Az ELTE Informatikai Karán működő Microsoft MI Tudásközpont mesterséges intelligencia tananyag fejlesztésébe kezdett a Microsoft Magyarország Kft. támogatásával.

A két szervezet számára fontos, hogy minél többen meg tudjanak ismerkedni a mesterséges intelligencia területével, lehetőségeivel. Ezért is kezdtek bele a tananyag fejlesztésébe.

A mesterséges intelligencia tananyag célja

A tananyag szeretne gyakorlatorientált áttekintést adni a mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeiről a Microsoft Azure szolgáltatásain keresztül. A megértéséhez alapvető statisztikai ismeretek és Python programozási tudás szükséges. Mélyebb matematikai alapokra azonban nem épít, mert célja az algoritmusok használatának bemutatása.

A tananyag tantermi és egyéni oktatásra is alkalmas, interaktív tanítási formára épít, a mesterséges intelligencia fogalmát, alkalmazási módjait, a kapcsolódó etikai normákat, majd később a jövőjét is a hallgatókkal közösen, őket vezetve határozza meg.

Ismertetésre kerülnek a Microsoft Azure mesterséges intelligencia szolgáltatásai, úgymint az Azure Notebooks, az Azure Machine Learning Services, az Azure Cognitive Services és az Azure Machine Learning Studio. Megvizsgálják a gépi tanulás és a neurális hálózatok alapjait. Részletesen áttekintik más-más megközelítésben az elemzési folyamatot. Példákon keresztül megismerhető lesz néhány klasszifikációs, regressziós és klaszterezési algoritmus. A tantárgy szerves részét képező gyakorlati foglalkozások során a hallgatóknak lehetőségük lesz a gyakorlatban is kipróbálni több bemutatott mesterséges intelligencia algoritmust.

A tantárgy elvégzésének során a hallgatók elsajátítják a mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségeit. A tárgy elvégzését követően képesek lesznek adott feladathoz megtalálni mesterséges intelligencia algoritmust, valamint azt implementálni is.

A tantárgy tematikája:

• Bevezetés a mesterséges intelligenciába
• A gépi tanulás alapjai
• Microsoft mesterséges intelligencia és elemzési szolgáltatásai: Azure Notebooks, az Azure Machine Learning Services, a Cognitive Services és az Azure Machine Learning Studio (classic).
• Elemzési folyamat
• Azure Notebooks alapok
• Azure Machine Learning Studio bemutatása
• AzureML
  Deep Learning, Cognitive Services
• Bináris klasszifikáció a gyakorlatban különböző eszközökkel
• Multiosztályos klasszifikáció a gyakorlatban
• Regresszió a gyakorlatban
• Klaszterezés a gyakorlatban
  Power BI analitika
• Etika, mit hoz a jövő a mesterséges intelligencia terén. Hogyan tovább? – oktatóanyagok a folytatáshoz
   

A tervek szerint a tananyag nem áll meg itt. Jelenleg is dolgoznak két összetettebb demó megvalósításán, illetve további elágazásokat is beépítenek, adattudományi (data science), adatmérnöki (data engineering), valamint adatelemző (data analyst) útvonalakra ágaztatva a tananyagot, hogy mindenki megtalálja a magának megfelelő tanulási utat.

A tananyag és a hozzá tartozó Power Point bemutatók itt érhetők el.