A mesterséges intelligencia határterületei | Publikus

Feltöltés dátuma: 2021. június 01.

Online Jövő Big Data AI Gépi Tanulás

A mesterséges intelligencia, pontosabban annak a gyakorlatban alkalmazott technológiája, a gépi tanulás bár évtizedek óta létezik, az elmúlt néhány évben futott be látványos fejlődést. Ennek nyomán ma már a legtöbb iparágban, tágabb értelemben a mindennapi életünk szinte minden területén alkalmazzuk, és egyre inkább alkalmazni fogjuk. A technológia továbbfejlesztése sem áll meg: tudományos kutatólaboratóriumok és a “tech cégek” folyamatosan fejlesztik tovább a gépi tanulás technológiáját ill. az alkalmazásokat létrehozását megkönnyítő fejlesztői eszközrendszereket. Pontosan mik is ezek az új fejlesztések, milyen új alkalmazási lehetőségek nyílnak meg, és melyek a közeljövő nagy igéretei a mesterséges intelligenciában?

Ezekre a kérdésekre keressük a választ következő meetupunkon, ahol Laczkó Gábor, Stylers alapító – vezető partnere beszélget a Neuron Solutions szakembereivel, Szabados Leventével és Szabó Gergővel.

A program díjmentes, de regisztrációhoz kötött!


Levente Szabados

Levente Szabados

Scientific Advisor @ Neuron Solutions / Professor @ Frankfurt School of Finance and Management and @ Aivancity in Paris

Scientific advisor (Neuron Solutions): an internationally recognized AI consultant with significant practical experience in building business-oriented AI systems beyond his diverse theoretical knowledge. Among his many other activities, he teaches AI at the Frankfurt School of Finance and Management and at Aivancity in Paris. His special field is language processing and time series data prediction.


Szabó Gergő

Szabó Gergő

Neuron Solutions, MI mérnök

Gergő gépi tanulással foglalkozó mérnök, aki egyre több szállal kötődik a Data Science világához. Többek között a Neuron Solutions partnereként több sikeres adattudományi és konzultációs projektben vett részt. Ezen kívül saját cégével az Ipar 4.0 kihívásaira fejleszt folyamatszabályozási és képfeldolgozási megoldásokat. Célja, hogy az MI területén elért eredményeket társadalmilag hasznos eszközökké formálja.


Laczkó Gábor

Laczkó Gábor

Managing Partner @ Stylers Group

Gábor a Stylers, a Stylers Academy, valamint a Protechtor egyik alapító tulajdonosa. Az elmúlt 18 évben IT területen tevékenykedett, szoftverfejlesztő vállalatot épített Magyarországon és az Egyesült Államokban, valamint IT iskola és tréningcentrum kialakításával foglalkozott. Legfőbb erényei közé tartozik a tudatos vállalati kultúra kialakítása, csapatok vezetése és motiválása. Jelenleg a Stylers és a Stylers Academy üzletfejlesztésével foglalkozik, digitális transzformációs projekteket vezet és egyedi IT képzési modelleket épít.


Szakmai partnerek

A mesterséges intelligencia határterületei | Publikus

Feltöltés dátuma: 2021. június 01.

Online Jövő Big Data AI Gépi Tanulás

Ajánlott videók

Maradj versenyben az e-kereskedelem nagyágyúival szemben egy jól működő TikTok-stratégiával! | Publikus

How engineering managers can lead with visibility | Publikus

IT portfólió és erőforrás menedzsment – Egy integrált modell a Magyar Nemzeti Banktól | Publikus

Leading Through Chaos | Publikus

Kompakt B2C IT szolgáltatások tervezése | Publikus

Dynamic Reteaming at Fast-Changing Companies | Publikus

Hova tűntek a fejlesztők: Miért nehéz őket kimozdítani, és mi történt velük az elmúlt 3 évben? | Publikus

MI és adatszabályozási ökoszisztéma: Mi van, mi várható, és hogyan fejlessz versenyképes, de jogálló termékeket? | Publikus

