ChatGPT

21:00-21:25 – Kiss Balázs: OpenAI GPT nyelvi modell – tippek a hatékony használatához
Az előadó az egyike volt a Doktoranduszok programoznak – újratöltve 24 órás Mesterséges intelligencia modul oktatóinak. Saját tapasztalatait összegzi az alábbi hívószavak alapján. Alap AI funkcionalitás, megerősítéses és gépi tanulás lehetőségei és korlátai, nyelvi modellek képességei. Említ néhány generatív AI funkciót a kép, ábra, grafikon, térkép, hang, animáció, videó generálása és ezek tömeges feldolgozása kapcsán. Előkerülnek a programozási tételek, valamint alkalmazásuk multimédia analitikával együtt. Ha lesznek haladók a látogatók között, akkor az előadó bemutat néhány objektum- és aspektusorientált tervezés során használható AI eszközt, illetve igény esetén néhány kutatómunkát támogató AI eszközt is.

21:35-21:55 – Kaczur Sándor: Algoritmusok vesebeteg-donorok párosítására
Hogyan működik 2007 óta Nagy-Britanniában a vesebeteg-donorok párosítása? Sima csere 2 pár esetén adódik. 3 pár esetén körbeadják a vesét egymásnak – ez már jóval összetettebb. A felépített óriási adatbázisban akár több száz lehetőség is adódhat. A probléma megfelelő párosítási algoritmus és számítógép nélkül, pusztán emberi erővel megoldhatatlan lenne. Az implementált algoritmus futási ideje mindössze 30 perc. A párosítást követően a következő lépés a műtétek egyidejűsége, és a donor szervek „utaztatása” minden lehetséges földi, vízi, légi úton és lehetséges közlekedési eszközzel. Hogyan működik mindez a gyakorlatban? Milyen korlátok, problémák vannak? Milyen adatok alapján dönthető el a betegek „kompatibilitása”? Ezek közül mi kapcsolódik az egészségügyhöz és a szállításhoz? Az előadó próbál válaszokat adni, de lehet, hogy a végén több lesz a kérdés, mint a válasz. Vajon egyáltalán felmerül a párosítási algoritmus hatékonysága ekkora társadalmi hasznosság mellett? A program a Java tanfolyamaink orientáló moduljához kötődik. A tavalyi előadás anyaga kiegészült néhány igazán látványos animációval, szimulációval.

22:00-22:25 – Szegedi Kristóf: Játékprogramok nyerő stratégiáinak elemzése
A tudásalapú rendszerek elméleti alapjaihoz tartoznak a mesterséges intelligencia különböző megoldáskereső módszerei, az állapottér-reprezentáció és a klasszikus keresési stratégiák, heurisztikák. Egy játék állapotait nyilvántartjuk egy adatszerkezetben. Lehet, hogy néhány lépést előre kalkulálunk (kiterjesztünk) és ezek elágazásaiból fát (fa adatszerkezet) tudunk építeni. Ezeket hatékonyan karban kell tartani konstrukciós és szelekciós műveletekkel. Heurisztika alapján döntéseket kell hozni. Vajon melyik állapot a jobb, vagy kevésbé rossz, legalább olyan jó mint ahol járunk? Ki kell értékelni és abba az irányba érdemes haladni, amelyben végül a döntések sokasága igazolja és egyben adja a nyerő stratégiát. Ha ez nem megy, akkor még mindig játszhatunk nem vesztő stratégiával, azaz lehet cél a hosszabb játékmenet, vagy akár a döntetlen állapot is. Az előadás ismertet néhány tipikus problémaszituációt, játékteret leképező reprezentációs gráfbeli navigációt és összehasonlít néhány fabejáró/gráfbejáró stratégiát. A program mindhárom Java tanfolyamunk orientáló moduljához kötődik. Előismeretként feltételezünk némi jártasságot a programozási alapismeretek, programozási tételek, ciklusok, metódusok, tömbök témakörökből.

22:30-22:55 – Hollós Gábor: Algoritmikus gondolkodás fejlesztése: mintaprogramok, esettanulmányok
Az előadó bemutat néhány olyan mintaprogramot/esettanulmányt – természetesen a fokozatosság elve alapján -, amelyek kiválóan alkalmasak a közös eszmecserére. Az algoritmusok átgondolása segíti a szabályalapú megközelítést. Sémák, programozási tételek is előkerülnek – sőt ezek egymásba ágyazása is előkerül. Iteráció vs. rekurzió. Különböző adatszerkezetek képességei, funkciói, konstrukciós és szelekciós műveletei. Az algoritmikus megközelítés szemléletmód állandóságot, stabilitást jelent gondolkodásunkban, tágítja szellemi tevékenységünk körét, célt és formát ad egy probléma megoldásának. Az előadó abban bízik, hogy a fentiek érzékeltetésére alkalmas problémákat, programokat gyűjtögetett össze.

23:00-23:25 – Falus Anita, Ménesi Viktor: Karrierváltás után – az álláskeresés és néhány hónap KKV-s tapasztalatai szoftverfejlesztőként
Mennyire könnyű ma szoftverfejlesztőként elhelyezkedni szakirányú felsőfokú végzettség nélkül? Milyen kihívásokkal találkozhatunk a felvételi folyamat során? Milyen elvárásokat támasztanak a munkaadók egy junior szakemberrel szemben? Hogyan telnek a beilleszkedés után a hétköznapok junior fejlesztőként kis létszámmal működő informatikai profilú kisvállalkozásnál? A tanfolyamainkon 2021-től 2023-ig végzett előadók karrierváltó junior szakemberként személyes tapasztalataikról számolnak be és válaszolnak a kérdésekre. A program a Java tanfolyamaink orientáló moduljához kötődik.

23:30-23:55 – Kaczur Sándor: Gondolkodjunk logikusan!
Az előadás során áttekintjük az intelligencia, a kreatív problémamegoldó és logikus gondolkodás összefüggéseit és izgalmas feladatokból válogatva közösen megoldunk néhány fejtörő feladatot. Néhány példa: Hány éves a kapitány?,  CHOO + CHOO = TRAIN, Logikus gondolkodás teszt. Minden feladathoz adunk rávezető példákat – ha esetleg egyik-másik nem menne, akkor ebből ki fog derülni, hogy miket érdemes gyakorolni ahhoz, hogy sikerüljön. A korábbi évek anyagát az előadó kiegészítette néhány Java algebrai csomag funkcionalitásának bemutatásával és látványos, szinte önmagyarázó grafikus ábrákkal.