A mesterséges intelligencián alapuló videóanalitikával foglalkozó cég (Asura Technologies Zrt) és a nonprofit szervezet (Skool) még 2020 decemberében határozta el, hogy egy közös partnerség veszi kezdetét köztük.
A közös cél, hogy felkeltsék az általános és középiskolás lányok érdeklődését az IT világ iránt. Szeretnék megismertetni velük a technológia izgalmas rejtélyeit, a programozói munka érdekes világát és, hogy mindez bárki számára megtanulható! Fontosnak tartják, hogy a technikai tudás megszerzése a szociális háttértől független legyen, elérhető a hátrányosabb helyzetű csoportok számára is.
2004-es indulásunk óta kiemelt figyelmet fordítunk a lányok elérésére és inspirálására, hiszen Magyarországon ma a technológiai szakemberek mindössze 10-15%-a nő, így a társadalmunk felét jelentő nők alig vannak jelen a jelenünket és a jövőnket alakító szakmákban
- mondta Guzsaly Péter, az alapítvány partnerkapcsolati vezetője.
Számunkra mindig is fontos volt a következő generációk támogatása, lányos apaként a SKOOL célkitűzései még közelebb állnak hozzám
- mondta az együttműködésről Kiss-György Máté, az Asura Technologies ügyvezető igazgatója.
Munkában
Szerzői fotó
Mesterséges Intelligencia, mi is az?
A Mesterséges Intelligenciáról már felhasználóként is egyre többet tudunk és most is a mindennapjaink állandó része: online vásárolunk, digitális személyi asszisztenst használunk, okos otthonokban élünk, okos autókat vezetünk és néha álhíreket olvasunk teljes meggyőződéssel. A célja, hogy a számítógép olyan dolgokat alkosson, amihez emberi intelligencia szükséges. A számítógép az adatokat nem csak fogadja, hanem fel is dolgozza, sőt reagál is rájuk. Valójában egy tág fogalom, aminek szerves része a gépi tanulás.
Madár vagy krokodil?
A gépi tanulás egyik leggyakrabban használt formája a neurális hálók, ami megpróbálja lemásolni az emberi agy működésének elvét. Neurális hálókkal számtalan területen találkozunk. A Facebook arcfelismerés alapján ajánlja fel a fényképünkön lévő ismerősünk nevét, a Youtube az ízlésünknek megfelelően ajánlja a zenéket, a Netflix pedig a filmeket és a sorozatokat, de neurális háló alapon működnek az önvezető autók is.
Az Asura Technologies a neurális háló alapú gépi látásra fókuszál, ezen belül jármű- és rendszám felismerésre, arcfelismerésre és objektumdetektálásra. A cég a koronavírus-járvány kezdetén fejlesztett Házi Karantén Rendszer applikációban is használja, az arc alapú azonosításra.
Szerzői fotó
A neurális hálók tanítása, hasonló egy kisgyerekéhez. Ha sokszor elmondunk vagy megmutatunk neki valamit, egy idő után tudni fogja magától is. Erre példa a workshopon alkalmazott madár és krokodil megkülönböztetése. Egy kisgyereknek, de egy gépnek sem úgy próbáljuk megtanítani, hogy mi a madár és a krokodil, hogy körülírjuk azok tulajdonságait és jellemzőit (pl. csőr, száj méret, nagyság, szín, lábak száma), hanem egyszerűen, megmutatjuk nekik. A neurális hálóknak ugyanígy teszünk, megmutatunk sok-sok képet krokodilokról és madarakról a tanulási folyamat közben, még végül a folyamat végén, már meg is tudja különböztetni a két állatot.
2018-ban kezdtem el szimpatizálni a programozással, kezdésképp csak egy rövidebb kurzus erejéig de nagyon hamar beleszerettem. A feladataim változatosak, elgondolkodtatóak így a korábban tapasztalt monotonitásnak is búcsút inthettem. Legjobban az új technológiák elsajátításást élvezem, ami a programozás adta végtelen tanulási lehetőséggel igen jól párosul. A továbbiakban is rengeteget szeretnék fejlődni, úgy érzem jó úton járok
- mondta Eszter, aki lassan 1 éve dolgozik full stack webfejlesztőként az Asura Technologies-nál.
Feladat: Első saját mesterséges intelligencián alapuló applikáció elkészítése
A workshop elengedhetetlen része volt, hogy jobban megismerjék egymást a résztvevők, és a lányok gondolatmentéhez illeszkedjen a közös munka. A bemutatkozások és a jövőbeli tervek megvitatása mellett, több érdekes témáról is szó volt: drónok, VR szemüvegek, önvezető autók, digitális oktatási reformok, beépített chipek, hol jelenik meg a gépi tanulás az életünkben, át lehet-e verni a gépeket és milyenek egy fejlesztő mindennapjai.
A foglalkozáson részt vevők együtt és külön-külön is alkottak a mentorokkal. A Machinelearningforkids.co.uk segítségével rajzoltak, azaz tanítottak Watsonnak madarakat és krokodilokat, majd tesztelték, hogy felismeri-e őket rajz vagy kép alapján.
Az applikációt a Thunkable segítségével készítették el közösen, majd egyénileg tökéletesítették és testre szabták. Az applikációval fotót készítettek, ami megmondta, hogy mit látnak a képen. A feladatot sikeresen teljesítette az összes résztvevő, sőt további funkciókkal bővítették az applikációt, amit később a telefonjukra is letölthettek és megoszthattak a barátaikkal.
Az Asura Technologies munkatársai örömmel vettek részt a projektben a lelkes tanulni vágyó közönséggel és remélik, hogy egy napon majd a fejlesztői csapatban is találkoznak az IT pályát választókkal. Mivel az első programra kétszeres túljelentkezés érkezett, így április 24-én ismét megtarják a workshop-ot.
