A Szeged Data Competence Meetup csoport következő meetupján ismét két tapasztalt előadó érkezik közösségünkhöz két aktuális és érdekes témával. Az előadásokat a Lufthansa Systems Hungária szegedi irodájában követhetjük majd figyelemmel; ezt követően az előadók válaszolnak a felmerülő kérdésekre és a résztvevők megvitathatják velük saját tapasztalataikat is az érintett témákban.
Függetlenül attól, hogy új számodra a data téma, vagy már nagy tapasztalattal rendelkezel e területen, szeretettel várunk a soron következő két előadásunkra.
Mire számíthatsz, ha eljössz?
- Minden előadónk egy-egy érdekes témát mutat be a 2 tematikus blokkban, amit egy rövid kérdezz-felelek (Q&A session) követ - ennek során számítunk szakmai véleményedre és kérdéseidre.
- Ezt követően egy kötetlen szakmai beszélgetésbe kapcsolódhatsz be az előadókkal és a jelenlévőkkel.
1. Blokk
- Cím: Anomália detektálás mesterséges intelligencia alapú megoldásokkal
- Előadó: Dr. Tóth László, Luthansa Systems Hungária Kft.
- Formátum: Előadás + Q&A
- Leírás: A különböző adatforrásokból származó adatok gyakran tartalmaznak olyan értékeket, amelyek az elvárt, szabályosnak tekintett értékkészleten kívül esnek. Ezek az outliereknek nevezett értékek származhatnak mérési hibából, eszközök, berendezések meghibásodásából, vagy olyan hatásokból, amelyeket az adatelemzés során figyelmen kívül kell hagyni.
Vannak azonban olyan esetek is, amelyeknél az elvárt tartományon kívüli értékek olyan jelenségekre hívják fel a figyelmet, amelyekkel foglalkozni kell. Ilyen esetek a szabálytalan beavatkozások a normál üzleti, vagy technológiai folyamatokba, például villamosenergia szabálytalan vételezése, üzemanyaglopás, vagy támadás egy hálózati infrastruktúra ellen.
Az anomália detektálás célja az adatsorban lévő kiugró értékek felismerése. Homogén statisztikai minták esetében az anomália vagy outlier detekciós eljárások egyszerű statisztikai módszerek segítségével is megvalósíthatók, ugyanakkor egy komplexebb rendszer esetében (például egy hálózati forgalomban a támadó minták felismerése) szükség van a gépi tanulás nyújtotta támogatás kiaknázására is.
Az előadás során az előadó ezeket az eljárásokat veszi górcső alá a hálózati biztonság, valamint az üzemanyaglopás felismerését támogató megoldások oldaláról.
- Az előadóról: László a Lufthansa Systems VDL projektjén dolgozik data engineer-ként, valamint a Szegedi Tudományegyetem Szoftverfejlesztés Tanszékén tudományos munkatársként. Szakmai múltja során az információbiztonság, a természetes nyelvi megoldások és gépi tanulás alkalmazása a szoftverfejlesztés területén, valamint az adatfeldolgozás különböző formái jelentős súllyal szerepeltek. Korábban több olyan projekten dolgozott, ahol az anomália detektálás módszerére épülő megoldások fejlesztése kiemelt fontosságú volt, mint például az a fejlesztés, amelynek célja Afrika elmaradott régióiban villamosenergia szolgáltatás kiépítése volt előfizetéses rendszerben, vagy a Zumabox, amelynek célja ipari hálózati környezetben jelentkező támadások azonosítása.
2. Blokk
- Cím: Nagy nyelvi modellek és alkalmazásaik céges környezetezben
- Előadó: Dr. Farkas Richárd, SZTE Mesterséges Intelligencia Kompetenciaközpont
- Formátum: Előadás + Q&A
- Leírás: Az előadó célja, hogy betekintést nyújtson a generatív nyelvi modellek világába, különös tekintettel a ChatGPT-re és hasonló modellekre. Az elmúlt másfél év során a generatív modellek forradalmasították az emberek képzetét a mesterséges intelligenciáról. Több mint egymilliárd ember próbálta ki ezeket a modelleket, és sokan beépítették őket mindennapi életükbe.
Azonban a generatív modellek üzleti alkalmazása nem mindig sikeres. Az előadás során az előadó megvizsgálja, hogy milyen feladatokra érdemes, és milyenekre nem érdemes használni ezeket a modelleket, valamint bemutatja az úgynevezett “retriever augmented generation” (RAG) megközelítést is. Az RAG lehetővé teszi, hogy egy szervezet saját tudásbázisa alapján ChatGPT-szerű szövegeket generáljon, ami ideális alapja az üzleti alkalmazásoknak.
Az előadó előadása során ezeket a témákat részletesen fejti ki inspiráló és informatív módon mindazok számára, akik érdeklődnek a generatív nyelvi modellek iránt.
- Az előadóról: Richárd jelentős alkalmazott kutatási, projekt és oktatói tapasztalattal rendelkezik. A több mint húsz éves szakmai karrierje során számos pozíciót töltött be a Szegedi Tudományegyetemen, valamint különböző cégeknél. Legfőbb szakterülete a gépi tanulás és természetes nyelvi feldolgozás, a valós életbeli szövegbányászati alkalmazások, és a morfológiailag gazdag nyelvek – mint a magyar – nyelvi feldolgozása, amelyet számos stratégiai fontosságú egyetemi projektben kamatoztatott. 130+ publikáció szerzője, számos ipari nyelvtechnológiai projekt vezetője volt. Egy tucat open-source szoftver szerzője, az SZTE PTI mesterséges intelligencia specializációjának vezetője.