How AI/ML shapes EPAM into the Adaptive Enterprise | Publikus

Amikor az AI találkozik a holografikus mikroszkópiával – Egy termék rögös útja a piacra | Publikus

Vezetőként működni: Egy sokat látott vezető tapasztalatai | Publikus

Leading Through Uncertainty – Nivia Henry, Spotify | Publikus

Sustainable Machine Learning by Carl Zeiss AG | Publikus

Technológiai szakemberektől a technológiai közösségekig | Publikus

How to scale a unicorn-building engineering team (and stay sane) | Publikus

AI alapú megoldások az ügyfélszolgálatokban | Publikus

Secure Coding Képzés | Publikus

Az üzleti modellezés és a design thinking az értékteremtő vállalat és szervezetfejlesztésben | Publikus

A JavaScript a jövő…? | Publikus

Az Olimpiai Arany Útja: Mit Tanulhatnak a Tech Vezetők Szilágyi Árontól? | Publikus

Low-Code platformok a gyakorlatban: Tévhitek és válaszok | Publikus

Spring Boot 3, de Kotlin és Webflux | Publikus

Haladó User Sztori – Képzés | Publikus

Ipari létesítmények IT kihívásai – Autóipari kitekintő | Publikus

IT vezetők élete: Hogyan határozzuk meg okosan az IT céljainkat? | Publikus

Hibrid Cloud Képzés | Publikus

MVM NET: Kritikus infrastruktúrák üzemeltetése és védelmük | Publikus

DevOps kerekasztal: Felhőtechnológiákról IT vezetői szemmel | Publikus

Business Operations: Az adatalapú vezetői működés mibenléte | Publikus

A légiközlekedés technológai és zöld kihívásai | Publikus

The role of AI in data and text analyses | Publikus

A jövő városai – Digitális városok | Publikus

Paradigmaváltás az eAláírásban: Hogy lehet holnaptól az ügyvitel részévé tenni? | Publikus

Building data-driven corporate operations | Publikus

A Mesterséges Intelligencia hatása a vállalati szervezetekre | Publikus

AI code tool-ok vizsgálata | Publikus

Viselkedésvezérelt fejlesztés (BDD) – hogy a termék a megfelelő problémát oldja meg! | Publikus

Containers & Serverless – Stronger Together | Publikus

Ezt gondolják a munka világáról a mai fiatalok! | Publikus

AI security: How to hack ChatGPT | Publikus

Egy product roadmap evolúciója | Publikus

Elmozdulás a legacy kódtól – tréning | Publikus

Az operatív vezetés kihívásai az e-commerceben | Publikus

Infrastructure as code – tréning | Publikus

Kubernetes Day: Learn about the World of Kubernetes in a casual Setting | Publikus

E2E tesztelés elmélete és gyakorlata – Módszertan és eszközök | Publikus

A 21. század kertésze: precíziós technológiák a városi agrárium szolgálatában | Publikus

Streamnet: ,,A jövő megérkezik az irodákba, és az audiovizuális rendszereknek ebben nagy szerepe van!” | Publikus

Webshippy: „mindig is tudtuk, hogy mi nem csak egy fulfillment cég akarunk lenni…” | Publikus

Tresorit: Magyar startup siker és a digitális adatvédelem új korszaka | Publikus

Hogyan készüljön a Te (user) sztorid? – Tréning | Publikus

Neticle: A jövő üzleti döntései, avagy az adatalapú kultúra sikere | Publikus

Design Terminal: Így működik egy startup inkubátor | Publikus

A Crypto gaming világa – Play & earn ökoszisztéma és az AEY Metaverse Guild | Publikus

Java Spring 6 újdonságok – Tréning | Publikus

Van létjogosultsága az OpenAI ChatGPT-nek a vállalati szektorban? | Publikus

Cloud security AWS – Tréning | Publikus

Még nem veszi el az AI a fejlesztők munkáját, de döbbenetes vezetői képességei vannak! | Publikus

