Adatkezelési tájékoztatónkat itt olvashatod:
Süti beállítások kezelése:
Mesterséges Intelligencia
A kategória szakmai hitelesítője a(z) Ulyssys .
Netflix ajánlók, FaceID, parkolóházi rendszámfelismerők és az önvezető Tesla. Ha még csak ilyen formában találkoztál mesterséges intelligenciával, akkor olvass tovább, ez a kategória Téged is vár!
„Chuck Norris letöltötte az egész internetet. Kétszer is.” Pár éve még elképzelhetetlen volt, a nagy nyelvi modellek (LLM) tanításához viszont pont ezt tették a fejlesztők: letöltötték az internet szöveges tartalmát, és ez alapján tanították meg kérdésekre válaszolni, szövegeket írni. Ahogy egy radiológus 15 évnyi mellkasi CT-tapasztalata, vagy a műholdas képelemzés gyakorlata, úgy ezek a modellek is nagy mennyiségű adatból, példákból tanulnak. Most rajtad a sor, hogy megmutasd: mit tanuljon a következő mesterséges intelligencia!
Kiket várunk a kategóriában?
Itt a helyed a versenyben, ha
- nem vagy MI fejlesztő / szakértő, de nem idegenkedsz egy kis matektól, a programozástól és kreatívan közelíted meg a feladatokat.
- a munkád során érintőlegesen dolgozol MI fejlesztőkkel, és programozni is tudsz.
- MI fejlesztőként kizökkennél egy kicsit a hétköznapi feladataidból.
Mire számíthatsz a kategóriában?
Változatos témákkal és feladatokkal készülünk a szöveg- és képelemzésen át az orvosi adatelemzésig. Rákérdezünk az alapokra is és mutatunk néhány izgalmas alkalmazást is. A feladatok megoldásait pedig mindig működő, önálló notebookban kapjátok meg.
Az alábbi témakörökben megszerzett ismeretek előnyt jelenthetnek:
- mesterséges intelligencia és neurális hálózatok elmélete
- python programozási nyelv ismerete
- tensorflow, pytorch, colab ismerete
Miért az Ulyssys a kategória hitelesítője?
- 30 éve vagyunk a hazai IT piac egyik meghatározó szereplője
- Számos országos szinten is nagy horderejű pénzügyi, közigazgatási és mezőgazdasági adatbázis, illetve ügyviteli rendszer informatikai hátterének sikeres kifejlesztésével szereztünk magunknak nevet
- Az elmúlt években egyre több térinformatikai feladatot, távérzékelési kutatást, fejlesztést végzünk.
Létrehoztuk Magyarország egyik első ipari célú Sentinel műholdas adatközpontját, ahova közel valós időben érkeznek be a felvételek hazánk egész területéről. - Előtérbe került nálunk az adatok mesterséges intelligenciával történő feldolgozása, az itt megszerzett szaktudást több K+F projektben is eredményesen használjuk.
- Profilunk fontos része a mélytanulásos mesterséges intelligencia is, ezeket a módszereket is sikeresen alkalmazzuk a műholdas adatelemzésben és orvosi képelemzésben is.
- Tüdőrák-diagnosztikai MI alkalmazásunk már a klinikai validációs folyamatnál tart
Tudtad?
- A lehetetlent is megcsináljuk! Minél lehetetlenebb egy feladat, annál nagyobb eredmény megoldani.
- A cégben a legnépszerűbb sport a teljesítménytúrázás, olyannyira, hogy a magyar IT szektorban valószínűleg nálunk a legnagyobb a Kazinczy 200 sikeres teljesítőinek a száma
- Büszkék vagyunk, hogy a magyar túrázás 150. évfordulójának keretében Varga Csaba, mint az általunk támogatott Kárpát Egyesület tagja, sikeresen mászta meg a Nanga Parbat 8125 m csúcsát. A csúcsra érve az Ulyssys zászlaja is loboghatott a szélben.
- Az irodánkban a faliújságon gyűjtjük a munkába biciklizés során talált érdekes tárgyakat.
- A tárgyalóink egy-egy szőlő dűlőről kapták a neveiket.
Mesterséges Intelligencia az Ulyssys-nél
Az Ulyssys és konzorciumi partnerei által közösen végzett, több, mint 3 éven át tartó kutatás-fejlesztési- és innovációs projektjében olyan rendszer került fejlesztésre, mely CT felvételeket feldolgozó mesterséges intelligencia alkalmazásával segíti a daganatos megbetegedések korai felismerését. A programot később mellkasi szervek komplex vizsgálatára, a szív és tüdő egyéb betegségeinek diagnosztizálására is ki szeretnénk terjeszteni. A saját fejlesztésű neurális hálózataink 3D-ben, nagy megbízhatósággal szegmentálják a gyanús elváltozásokat – narancssárga a szakorvosi jelölés, sárga az MI-s predikció.
2025 tavaszán elindult az első Európai Űrügynökség által támogatott kutatási projektünk. Magyarországon és Európa több országában is sokan gazdálkodnak keskeny, kisméretű parcellákon, ezek sok esetben csupán 10 méter szélességűek. A projektben arra keressük a választ, hogyan elemezhetők ezek a táblák modern gépi tanulásos és szubpixel alapú módszerekkel az ESA Sentinel-2-es űrfelvételei alapján. 2025 nyarán elindult a második kutatás-fejlesztési projektünk is, amiben szintén a Sentinel-2 űrfelvételek alapján keressük a gyomokkal fertőzött gyepterületeket. A kutatásban hiperspektrális és nagyfelbontású műholdas adatforrásokat, valamint mesterséges intelligencia alapú elemzéseket is alkalmazunk a minél pontosabb és megbízhatóbb eredmény eléréséhez.
Hogyan látjuk a technológia jövőjét?
Ahogy számos területen a nagyvilágban, cégünknél is egyre több projektbe építünk be valamilyen mesterséges intelligenciára épülő modult. Az MI-s megoldások ráadásul fáradhatatlanok és korlátlan számban beüzemelhetők.
Hogyan kapcsolódik a mezőgazdasági térinformatika az orvosi képelemzéshez? Miért foglalkozik valaki, vagy akár egy egész csapat egyik nap műholdképekkel, másik nap pedig mellkasi CT felvételekkel? Sok az adat vagy kevés a radiológus? Mit lehet ezeken a szakterületeken egy nap leforgása alatt megtanulni vagy megtanítani? Kinek vagy minek? A válasz a Mesterséges Intelligencia.
Milyen szoftverekre lesz szükséged a kategóriához?
Egyes feladatokat fejben/papíron vagy a feladatkiírásban megadott webes alkalmazásban is meg tudsz oldani, a többihez viszont szükséged lesz az alábbiakra:
- Colab: Jupyter notebook alapú feladathoz – colab bejelentkezés: https://colab.research.google.com/
- Python: saját python környezetre (és GPU-ra) abban az esetben lehet szükséged, ha Colabon nem kapsz GPU-t, vagy ha minden áron saját gépen dolgoznál. A fordulók elején megtalálod majd az éppen szükséges requirements.txt-t a környezet belövéséhez.
Partnereink
Akik nélkül nem menne
