Adatkezelési tájékoztatónkat itt olvashatod:
Süti beállítások kezelése:
Robotporszívó, YouTube ajánlók, parkolóházi rendszámfelismerők, chatbotok, na meg R2-D2. Ha még csak ilyen formában találkoztál mesterséges intelligenciával, akkor is olvass tovább, ez a kategória Téged is vár!
Van az a barátod, aki minden helyzethez tud odaillő, vicces YouTube videót mutatni. Meg van a másik, aki folyamatosan követi a sporthíreket, és mindig nyer tippmixen. És van az a radiológus, aki már 15 éve gyűjti a tapasztalatait mellkasi CT felvételekből, mindenféle elváltozást felismer. Ezt az tudást nem könnyű másik embernek átadni. Ha viszont sikerül megfelelően rögzíteni az adott kérdéshez tartozó ismeretanyagot, akkor semmi sem tarthat vissza attól, hogy segítségül hívd (és életre keltsd) a mesterséges intelligenciát!
Tudtad?
Az idei Megmérettetésre is egy érdekes és lendületes feladatsorral készülünk. Rákérdezünk egy kicsit az alapokra, és mutatunk egy-két izgalmas alkalmazást is.
Az alábbi témakörökben megszerzett ismeretek előnyt jelenthetnek:
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/
Docker: A Docker futtatásához – Docker Desktop (https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ )
Python: egy Docker image tartalmazza majd a szükséges / gyakran használt modulokkal együtt
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.
Mesterséges intelligenciára épül az Ulyssys távérzékeléses növénytípus-azonosítása valamint a parcellahatárok detekciója is.
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.
Akik nélkül nem menne