Hatékony gépi tanulási módszer bemutatása nemzetközi konferencián  részletek

súgó  nyomtatás 
vissza »

 

Projekt adatai

 
azonosító
149336
típus MEC_R
Vezető kutató Kalapos András
magyar cím Hatékony gépi tanulási módszer bemutatása nemzetközi konferencián
Angol cím Presenting an Efficient Machine Learning Method at an International Conference
magyar kulcsszavak mesterséges intelligencia, gépi látás, önfelügyelt tanulás
angol kulcsszavak artificial intelligence, machine vision, self-supervised learning
megadott besorolás
Informatika (Kutatási Kiválósági Tanács)100 %
zsűri Mecenatúra 1. alprogram
Kutatóhely Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék (Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem)
projekt kezdete 2024-10-01
projekt vége 2025-01-31
aktuális összeg (MFt) 1.000
FTE (kutatóév egyenérték) 0.00
állapot aktív projekt





 

Zárójelentés

 
kutatási eredmények (magyarul)
A projekt keretében az International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) konferencián vehettem részt, amely a mesterségesintelligencia-kutatók nemzetközi találkozója. Az eseményen két mesterséges intelligencia-kutatási projekt eredményét mutathattam be egy előadás és egy poszter formájában. Mindkét kutatás eredményei konferenciapublikáció formájában írásban is megjelentetésre kerülnek az IEEE kiadásában készülő konferenciakötetben. Az előadások során értékes visszajelzéseket kaptam, így a részvétel segítette a kutatások további mélyítését és fejlesztését. E kutatások doktori munkám fontos részét képezik, így doktori tanulmányaim előrehaladásához is hozzájárultak. Emellett lehetőségem nyílt a konferencia poszterszekciójában és előadásai között érdekes, szakmai tudásomat bővítő előadásokat hallgatni, valamint előadókkal nemzetközi szakmai kapcsolatokat építő beszélgetéseket folytatni.
kutatási eredmények (angolul)
During the project, I participated in the International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), a global gathering of artificial intelligence researchers. At the event, I had the opportunity to present the results of two AI research projects—one as an oral presentation and the other as a poster. Both studies have also been published as conference papers in the proceedings issued by IEEE. Throughout the presentations, I received valuable feedback that helped further deepen and refine my research. These studies form an important part of my doctoral work and have also contributed to the progress of my PhD studies. Additionally, the conference allowed me to attend insightful talks in both the poster session and the main presentations, broadening my expertise. I also engaged in discussions with presenters, fostering international professional connections.
a zárójelentés teljes szövege https://www.otka-palyazat.hu/download.php?type=zarobeszamolo&projektid=149336
döntés eredménye
igen





 

Közleményjegyzék

 
András Kalapos és Bálint Gyires-Tóth: CNN-JEPA: Self-Supervised Pretraining Convolutional Neural Networks Using Joint Embedding Predictive Architecture, 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024
András Kalapos és Bálint Gyires-Tóth: Whitening Consistently Improves Self-Supervised Learning, 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024




vissza »