Speakers of 2019

Sponsors

  • Future of Work Journey

  • Coding & Mobile APP Journey

  • Growth Hacking & Marketing

  • Legal

  • Cybersecurity & You

  • Corporates <3 Startups

  • Lifestyle & Wellbeing

  • Ai & Data Science

  • Education

FILTER

Session Image
11:00- 12:00

Machine learning is for everyone

At least on Google Cloud

talkENGLISHHIGHLIGHTED HubHub Lounge- Google

Status

Nearly Fully Booked

Description

Machine learning has gained a lot of traction in recent years. It can solve problems previously believed impossible to tackle. It is no longer a privilege of the few to utilize these technological advancements. During my talk, I will explain how you can utilize these services without a Statistics Ph.D. By the end of the talk, you will know what Google Cloud offers to you, whether you are a product manager, an analyst or a computer engineer.

Speaker
Norbert Liki

Norbert Liki

Data Science Architect

Sponsor
Grow with Google

Grow with Google

13:00- 14:30

Hogyan változtatja meg az AI az újságírást?

Status

Fully Booked

Description

A Source Code Leak weblapok kódjában keres olyan digitális ujjlenyomatokat, amelyek alapján látszólag egymástól független weblapokat vagyunk képesek összekapcsolni és felfedni, ha a háttérben ugyanaz a csapat vagy infrastruktúra működteti azokat. A workshopon arról lesz szó, hogyan segítheti az adatújságírást a Source Code Leak-hez hasonló adatgyűjtő és elemző módszerek.

Speakers
Zoltán Varjú

Zoltán Varjú

Head of Data Science

Olivér Lebhardt

Olivér Lebhardt

Founder

Session Image
14:00- 14:30

Machine learning kis lépésekben, fájdalommentesen

Hogyan definiálj, és valósíts meg egy analitikai Proof of Concept projektet?

Status

Nearly Fully Booked

Description

Ügyfeleinknél gyakran futunk bele abba a kérdésbe, hogy ennek vagy annak az üzleti problémának a megoldását hogyan lehetne Machine Learning alapon támogatni. Ilyenkor nagyon hamar jön az ötlet, hogy a kell egy Proof of Concept projekt, ahol viszonylag gyorsan validálhatjuk egy analitikus megoldásban rejlő lehetőségeket. Azonban egyáltalán nem mindegy, hogy egy ilyen PoC feladatot hogyan definiálunk, milyen célokat tűzünk ki és milyen eszköztárral és módszertannal futunk neki. Hogyan tudunk egy megközelítést hatékonyan tesztelni? Milyen elvárásaink lehetnek egy PoC projekt kapcsán? Hogy tartsuk szem előtt az üzleti és RoI elvárásokat? Mi történik, ha véget ér a PoC?

 

Hiflylabs

 

A Hiflylabs üzleti intelligencia megoldásokat szállít számos iparág szerteágazó üzleti problémáira. Szakterületeink: adattárházak, analitikai célmegoldások, dashboardok. Felhasználási területek: értékesítés támogatás, csalás felderítés, ipari analitika...

Speaker
Szabolcs Biró

Szabolcs Biró

Head of Advanced Analytics

Session Image
14:00- 17:00

Future Space

talkHUNGARIANHIGHLIGHTED T-Systems HQ- T-Systems

Status

Limited Capacity

Description

Hiszünk abban, hogy a digitális fejlesztéseinkkel formáljuk a világot. Gyere el a Future Space-re, hogy mindezt megmutassuk neked. Lásd, tapasztald, éld át és próbáld ki életközelben a fejlesztéseinket!

 

Ez most a Te időd! Három óra, amikor életközelségbe kerül hozzád  egy 3D okoprotézis, egy terepasztal, amin megsimerkedhetsz az ipart, a várost és a mezőgazdaságot formáló smart megoldásokkal az ipar 4.0 korszakváltására felkészítő gyakorlókészlettel. Ha nagy gamer vagy, imádni fogod a virtuális valóság személyre szabott kézmodelljeit, de megismerheted a világ harmadik leggyorsabb mesterséges intteligencián alapuló videoanalitikai rendszerét is, amit a vásárlás, reptéri közlekedés, sőt akár még netes randizás közben is lehet alkalmazni. Ha mindez tetszik, akkor pedig mutatjuk, hogyan lehet projektalapon a világot formáló feladatokhoz csatlakozni erőforrásportál fejlesztésünknek köszönhetően.  

