Kérjük, hogy az alábbi form kitöltésével jelezzék, hogy mely képzésen/képzéseken kívánnak részt venni!
A rendezvény április 8-án kerül megrendezésre.
9.00 óra Bevezetés a felhőszolgáltatásba, és az Alibaba Cloud szolgáltatás bemutatása
Előadó: Miklós Márton ügyvezető ACPM IT
Az átfogó előadás feldolgozza többek között a felhőszolgáltatás kialakulását és jelentőségét a globális piacon, valamint az egyik legnagyobb nemzetközi szolgáltató, az Alibaba Cloud platformjában rejlő lehetőségeket.
- A virtualizáció történelme: miből fejlődött ki és hol tart ma ennek a folyamata.
- Mik a leginkább elterjedt platformok: hogy lett ebből Cloud, milyen típusai vannak, azon milyen pozitívumokkal bírnak.
- Az Alibaba Cloud platform termékeinek bemutatása, azok előnyei a versenytársakkal szemben.
- Alibaba Cloud esettanulmányok, vizsgázási rendszer bemutatása.
11.00 óra Gépi tanulás és Nvidia Jetson architektúra
Előadó: Dr. Kovács László NVDIA egyetemi nagykövet
Az elmúlt évek technológiai előretörésének köszönhetően jelentős piaci, ipari és társadalmi igény jelentkezik a mesterséges intelligenciát alkalmazó megoldásokra. Ezen területek közé tartozik a különböző IOT eszközök is. A terület komplexitása, a biztonság, az adatfeldolgozás és kommunikáció kérdései számos nehézséget jelentenek. Az alkalmazási területeket között különböző típusú kamerák, robotok, gyártástechnológia egyaránt megtalálható. Az Nvidia Jetson architektúra számos előnyöket hordoz, folyamatosan fejlesztett AI technológia, így kiemelten alkalmas e területen történő alkalmazása. Egy ilyen lehetőség a valós méretű önvezető autók, helyett a modell méretű önvezető jármű fejlesztés, mellyel jelentős költségeket takaríthatunk meg úgy, hogy közben az alapcélt megtartjuk. A jármű viselkedését aktuátorok befolyásolják. A sofőr is ezt csinálja. (Például fékez.) Ezen a kisautón is megtalálhatóak ezek. A szenzorok szolgáltatják az adatot, amely alapján végül döntést hoz. (Például lassít). Az igazán nagyszerű ebben, hogy később a megtanult viselkedés hordozható, hiszen, ha a környezet perspektivikusan jól van elkészítve akkor a szemlélő/döntéshozó számára nem tűnik fel, és nem is fontos, hogy az a valóságban milyen körülmények között vagy méretben történt.
13.00 óra Nemzetközi lehetőségek hallgatóknak a Microsoftnál
Előadó: Pléli Csanád, Microsoft Learn Student Ambassador
Széleskörű nemzetközi kapcsolatok és kimagasló technológiai ismeretek? Ezek nem csak több tíz év munkatapasztalattal érhetők el, hanem bármely Hallgató számára is az egyetemi pályafutásuk mellett. Ha nem hallottál még a Microsoft Learn Student Ambassadors programról és a további remek lehetőségről, amelyek nyitottak az egyetemisták számára, ez az előadás Neked szól!
13.30 óra A Microsoft Power Platform alapjai
Előadó: Majoros Tamás, PhD hallgató, DEIK
A kurzus során lehetőség nyílik a Microsoft Power Platform alapjainak megismerésére. Megvizsgáljuk a termék képességeit, felhasználási lehetőségeit és üzleti értékét. Megismerkedünk a Power Platform komponenseivel, amelyek a Power Apps, Power BI, Power Automate, Power Virtual Agents, Microsoft Dataverse, Connectors, és AI builder. Egyszerű alkalmazásokat implementálunk a Power Apps-ben, létrehozunk egy Power BI irányítópultot, automatizálunk egy folyamatot Power Automate segítségével, és csevegőrobotot készítünk a Power Virtual Agents használatával.
15.00 Biztonságos adatkezelés adatfeldolgozás során
Előadó: Varga Gábor, National Technology Officer at Microsoft Hungary
Hagyományosan az adatok védelmét és hasznosítását két egymásnak ellentmondó célként ismertük. Az elmúlt évtizedben azonban olyan új adatvédelmi módszerek születtek, amelyek úgy képesek védeni az adatokat, hogy közben nem akadályozzák azok felhasználását, elemzését vagy belőlük gépi modellek tanítását. Ezeknek a kutatási és fejlesztési eredményeknek a használatba vétele az egyik legfőbb sikerkritériuma a versenyképes adatgazdaság kialakításának.
A felhasználás közbeni adatvédelem eszközei nagyon sokfélék. Említést érdemel többek között a homomorf titkosítás, a különbségi személyesadat-védelem (differential privacy), a többrésztvevős számítástechnika (multiparty computing), a Confidential Computing (bizalmi számítástechnika) és a federált gépi tanulás. A Differential Privacy alapjait 2006-ban a Microsoft Research rakta le. Ennek a kutatási területnek az elért és várható eredményeiről lesz szó az előadásban.