Interjú Badinszky Dániellel, a KÜRT Akadémia AI Technológia képzés hallgatójával

Badinszky Dániel AI Technológia képzésünknek köszönhetően naprakész tudással lett gazdagabb, hiszen oktatóink is ilyen szakterületeken dolgoznak, így a való életből szerzett tapasztalataikat adják át hallgatóinknak. Dániel számára külön öröm volt, hogy édesapjával együtt vehetett részt az oktatáson, így meg tudták osztani egymással gyakorlati, illetve elméleti tudásukat is, ami megkönnyítette izgalmas vizsgamunkája elkészítését. Autós projektje során arra volt kíváncsi, hogy a számítógép meg tudja-e mondani az autó hangja alapján, hogy milyen műszaki problémával állunk szemben.

Azt mesélted korábban, hogy nem az számít, hogy milyen papírt adhat egy képzés, hanem hogy milyen tudást. Mik voltak a fő érvek, amiért a KÜRT Akadémia AI Technológia képzése mellett döntöttél?

Mindig is programozással szerettem volna foglalkozni, de több szerettem volna lenni, mint egy sima programozó, szerettem volna egy extra tudást, amivel kitűnhetek a többiek közül. Ez fiatal pályakezdőként elég fontos. Ekkor kezdtem el érdeklődni a mesterséges intelligencia iránt, és találtam rá erre a képzésre. Nagyon tetszett, hogy az oktatók a való életből szerzett tapasztalatukat adják tovább, hisz ebben a szakmában dolgoznak. Fontos volt, hogy viszonylag kevesen vagyunk a csoportban, így sokkal személyesebb, névről ismerjük egymást. A legfőbb érv mégis az volt, hogy minden képzés után frissítve van a tananyag, a legfrissebb technikák, eljárások szerint. Ez volt egy olyan pont, amit sehol máshol nem láttam. Olyan technikákat tanulunk, amik mindössze pár hónapja lettek publikálva. Szerintem ez a fajta naprakész tudás sokkal fontosabb, mint a végén szerzett papír. Mindezekhez már csak extra volt a KÜRT Akadémia  jó híre és ismertsége az informatikai szférában.

Munkád során robotokkal, laser scannerekkel és automatizálással foglalkozol. Mesélnél arról, hogy pontosabban mit csinálsz, és hogy a mesterséges intelligencia révén milyen új utak nyílhatnak meg számodra a munka során?

Egy olyan cégnél sikerült elhelyezkednem az iparban, ahol robotizálással és automatizált minőségellenőrzéssel foglalkozunk. Nagy általánosságban olyan rendszereket tervezünk és építünk, ahol egy automatizált robot egy laser scanner segítségével automatikus optikai minőségellenőrzést tud végrehajtani egy legyártott alkatrészen. Az én feladatom itt alapvetően a fejlesztés, de speciális vagy nagyon bonyolult projektek esetében maga a rendszer telepítése is. Egy ilyen rendszer telepítése nagyon sok ismétlődő és önmagában egyszerű folyamatot tartalmaz, mire a robot el tudja végezni a munkáját önállóan. Ekkor már furcsálltam, hogy ezekre nincs-e egyszerűbb mód? Jó lenne, ha a robot maga képes lenne ezeket a dolgokat megtanulni, vagy az algoritmusok képesek lennének egy olyan feladat végrehajtására önmaguktól, amit mi emberek látás alapján percek alatt végrehajtunk. Nagyon örülnék, ha ezzel a tudással sikerülne gyorsabbá tenni a munkámat és a rendszereinket. Jó lenne látni, hogy egy robot dinamikusan, saját maga fedezi fel a környezetét, ahelyett, hogy nekem kelljen beleégetni a programjába és minden apró változásnál módosítani.

Ha valaki azon morfondírozik, hogy jelentkezzen a képzésre, akkor mit mondanál neki: milyen ismeretanyagra, milyen leterheltségre számítson?