Sponsor
T-Systems

T-Systems

Session Image
14:30- 14:59

Csökkenő sorok - növekvő bevételek

Egy mesterséges intelligenciára épülő videóanalitikai rendszer mindennapi előnyei

talkHUNGARIANHIGHLIGHTED T-Systems HQ- T-Systems

Status

Limited Capacity

Description

Mi a közös a boltokban való sorban állásban, a reptéri várakozásban és a netes randizásban?

Az, hogy eredményesebbek, ha mögöttük áll egy mesterséges intelligencián alapuló videóanalitikai rendszer. Egy hazai startup fejlesztésének segítségével optimalizálhatók az üzletekben kialakult sorok.

Azokban az üzletekben, ahol elkezdett futni az Ultinous rendszere, a hosszú sorok teljesen eltűntek, a rövid sorok pedig 70-80 százalékkal rövidültek.

Mindez vásárlói oldalon nagyobb ügyfélelégedettséget, üzleti oldalon pedig megnövekedett kosárértéket és javuló konverziós rátát eredményezett, ezáltal növelve a boltok bevételét. Nézd meg, hogyan csináljuk!

Sponsor
T-Systems

T-Systems

Session Image
15:00- 15:30

Alakítsd adattá az Internetet!

A weben elérhető adatok hasznosítása

Status

Fully Booked

Description

Nagyon sok projekt, ötlet elengedhetetlen feltétele, hogy megfelelő adatokat találjunk hozzá. Milyen módszerei vannak, hogy a weben elérhető információkat adatként tudjuk felhasználni?

 

Precognox 

 

A Precognox Kft. intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati (szöveganalitikai) és big data szoftvermegoldásokat fejleszt.

Speaker
Endre Jóföldi

Endre Jóföldi

CEO, Founder

Session Image
17:00- 18:30

MineDText – Digitális szöveganalitika

A szöveg, amit megosztasz magadról, és ami mögötte van

Status

Limited Capacity

Description

A digitális forradalom az emberiség írásbeli önkifejezésének forradalma is. A weboldalakon, közösségimédia-felületeken, szöveggé alakított videókon, digitalizált könyvtárakban felhalmozódott szövegek a társadalmi valóság sosem látott szélességű és mélységű elérését teszik lehetővé a szöveganalitikusok számára. Individuális és kollektív cselekedeteinkről, szerepeinkről és csoportközi viszonyainkról, mindezek időbeli dinamikájáról és strukturális heterogenitásáról naponta többmillió terrabyte-nyi digitális szöveg keletkezik, s ez a meglevő adatvagyon néhány évente megsokszorozódik. Ez a szöveguniverzum olyan analitikai technológiákat hívott életre, melyek az üzleti világ mellett a szociológia, politológia, kutatásmódszertan, történeti és elméleti bölcsészettudományok stb. számára kikerülhetetlen eszközökké váltak a bennünket körülvevő valóság – és a valóság digitális lenyomatának – megértésében.

 

Miként használja a szöveganalitikai módszereket egy politológus, egy szociológus-módszertanász vagy egy üzleti elemző? Milyen kognitív nyelvészeti eredmények alapján finomhangolhatóak a szöveganalitikai eszközök? Hogyan viszonyul egymáshoz/kommunikál egymással az eltérő szakterületeken/tudományágakban felhalmozott szövegbányászati tudáskincs? Milyen rálátása van a különböző szektorokban kutató szövegbányászoknak egymás munkájára és módszereire, és mit kérdeznének egymástól, ha egy kerekasztal mellé ülnek?

 

Az ELTE Társadalomtudományi Kar programjának moderátora:

 

• Dessewffy Tibor, szociológus [ELTE TáTK – Digitális Szociológia Kutatóközpont]

• Koltai Júlia, szociológus–módszertanász [ELTE TáTK – Társadalomtudományos Kutatások Módszertana Tanszék];

• Putz Orsolya, kognitív nyelvész [ELTE BTK – Amerikanisztika Tanszék];

• Sebők Miklós, politológus [MTA TK – Kormányzás és Közpolitika Osztály]; és

• Sütő Anna, CEO [Datalyze Research Ltd.] szakértőkkel beszélget.

 

ELTE Társadalomtudományi Kar

 

A közel 400 éves Eötvös Loránd Tudományegyetem Társadalomtudományi Kara az ország vezető és legnagyobb társadalomtudományi képzőhelye. Az intézmény széles körben kínál – a társadalomtudomány részdiszciplináit átfogó – alap-, mester-, illetve felsőoktatási szakképzéseket, továbbá doktori programokat a társadalmi jelenségeket és folyamatokat megérteni és tanulmányozni vágyó hallgatók és fiatal kutatók számára. A karon a tudományos fokozattal rendelkező oktatók részaránya kimagasló – a kari intézetek és tanszékek a kutatások és csereprogramok tekintetében is jelentős nemzetközi beágyazottsággal és elismertséggel bírnak.

