Adatintenzív Mesterséges Intelligencia Módszerek és Rendszerek KutatólaboratóriumData-Intensive Artificial Intelligence Methods and Systems Research Laboratory
A laboratórium adatalapú gépi tanulási modelleket és módszereket fejleszt strukturált és szabad szöveges adatokra. A módszereket valós adatokon alkalmazza az egészségügytől a járműiparon és az energetikán át a pénzügyi piacokig.The laboratory develops data-driven machine learning models and methods for structured and free-text data. It applies these methods to real-world data across sectors ranging from healthcare, automotive engineering, and energy to financial markets.
LaborvezetőHead of laboratory
Dr. Fogarassyné dr. Vathy ÁgnesDr. Ágnes Vathy-Fogarassy
- habilitált egyetemi docens, tanszékvezetőhabilitated associate professor, head of department
- a mesterséges intelligencia oktatásáért és fejlesztéséért felelős rektori biztosRector's Commissioner for Artificial Intelligence Education and Development
Kutatási irányok és eredményekResearch directions and results
A laboratórium kutatásai három módszertani irányra épülnek.The laboratory's research rests on three methodological directions.
Módszerek és eszközökMethods and tools
Főbb módszerek, melyek a laboratórium alkalmaz és fejleszt - 1-1 kiemelt publikációval.Key methods applied and developed by the laboratory, each accompanied by a selected publication.
Alkalmazási területekApplication areas
Ugyanazok a módszerek a klinikai gyakorlattól az autóiparon és az energetikán át a pénzügyi piacokig sokféle területen hasznosulnak.The same methods are put to use in many fields, from clinical practice through the automotive and energy sectors to financial markets.
TagokMembers
Konferencia-megjelenésekConference contributions
A laboratórium tagjai rendszeresen mutatják be eredményeiket nemzetközi konferenciákon, az eHealth/dHealth sorozattól az IFIP AIAI-ig. Az alábbiakban néhány kiemelt megjelenés következik.Members of the laboratory regularly present their results at international conferences, from the eHealth/dHealth series to IFIP AIAI. A few highlighted contributions follow below.
Doktori kutatás és utánpótlásDoctoral research and early-career researchers
A laboratórium doktori képzése a Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskolájához kapcsolódik, amelynek Fogarassyné Vathy Ágnes 2015 óta törzstagja.The laboratory's doctoral training is linked to the Doctoral School of Information Science and Technology at the University of Pannonia, where Ágnes Vathy-Fogarassy has been a core member since 2015.