Az ismeretanyag szerintem két részből áll, az elméleti és a gyakorlati részből. Egy órán általában két oktató van jelen, akik ezt a két dolgot osztják fel egymás közt. Nagyon féltem a képzés előtt, hogy az elméleti rész nagyon hosszú egyenletekből fog állni. Bár, valamilyen szinten így is lett, mert az algoritmusok működését nagyon részletesen bemutatják. Elmondják, miből indult a fejlesztése, mi az alapgondolat mögötte és hogyan is írták ezt le a matematika nyelvén. Ennek ellenére nekünk szerencsére nem kell tudni az összes algoritmust implementálni kódban, szerencsére ezt sokan mások megtették előttünk. Nekünk elég, ha tudjuk a működését, azt, hogy, mikor és hogyan kell használni. A lehetőséget megkapjuk, mind azok, akik egy egyenlet alapján értik meg, mind azok, akik inkább leírt kód alapján tudnak tanulni. A végére megértjük, hogyan is működik.

Édesapáddal együtt jelentkeztetek a képzésre, ez azt is mutatja, hogy életkorban, karrierhelyzetben is széles körnek érdemes lehet jelentkezni. Mesélnél arról, hogy milyen volt egy képzésen részt venni vele, illetve hogy a résztvevők mennyire érkeztek sokféle háttérből, indíttatásból?

Nem mindennapi élethelyzet egy iskolapadban ülni a saját édesapáddal, de mi nagyon hamar beleszoktunk és kiegészítettük egymást. Ő képviseli az elméleti és én a gyakorlati vonalat, így órák után többször is át tudtuk venni az anyagot, más-más szempontból. A csapat szerencsére nagyon sokszínű volt. Engem meglepett, hogy kifejezetten informatikusok csak páran voltunk, nálunk inkább a pénzügyi szektor volt domináns. Ez a sokszínűség végül előnyünkre vált. Mindenki más előélettel, más iskolákkal vágott neki a képzésnek, amiből az következett, hogy az anyag más-más pontjain voltak kiegészítő kérdései, amiből néha következő és következő kérdések keletkeztek, de ez vezetett ahhoz, hogy végezetül annyi nézőpontból átvettük, hogy mindenki le tudta szűrni a számára megfogható gondolatokat belőle.

Hamarosan véget ér a képzésetek, ehhez egy vizsgamunkát is kell majd prezentálni. Te milyen témán dolgozol, és mik voltak a legnagyobb kihívások és eredmények a munkád során?

Gyerekkorom óta nagyon érdekelnek az autók. Úgy alakult, hogy a vizsgamunkám is ehhez tudott kapcsolódni. Arra építettem ezt a projektet, hogy megtanítsam a számítógépet, hogy egy autó hangjából meg tudja mondani, mi romlott el benne. Ez hatalmas feladat volt, mert semmi adatom nem volt hozzá, és az autószereléshez sem értek. Az adatszerzéshez nagybátyám autóját használtuk. Felvettük, milyen hangja van a motornak alapjáraton, aztán ezt-azt elrontva benne ugyanúgy felvettük. Kíváncsi voltam, hogy a számítógép a hangok között tud-e különbséget tenni. Ebben a pillanatban még nem tudtam, hogyan is álljak neki, de szerencsére Szabados Levente, a képzés vezetője mindenben a segítségemre állt. Számomra is meglepő volt, hogy egy pár perces célzott beszélgetés ki tud váltani több hetes olvasgatást és próbálgatást. Hatalmas sikerélmény volt, amikor az első AI modell kész lett, és 75% pontossággal eltalálta, mi is a baja az autónak. Nagyon kíváncsian várom, mi mindenre lehet még képes ez a technika.

Mit gondolsz, mire fogod tudni használni az itt tanultakat? Milyen szerepe lesz a mesterséges intelligenciának a további pályádon?

Szinte biztos, hogy nagy szerepe lesz az életemben ennek a tudásnak. Szeretnék olyan projektekben részt venni, ahol kamatoztathatom. A jelenlegi munkámon túl új iránynak nagyon érdekelne az AI alkalmazása az információbiztonság területén. Szerintem ez a két irány meghatározó lesz a jövőben, és jó lenne, ha sikerülne kombinálni őket.

Érdekel az AI Technológia képzés