Speakers
Tibor Dessewffy

Tibor Dessewffy

Sociologist

Anna Sütő

Anna Sütő

CEO, Datalyze Research

Orsolya Putz

Orsolya Putz

Cognitive Linguist

Miklós Sebők

Miklós Sebők

Political Scientist

Júlia Koltai

Júlia Koltai

Data Scientist

Session Image
18:00- 18:30

Building blocks of a data platform

The building blocks of Prezi's petabyte scale data platform

talkENGLISH Prezi- Prezi

Status

Limited Capacity

Description

Have you ever wondered how a big data stack look like and what are the building blocks? In this talk, I will try to guide you through how Prezi’s petabyte scale data platform looks like and showing what worked for us to manage this enormous amount data and building out a devops like culture with the data pipelines to make sure our small data infra team is not drowning in maintenance and support. 

 

Prezi

 

Prezi is the presentation platform that helps you connect more powerfully with your audience and customers. Unlike slides, Prezi's single, interactive canvas encourages conversation and collaboration, making your overall presentation more engaging, persuasive, and memorable. Prezi's latest offering, Prezi Next, is a full-lifecycle presentation platform so everyone can easily create visually stunning presentations, deliver them in a more natural and conversational way, and analyze their effectiveness. Founded in 2009, and with offices in San Francisco, Budapest, and Riga, Prezi now fosters a community of over 100 million users and Prezi presentations have been viewed over 3.5 billion times. Its investors include Accel Partners, Spectrum Equity, and TED conferences. For more information, please visit www.prezi.com.

Speaker
Tamás Németh

Tamás Németh

Data Platform Engineering Techlead

Session Image
18:00- 18:30

Cracking the code of cancer

Applying machine learning to understand patient response

Status

Limited Capacity

Description

Cancer is a complex and diverse disease arising from gene mutations that can happen in a myriad of ways, therefore, finding one single cure is an impossible task. Designing effective, targeted therapies for given cancer types requires an understanding of the mutation patterns that gave rise to the disease. Using machine learning techniques and cell simulations, it is now possible to catch a glimpse of those patterns, which, paired with biological insight, have a vast potential for facilitating cancer drug development. That's the big picture, but what's the first step? When does machine learning come into play, and what can you do with it? This talk is going to pull back the curtains on a real-life research project aiming to uncover the genetic patterns affecting drug resistance in patients with chronic lymphocytic leukemia - from idea to implementation and beyond.

 

Turbine AI

 

Turbine enhances cancer drug discovery processes by taking trial and error out of the laboratory and moving it onto servers that can run millions of simulated experiments in minutes.

Speaker
Judit Kisistók

Judit Kisistók

Data Scientist

Session Image
18:00- 20:30

Automated Driving Meetup 4.0

Level up: From research project to Level 4 series production

talkENGLISHHIGHLIGHTEDmeetup Akvárium- Robert Bosch

Status

Nearly Fully Booked

Description

The future is automated, everyone knows that. How to bring cutting edge research project into a robust and most importantly safe Level 4 autonomous vehicle is a question only a few people know the answer to. In our next meetup, 3 presenters will give you an insight into blockage detection of environmental sensors, construction of a „data lake” and testing & validation of AI-based algorithms all recent developments along the way to the top of „maturity ladder”.

 

1.How Do Self-Driving Cars Learn?

Pogácsás Sándor - Artificial Intelligence Engineer

 

How can we teach cars to drive safely?

What is the role of data and machine learning pipelines in this challenge?

 

In this talk, we will explore some of the tools and open datasets used by autonomous driving research teams.

Can self-driving cars have more experience than a professional human driver? Let us find out!

 

2. Not enough data…

Dr. Vizi Zsolt - Machine Learning Engineer

 

What shall we do, when we need special data, but gathering and processing them is too expensive? 

How can we multiply our measurement data?

This talk aims to introduce to data generation method for developing perception in self-driving cars. However, the following question  has to be clarified first: does a synthetically improved training data lead to a good result?

Speakers
Zsolt Vizi, Ph.D.

Zsolt Vizi, Ph.D.

Machine Learning Engineer

Sándor Pogácsás

Sándor Pogácsás

Artificial Intelligence Engineer

Brought to you by