Mesterséges intelligencia a marketingben | Publikus

Digitalizáció és innováció az építészetben | Publikus

Black Friday sémák a magyar piacon és közép-kelet európai tükör | Publikus

Amit a metaverzumról és üzleti validációjáról tudni kell | Publikus

Microservice Observability | Publikus

Nagyvállalati sebezhetőségek és kvantum kihívások az IT biztonságban – interjú Silurral | Publikus

Mesterséges intelligenciával a rák ellen | Publikus

A crypto piac és eszközök vállalati szemszögből: lehetőség vagy kockázat? | Publikus

Az alkalmazásfejlesztés jövője: Low-Code / No-Code | Publikus

A crypto bányászat befektetési aspektusai: előnyök, kockázatok, szükségletek | Publikus

Bukott projektek anatómiája | Publikus

A vezetői karizma és annak határai | Publikus

„Egy amerikai céget indítani és üzmeletetni, amiből a startupodat tudod futtatni, lényegesen olcsóbb és egyszerűbb” | Publikus

Iparági trendek és digitalizáció az autókereskedelemben – Beszélgetés Schiller Márkkal | Publikus

Shipping trendek és kihívások webshop és logisztikai oldalról: Benu és Packeta | Publikus

Mesterséges intelligencia és jogi felelősség | Publikus

REGIO JÁTÉK: a modern játékkereskedelmi kiskátéja – stratégiai gondolkodás és IT | Publikus

Mire van szükség ipari IT fejlesztési projektek input minőségének javításához? | Publikus

Microservice Tréning Nap | Publikus

Az e-sport és gaming jelene a magyar piacon és azok kereskedelmi metszetei | Publikus

Az ingatlanpiaci digitalizáció jelene és jövője | Publikus

5 év múlva elképzelhetetlen az adathitelesítés blockchain nélkül | Publikus

API használat, state management és az rxjs szépégei nagy projektek esetén | Publikus

LegalTech trendek a magyar piacon és a vilában | Publikus

Foodpanda: Digitalizáció és stratégiai látásmód piacvezető szerepben | Publikus

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0 | Publikus

Next Earth: A blockchain alapú jövő | Publikus

Nestlé: Online FMCG értékesítés a világ legnagyobb élelmiszeripari vállalatának szemszögéből | Publikus

Data Science az online médiában: az adatvezérelt újságírás jövője | Publikus

A Java jelene és jövője | Publikus

A sikeres ügyfél-szolgáltató együttműködés kultúrális és szervezési kérdései | Publikus

Generációk és fogyasztói szokások változása a metaverzum kapujában | Publikus

OKR, avagy hogyan érik el a világelsők a legambiciózusabb terveiket | Publikus

A Bitrise sztori: üzlet, vezetés és vállalati kultúra | Publikus

Mesterséges intelligencia a videós kontent gyártásban | Publikus

Java REST API kihívások és megoldások | Publikus

Mesék a való életből: adathalászat, mely a javunkat szolgálja | Publikus

Az adatvagyon keletkezése, kezelése és monetizációja az e-kereskedelemben | Publikus

A mesterséges intelligencia alapjai | Publikus

Cégépítészet – hogyan építsünk sikeres vállalatot a digitális korban? | Publikus

Amikben hibáztam – Beszélgetés Bojár Gáborral | Publikus

Influencerek és új médiacsatornák az e-commerce marketingben | Publikus

HR támogatás a digitális forradalom tükrében | Publikus

Agilis tesztelés a gyakorlatban | Publikus

Subscription rendszerek a médiában: HVG, Central Médiacsoport | Publikus

Az ügyfélélmény versenyjogi és fogyasztóvédelmi aspektusai | Publikus

Digitális ipari megoldások: az AR/VR ipari alkalmazása | Publikus

Digitális terméktervezés és a design kutatás haszna | Publikus

Projekt életciklus fejlesztői szemmel | Publikus

Ipar 4.0 – Álmok és a valóság Data Science szemszögből | Publikus

Ameddig a föld kerek, mindig lesznek Dockerek! | Publikus

Bodorítsunk-e bárányfelhőket – mire jó a cloud? | Publikus

A fenntarthatósági kihívások az E-commerce logisztikában | Publikus

Vezető a vezető mögött | Publikus

Iparági helyzetelemzés a B2B e-commerce piac trendjeiről és jövőjéről | Publikus

Remote first | Publikus

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban | Publikus

AI fejlesztési tapasztalatok a hazai nagyvállalati és az amerikai startup szektorból | Publikus

