K-INFO
HU
EN
Login

Intelligent Data Analysis in Biomedicine

Intelligens adatelemzési módszerek az orvosbiológiában
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Intelligens adatelemzési módszerek az orvosbiológiában
Intelligent Data Analysis in Biomedicine
Subject code BMEVIMIM026
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 0 0
type (linked/independent)
Assessment type félévközi érdemjegy
Credits 3
Subject coordinator
Gézsi András
position: egyetemi docens
Responsible department
Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Not provided.

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények: Szorgalmi időszakban: 2 ZH és 1 házi (otthoni) feladat. Az összegző értékelések együttesen vizsgálják és mérik fel a hallgatók tudás és képesség típusú kompetenciákkal meghatározott tanulási eredményeit. Ennek megfelelően az egyes összegző értékelések a kijelölt elméleti ismeretanyag elsajátítottságát, és képességek alkalmazását mérik fel. Egy-egy összegző értékelés 65%-ban az elméleti ismeretekre, 35%-ban az alkalmazói készségekre fókuszál. Teljesítésükre a tanulmányi teljesítményértékelési tervben meghatározott időpontban, előreláthatólag a 8. és 14. oktatási héten kerül sor. A két összegző teljesítményértékelésen egyenként 60-60 pont szerezhető. Egy házi feladat sikeres elkészítése és leadása a félév végéig kötelező, amely egy adatfeldolgozási/adatelemzési/gépi tanulási módszer alkalmazását jelenti egy egyeztetett adathalmazon és annak 4-6 oldalban történő dokumentálását. A módszer alkalmazása preferáltan egy programozási nyelv felhasználásával történik, de grafikus felülettel támogatott munkafolyamat-rendszerek is felhasználhatók. Ideális esetben az adatok egy önálló kutatáshoz, diplomamunkához kapcsolódnak. A félévközi jegyet a két ZH és a házi feladat 60%-40% arányban súlyozott átlaga adja. Pótlási lehetőségek: Mindkét ZH egyszer pótolható. A házi feladat legkésőbb a szorgalmi időszak végéig adható be.
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.