A kurzus részletes tematikája
Az előadássorozat helyszíne a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. A kurzus hétalkalmas, az egyes alkalmak külön-külön is látogathatóak. A kurzus két ismeretterjesztő előadásból, három elméleti alkalomból és két Jupyter Notebook alapú számítógépes gyakorlatból áll. Az előadások nyelve angol. Minden alkalom szabadon látogatható, de regisztrációhoz kötött, személyesen és online is részt lehet venni rajtuk.
Course topics
The venue for the lecture series is Budapest University of Technology and Economics. The course consists of seven sessions, each of which can be attended separately. The course includes two informative lectures, three theoretical sessions, and two Jupyter Notebook-based computer exercises. The language of the lectures is English. Attendance is free for each session, but registration is required. Participants can attend in person or online.
Ismeretterjesztő előadások
Seminar lectures
Energiaközösségek – jó gyakorlatok az Európai Unióban
Energy Communities - Best practices in the European Union
ismeretterjesztő előadás/seminar lecture
Témák: Energiaközösségek jogi alapjai, üzleti modellek, gyakorlati megvalósítás, bevétel megosztása a közösségi tagok között.
Helyszín: BME Q épület, QBF09
Időpont: április 22. hétfő 18–20 óra
Hibrid energiarendszerek
Hybrid Energy Systems
ismeretterjesztő előadás/seminar lecture
Témák: Távfűtési hálózatok és villamosenergia-rendszerek összekapcsolása, perspektívái. A "Távfűtési és Távhűtési Hálózatok az Integrált Energia Rendszer Kontextusában" nemzetközi projekt tanulságai és főbb konklúziói.
Helyszín: BME Q épület, QBF09
Időpont: április 25. csütörtök 18–20 óra
Elméleti elődások
Theoretical lectures
Adatalapú technológiák alkalmazása villamosenergia-rendszerek optimalizálására
Application of data-driven techniques
elméleti előadás/theoretical lecture
Témák: Bevezetés a gépi tanulásba, statisztikai alapok, optimalizálás alapjai.
Helyszín: BME V1 épület, V1502
Időpont: április 23. kedd 14–16 óra
Felügyelt tanítás: regresszió és klasszifikáció
Supervised learning: regression and classification
elméleti előadás/theoretical lecture
Témák: Polinomillesztés, túltanulás és alultanítás, Support Vector Machine, kernel függvények, Support Vector Classification, klaszterezés.
Helyszín: BME V1 épület, V1502
Időpont: április 23. kedd 16–18 óra
Mesterséges neurális hálók alkalmazása a villamos- energetikában
Artificial neural networks for power systems
elméleti előadás/theoretical lecture
Témák: Mesterséges neurális hálók alapjai, felépítése, veszteségfüggvények; tanulás, mint optimalizálási probléma.
Helyszín: BME V1 épület, V1404
Időpont: április 24. szerda 10-12 óra
Számítógépes gyakorlatok
Kérjük a számítógépes gyakorlatokon résztvevőket, hogy hozzanak saját laptopot, illetve rendelkezzenek aktív GoogleDrive accounttal. A gyakorlatokhoz való csatlakozához és a Google Colaboratory használatához a tudnivalókat az alábbi linken érik el:
Computer practices
Participants of the computer exercises are kindly asked to bring their own laptops and have an active Google Drive account ready for taking part in the practice. Information on how to join the exercises and use Google Colaboratory can be found at the following link:
Előrejelzés és klasszifikáció
Forecasting and classification
számítógépes gyakorlat/computer practice
Témák: Napelem termelés előrejelzés, épületek osztályozása energia-felhasználás alapján.
Helyszín: BME V1 épület 323
Időpont: április 24. szerda 14–16 óra
Villamos profilok osztályozása
Classification of electric profile
számítógépes gyakorlat/computer practice
Témák: Villamos fogyasztási profilok klaszterezése, profilok hálózathoz rendelése.
Helyszín: BME V1 épület 323
Időpont: április 25. csütörtök 14–16 óra