Ökoszisztémák az e-kereskedelemben | Publikus

Adatokban gazdag | Publikus

Kubernetes Policy Enforcement – a Kubernetes videóbírója | Publikus

Innovatív payment stratégia: így kattintanak egyre többen a fizetés gombra | Publikus

Engineering kultúra vol. 2: Feedback és onboarding a terítéken | Publikus

Hogyan építsünk AI alapú vállalati alkalmazásokat? – Avagy egy szakma szépségei és buktatói | Publikus

Exportfejlesztés az Egyesült Államokban | Publikus

Intézményi befektetők a nemzetközi piacra lépés mögött – ahogy a Hiventures látja | Publikus

Szervezeti hálózatelemzés | Publikus

Konténerizáció ismertető | Publikus

Data Science – IT Morning School | Publikus

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére | Publikus

Hogyan válasszak e-commerce fejlesztési platformot? | Publikus

Robotok a vállalati kommunikációban | Publikus

Single source of TRUTH, avagy a teljes customer experience forrása és jövője | Publikus

Termékkereső a webáruházakban | Publikus

A mesterséges intelligencia határterületei | Publikus

Hogyan lettem adattudós? | Publikus

Building Products People Will Love | Publikus

Milyen a hatékony engineering kultúra? | Publikus

Mi fán terem az agilitás? – IT Morning School | Publikus

Natív és cross platform alkalmazások – IT Morning School | Publikus

Webes technológiák – IT Morning School | Publikus

Hogyan épül fel egy fejlesztő csapat? – IT Morning School | Publikus

Robotikai alapok – IT Morning School | Publikus

Technológiai áttekintés – IT Morning School | Publikus

E-commerce az Egyesült Államokban: Amazon és más csodaszerek | Publikus

Magyarországról az amerikai piacra: a partraszállástól a befektetőkig | Publikus

Így reagáltunk mi a változásokra – szallas.hu és ingatlan.com | Publikus

Kitartás a vezetésben és sportban | Publikus

Mit tanul ma egy vezető? Mások hogy csinálják? | Publikus

Kezdjünk bele az AI transzformációba! | Publikus

Az e-commerce jövője: 50%-os részesedés a teljes kiskereskedelemből? | Publikus

Vízesés és agilis fejlesztési szemléletek — mindkettőre szükség van? | Publikus

Microservice architektúra alapok | Publikus

A jövő váratlanul válik jelenné – Auchan, Decathlon, Rossmann | Publikus

E-commerce rendszer Microservice architektúrával | Publikus

Kiberbiztonság webes aspektusai, támadási felületek és védekezési lehetőségek | Publikus

Felhasználói élmény és e-commerce – 1. rész | Publikus

Felhasználói élmény és e-commerce – 2. rész | Publikus

Google Analytics fejlesztői szemmel | Publikus

Chatbot alapok és gyakori integrációk | Publikus

Hogyan határozzuk meg és hogy mérjük a legfontosabb eCommerce KPI-okat? | Publikus

Hogyan használjuk ki az adatelemzés adta lehetőségeket a digitális világban? | Publikus

Termékajánlók webshopoknak a Google AI segítségével | Publikus

AI ajánlórendszerek típusai és megközelítései | Publikus

Diverz kereskedelmi folyamatok felépítése | Publikus

Evolution of the Shopping Experience – a Walmart Case Study | Publikus

Ajánlott videók