Ipari alkalmazásokban és kutatólaboratóriumokban egyaránt széleskörűen elterjedtek haladó adatfeldolgozási algoritmusok. Ebben a laborkurzusban a hallgatók tapasztalatra tesznek szert ilyen modern adattudományi módszerekben különböző gyakorlati példákon keresztül. A hallgatók összetett kísérleti feladatokat valósítanak meg a laborgyakorlatok során:
- Összeállítják és végrehajtják a kísérletet,
- Kiértékelik a mérési adatokat,
- Elemzik az adatgyűjtési és kiértékelési folyamatot,
- Optimalizálják az adatgyűjtési paramétereket,
- Modern adattudományi módszerekkel elemzik a mérési adatokat,
- Megvizsgálják a módszer teljesítőképességét és határait,
- Jegyzőkönyvet állítanak össze.
Advanced data processing algorithms have become widespread both in industrial applications and research laboratories. In this laboratory course the students gain hands-on experience in such modern data science methods through various practical examples. In each laboratory exercise, the students carry out a complex experimental project end-to-end. Their tasks include
- setting up and performing the experiment,
- evaluating the experimental data,
- analyzing the data collection and evaluation pipeline,
- optimizing the data acquisition parameters,
- evaluation of the experiemtal data with the toolbox of data science,
- exploring the performance and limitations of the methods,
- compiling a written report.
Nyomtatóbarát változat
