A képzésről

Kutatási területek

Elméleti számítástudomány: Automaták strukturális elmélete, automaták kompozíciói és dekompozíciói. Fautomaták és fanyelvek, fatranszformátorok. Nyelvek és fanyelvek algebrái. Termátíró rendszerek. Többdimenziós nyelvek. Félgyűrú feletti automaták, formális hatványsorok. Automaták és formális logika. Formális szemantika. Konkurens folyamatok algebrái. Fixpontok a számítástudományban. Grammatika rendszerek, osztott és kooperatív rendszerek formális nyelvi modelljei. DNS számítás, molekuláris számítástudomány.
Operációkutatás és kombinatorikus optimalizálás: Közgazdasági döntések elmélete (többtényezős döntések, csoportos döntések). Fuzzy elmélet. Tanuló algoritmusok. Globális optimalizálás. Megbízható numerikus eljárások. Optimalizálás a kémiai fázisegyensúly feladatokban. Intervallumos befoglaló függvények. Hálózati folyamatok szintézise. Ládapakolási algoritmusok. On-line algoritmusok. Ütemezési problémák. Halmazparticionálás. Szállítmánytervezési feladatok.
Szoftverfejlesztés: Fejlett programozási paradigmák. Fordítóprogramok elmélete. Beágyázott, mobil rendszerek hatékony fordítási problémái. Nagyméretű (legacy) rendszerek analízise. Szoftverkarbantartás. Programszeletelés és alkalmazásai. Szoftver "reengineering". Objektum orientált tervezés és fejlesztés (C++, JAVA). Web programozás (XML). Adatbázisok, adatbányászat. Hálózati protokollok vizsgálata. Protokollok tesztelése. Protokollok formális specifikálása. Közös memóriás párhuzamos programozás. Osztott memóriájú párhuzamos programozás. Szoftvertesztelés.
Mesterséges intelligencia: Gépi tanulási algoritmusok (döntési fák, genetikus algoritmusok, neuronhálók). Tanuló algoritmusok bonyolultsága. Beszédfelismerés. Természetes nyelvi feldolgozás. Frame és szabály alapú tudásreprezentációk. Peer-to-peer hálózatok.
Képfeldolgozás: Képrekonstrukció vetületekből. Diszkrét tomográfia. Orvosi képelemzés. Képszegmentálás. Képregisztráció és fúzió. Számítógépes látás. Vázkijelölés, vékonyítás és alkalmazásaik. Diszkrét geometria és topológia.
Műszaki informatika: Emulált digitális CNN-UM FPGA implementációja. FPGA alapú kép- és jelfeldolgozás. Szenzorok, szenzorhálózatok, beágyazott rendszerek, szenzor alapú jelfeldolgozás. Robotika, trajektória követés, pneumatikus mesterséges izmok, fuzzy irányítás. Zajok és fluktuációk különböző rendszerekben, alkalmazások a biztonságos kommunikáció terén. Szoftveres műszerezés.

 

A képzés menete

Az Iskolában a PhD fokozat négyéves képzés keretében vagy egyéni felkészülőként szerezhető meg. A négyéves képzésben résztvevők 240 kreditet érő kutatási, kurzus teljesítési és oktatási munkát végeznek, aktívan részt vesznek az Intézet szemináriumain és kutatótevékenységet folytatnak az Iskolatanács által kijelölt témavezető irányításával. A negyedik félév végéig 5 képzési kurzust kell teljesíteniük az informatika különböző területeiről, melyeket az Iskola félévenként hirdet meg. Kis létszám esetén a kurzusok olvasókurzusként is megtarthatók. Ebben az esetben konzultációs lehetőség biztosított. A képzés nyelve elsődlegesen magyar, de külföldi hallgatók részvétele esetén a kurzusok angol nyelven kerülnek megtartásra.
A hallgatók tanulmányaik első 4 félévében az Informatikai Intézet kérése esetén kötelesek az Intézet oktatási munkájában maximum heti 4 óra gyakorlat tartásával részt venni.
A Doktori Iskola oktatói főként az Informatikai Intézet és az MTA Mesterséges Intelligencia Kutatócsoport tagjai közül kerülnek ki. Emellett az SZTE Matematikai Intézet, az SZTE Orvosi Informatikai Intézet és a JGYPK Informatika Alkalmazásai Tanszék munkatársai, illetve külföldi egyetemek oktatói is hirdetnek meg kurzusokat.
A PhD fokozat megszerzéséhez a következő követelmények teljesítendők. A második év végén a jelölteknek komplex vizsgát kell tenniük. A komplex vizsga két fő részből áll: az "elméleti részben" a vizsgázó elméleti felkészültségét mérik fel, a "disszertációs részben" pedig a vizsgázó a tudományos előrehaladásáról ad számot. Az elméleti részében a vizsgázó egy főtárgyból és egy melléktárgyból tesz vizsgát. A disszertációs részében a vizsgázó előadás formájában ad számot szakirodalmi ismereteiről, beszámol kutatási eredményeiről, ismerteti a doktori képzés második szakaszára vonatkozó kutatási tervét, valamint a disszertáció elkészítésének és az eredmények publikálásának ütemezését. A nyelvi követelmények tekintetében legalább középfokú állami vagy azzal ekvivalens nyelvvizsga letétele szükséges egy, a Doktori Iskola által elfogadott idegen nyelvből, és legalább alapfokú vagy szakmai nyelvvizsga egy másik nyelvből. Az egyik nyelvvizsgát angol nyelvből kell tenni. Külföldi hallgatók esetében a nyelvi követelmények külön szabályozás alá esnek. Harmadik fő követelményként minden jelöltnek teljesítenie kell a Doktori Iskola által előírt publikációs követelményeket. Végül minden jelöltnek el kell készítenie és meg kell védenie doktori értekezését, mely új eredményeket kell tartalmazzon az informatika területén vagy annak más területi magas szintű alkalmazásainak terén. A disszertáció eredményeinek túlnyomó része a benyújtás előtt publikálásra kell, hogy kerüljön.