorFlow, Keras, PyTorch); – hatékony adatvizualizációra.
7.2.3. Attitűd:
A szakirányú továbbképzésen végzett hallgató – nyitott a folyamatos szakmai fejlődésre, az új módszerek alkalmazására; – a megszerzett matematikai gondolkodásmód alapján törekszik a jelenségek precíz megmagyarázására; – az algoritmikus, precíz feltételekre épülő megoldásokat részesíti előnyben.
7.2.4. Autonómia és felelősség:
A szakirányú továbbképzésen végzett hallgató alkalmas – adathalmazokban rejlő összefüggések matematikailag megalapozott módszerekkel történő önálló feltárására; – a témába vágó szakirodalom önálló feldolgozására, a folyamatosan fejlődő módszertan alkalmazására; – a matematikai megközelítés alkotó alkalmazására, a korlátok felismerésére. 8. A szakképzettség szempontjából meghatározó ismeretkörök és a főbb ismeretkörökhöz rendelt kreditérték 8.1. Alapismeretek: 6-24 kredit A mesterséges intelligencia és adattudomány matematikai alapjai, például: gráfok, algoritmusok, numerikus matematika, operációkutatás.
8.2. Szakmai törzsanyag: 12-33 kredit A mesterséges intelligencia és adattudomány matematikai eszközei, például: hálózatmodellek, gépi tanulás, adatelemzés.
8.3. Speciális szakismeretek: 15-27 kredit A mesterséges intelligencia és adattudomány gyakorlati problémáinak matematikai vizsgálata, például: mélytanulás, dinamikus és statikus nagy adathalmazok.
9. A szakdolgozat kreditértéke 6 |
