Deep Learning a gyakorlatban alapképzés

Hogyan használd a felületet?

Képzés használati útmutató

[KICK-OFF LIVE ALKALOM] 2026.11.12. 17:00

Osztályozás, clusterezés, regresszió

Semi-supervised learning és learning paradigmák

ML fejlesztési és üzemeltetési eszközök

Colab

Pandas bevezetés

Pandas folytatás

Validáció

Confusion matrix

Accuracy, Precision, Recall, Fscore

ROC görbe és AUC

PR AUC

Metrikák összehasonlítása osztályozáshoz

Regressziós metrikák

Lineáris modellek elméleti alapozása

Gradient Descent (Gradiens csökkentés)

Adatok előkészítése

Hiányzó értékek detektálása és kezelése

Outlierek kezelése

Skálázás

Nem felügyelt tanulás (unsupervised learning)

Dimenzió csökkentés

Clustering

Adatmegértés példa

Bias - Variance tradeoff

Adatelőkészítési gyakorlat - egyéni feldolgozásra

Deep Learning bevezetés és alkalmazásai

Perceptron Modell és Mesterséges Neurális Hálózat (ANN) architektúra

Neurális Háló tanulása és jelölésrendszer

Bináris osztályozás, multiclass és multilabel osztályozás

Forward Propagation

Backward Propagation

Eltűnő és robbanó gradiens

Aktivációs függvények haszna

Aktivációs függvények

Aktivációs függvények előnye, hátránya, alkalmazása

Hiperparaméterek, Optimalizálók

[Segédlet] - Forráskód - Neurális hálózat gyakorlatban a lovas példához az adat előkészítése

Neurális hálózat gyakorlat (ANN)

[Segédlet] - Forráskód

Házi Feladat - Határidő: 2026.11.19.

[LIVE ALKALOM] 2026.11.19. 17:00

NLP - forrásfájl

NLP és feladatai

NLP előfeldolgozási lépések és NLTK

Tokenizálás, stop szavak eltávolítása, stemming

Lemmatization, Part of Speech (PoS)

Szöveg reprezentációk - Bag of Words, TF-IDF

NLP pipeline, Named Entity Recognition (NER)

Time Series forrásfájl

Idősorok és alkalmazásaik

Gördülő statisztika

Baseline modell

Train, validation és teszt halmaz kialakítása

Idősor predikció ML algoritmusokkal - ElasticNet, Random Forest

Csúszó ablak technika

Idősor komponenseire bontása

Ismétlés: Bias - Variance (Underfitting - Overfitting)

Ismétlés: Optimalizálási lehetőségek

Sequence modellek, RNN (Recurrent Neuronal Network - Visszacsatolt Neurális Hálózat) elmélet

[Segédlet] - Colab notebook

Házi feladat - Határidő: 2026.11.26.

[LIVE ALKALOM] 2026.11.26. 17:00

RNN gyakorlat és PyTorch, Dataset

RNN és Pytorch gyakorlat - RNN class

RNN és Pytorch gyakorlat - train_model

RNN és Pytorch gyakorlat - main

RNN és Pytorch gyakorlat - modell tanítás és optimalizálás

RNN kód

Long-Short Term Memory (LSTM) elméleti háttere

LSTM gyakorlat

LSTM kód

Transformer modellek elméleti háttere

Prezentáció

Házi feladat- Határidő: 2026.12.03.

[LIVE ALKALOM] 2026.12.03. 17:00

GenAI - AI Engineering és Foundation Modellek, Felhasználási területek

GenAI - AI Engineering és Foundation Modellek folytatás, GenAI kockázatok, nehézségek

GenAI - RAG: Retrieval-Augmented Generation

GenAI - LLM finomhangolás, AI Engineer vagy ML Engineer

GenAI - AI asszisztens, ágens, Agentic AI, könyvajánló

NLP - Szöveg osztályozás Naive Bayes algoritmussal - Sentiment Analysis

NLP, Transformers - Szöveg osztályozás Transformerrel (LLM-el) - Sentiment Analysis

NLP Szöveg osztályozás - Kód

LLM Transformer Finetuning, SFT, PEFT, LoRA, QLoRA - elmélet

LLM Transformer Finetuning gyakorlat (SFT, PEFT, QLoRA)

LLM Finetuning kiértékelési módszerek

LLM Transformer Finetuning kód

Házi feladat - Határidő: 2026.12.10.

[LIVE ALKALOM] 2026.12.10. 17:00

Computer Vision alkalmazási területek

Computer Vision és határterületei

Computer Vision feladatai, RGB adatok

Bounding Box, Anchor box, IoU, Dice score

Konvolúciós Neurális Hálózatok (CNN), Konvolúció, Pooling, Stride, Fully Connected Layer

Konvolúciós Neurális Hálózat (CNN) gyakorlat

Vision Transformer (ViT) elmélet

Vision Transformer (ViT) - Transfer Learning - Data Augmentation gyakorlat

Transfer Learning

Modellek, megközelítések időrendi áttekintése - Image classification, object detection és segmentation

Házi feladat - Határidő: 2026.12.17.

Kód

ppt 1

ppt 2

[LIVE ALKALOM] 2026.12.17. 17:00

Záró Projektfeladat (Feltöltési határidő: 2027.01.07.)